Co to są sieci neuronowe?
Sieci neuronowe są modelowane na podstawie ludzkiego mózgu w celu rozpoznawania wzorców. Biorą zestawy danych i rozpoznają wzorzec. Pomagają grupować nieznakowane dane na podstawie podobieństw, tj. Pomagają w klasyfikacji i grupowaniu. Mogą dostosowywać się do zmian i generować najlepszy możliwy wynik bez potrzeby przeprojektowywania kryteriów produkcji.
Definicja sieci neuronowej
Sieć neuronowa to zestaw algorytmów wzorowanych na funkcjonowaniu ludzkiego mózgu i ludzkiego układu nerwowego. Neuron to funkcja matematyczna, która pobiera dane wejściowe, a następnie klasyfikuje je zgodnie z zastosowanym algorytmem. Składa się z warstwy wejściowej, wielu warstw ukrytych i warstwy wyjściowej. Ma warstwy połączonych węzłów. Każdy węzeł jest postrzeganiem, które podaje sygnał do funkcji aktywacji.
Zrozumieć sieć neuronową
Sieci neuronowe są szkolone i nauczane tak jak trenowany jest rozwijający się mózg dziecka. Nie można ich zaprogramować bezpośrednio do określonego zadania. Są szkoleni w taki sposób, aby mogli dostosować się do zmieniających się danych wejściowych. Istnieją trzy metody lub paradygmaty uczenia się do uczenia sieci neuronowej.
- Nadzorowana nauka
- Nauka wzmocnienia
- Uczenie się bez nadzoru
Omówmy je w skrócie,
1. Uczenie nadzorowane
Jak sama nazwa wskazuje, nadzorowane uczenie się oznacza w obecności przełożonego lub nauczyciela. Oznacza to, że zestaw oznakowanego zestawu danych jest już obecny z pożądanym wynikiem, tj. Optymalnym działaniem, które ma wykonać sieć neuronowa, która jest już obecna dla niektórych zbiorów danych. Następnie maszyna otrzymuje nowe zestawy danych w celu analizy zestawów danych treningowych i uzyskania prawidłowego wyniku.
Jest to zamknięty system sprzężenia zwrotnego, ale środowisko nie jest w pętli.
2. Nauka wzmocnienia
W tym przypadku uczenie się mapowania przepływów międzygałęziowych odbywa się poprzez ciągłą interakcję ze środowiskiem, dzięki czemu można zminimalizować skalarny wskaźnik wydajności. W tym, zamiast nauczyciela, pojawia się krytyk, który przekształca pierwotny sygnał wzmacniający, tj. Sygnał skalarny otrzymany z otoczenia w heurystyczny sygnał wzmacniający (sygnał wzmacniający wyższej jakości), również sygnał skalarny.
Celem tego uczenia się jest zminimalizowanie funkcji kosztu przejścia, tj. Oczekiwanego skumulowanego kosztu działań podjętych w sekwencji kroków.
3. Uczenie się bez nadzoru
Jak sama nazwa wskazuje, nie ma dostępnego nauczyciela ani przełożonego. W tym przypadku dane nie są oznakowane ani sklasyfikowane, a sieć neuronowa nie ma wcześniejszych wskazówek. W tym celu maszyna musi pogrupować dostarczone zestawy danych zgodnie z podobieństwami, różnicami i wzorami bez wcześniejszego przeszkolenia.
Praca z siecią neuronową
Sieć neuronowa to wykres ważony, w którym węzły są neuronami, a połączenia są reprezentowane przez krawędzie z ciężarami. Pobiera dane ze świata zewnętrznego i jest oznaczony przez x (n).
Każde wejście jest mnożone przez odpowiednie wagi, a następnie są dodawane. Odchylenie jest dodawane, jeśli suma ważona jest równa zero, przy czym odchylenie ma wartość wejściową równą 1 z wagą b. Następnie ta ważona suma jest przekazywana do funkcji aktywacji. Funkcja aktywacji ogranicza amplitudę wyjścia neuronu. Istnieją różne funkcje aktywacji, takie jak funkcja progowa, funkcja liniowa lub funkcja Sigmoid.
Architektura sieci neuronowej
Istnieją w zasadzie trzy typy architektury sieci neuronowej.
- Sieć przekazywania jednowarstwowego
- Wielowarstwowa sieć feedforward
- Sieć cykliczna
1. Jednowarstwowa sieć feedforward
W tym mamy warstwę wejściową węzłów źródłowych rzutowaną na warstwę wyjściową neuronów. Ta sieć jest siecią sprzężoną lub acykliczną. Jest określany jako pojedyncza warstwa, ponieważ odnosi się tylko do neuronów obliczeniowych warstwy wyjściowej. Żadne obliczenia nie są wykonywane na warstwie wejściowej, dlatego nie są liczone.
2. Wielowarstwowa sieć Feedforward
W tym jest jedna lub więcej ukrytych warstw z wyjątkiem warstw wejściowych i wyjściowych. Węzły tej warstwy nazywane są ukrytymi neuronami lub ukrytymi jednostkami. Rolą ukrytej warstwy jest interweniowanie między wyjściem a wejściem zewnętrznym. Węzły warstwy wejściowej dostarczają sygnał wejściowy do węzłów drugiej warstwy, tj. Warstwy ukrytej, a wyjście warstwy ukrytej działa jako wejście dla następnej warstwy i tak jest przez resztę sieci.
3. Sieci cykliczne
Cykliczny jest prawie podobny do sieci feedforward. Główną różnicą jest to, że ma przynajmniej jedną pętlę sprzężenia zwrotnego. Może istnieć zero lub więcej ukrytych warstw, ale będzie tam co najmniej jedna pętla sprzężenia zwrotnego.
Zalety sieci neuronowej
- Po przeszkoleniu może pracować z niepełnymi informacjami.
- Posiadają zdolność tolerancji na uszkodzenia.
- Mieć rozproszoną pamięć
- Potrafi dokonać uczenia maszynowego.
- Równoległe przetwarzanie.
- Przechowuje informacje w całej sieci
- Potrafi nauczyć się nieliniowych i złożonych relacji.
- Zdolność do generalizowania, tj. Może wywnioskować niewidoczne związki po wyciągnięciu wniosków z niektórych wcześniejszych związków.
Wymagane umiejętności sieci neuronowej
- Znajomość matematyki stosowanej i algorytmów.
- Prawdopodobieństwo i statystyka.
- Komputery rozproszone.
- Podstawowe umiejętności programowania.
- Modelowanie i ocena danych.
- Inżynieria oprogramowania i projektowanie systemu.
Dlaczego powinniśmy korzystać z sieci neuronowych?
- Pomaga modelować nieliniowe i złożone relacje realnego świata.
- Są one używane do rozpoznawania wzorców, ponieważ mogą uogólniać.
- Mają wiele aplikacji, takich jak podsumowanie tekstu, identyfikacja podpisu, rozpoznawanie pisma ręcznego i wiele innych.
- Może modelować dane o dużej zmienności.
Zakres sieci neuronowych
Ma szeroki zakres w przyszłości. Naukowcy stale pracują nad nowymi technologiami opartymi na sieciach neuronowych. Wszystko przekształca się w automatyzację, dlatego są bardzo wydajne w radzeniu sobie ze zmianami i mogą odpowiednio się dostosować. Ze względu na wzrost nowych technologii istnieje wiele ofert pracy dla inżynierów i ekspertów ds. Sieci neuronowych. Dlatego w przyszłości również sieci neuronowe okażą się głównym dostawcą pracy.
W jaki sposób ta technologia pomoże ci w rozwoju kariery
Nastąpił ogromny rozwój kariery w dziedzinie sieci neuronowych. Średnie wynagrodzenie inżyniera sieci neuronowej wynosi od około 33 856 USD do 153 340 USD rocznie.
Wniosek
Z sieci neuronowych można wiele zyskać. Mogą uczyć się i dostosowywać do zmieniającego się środowiska. Przyczyniają się do innych dziedzin, a także w dziedzinie neurologii i psychologii. Stąd istnieje duży zakres sieci neuronowych zarówno w dzisiejszych czasach, jak iw przyszłości.
Polecane artykuły
To był przewodnik po Co to są sieci neuronowe? W tym miejscu omówiliśmy elementy, pracę, umiejętności, rozwój kariery i zalety sieci neuronowych. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Co to jest technologia Big Data?
- Uczenie maszynowe a sieć neuronowa
- Co to jest sztuczna inteligencja
- Wprowadzenie do uczenia maszynowego
- Wprowadzenie do klasyfikacji sieci neuronowej
- Funkcja częściowa w Matlabie
- Implementacja sieci neuronowych