Úvod do aplikácie neurónovej siete
Nasledujúci článok poskytuje podrobný prehľad aplikácie neurónovej siete. Prvá otázka, ktorá vyvstáva v našej mysli, je to, čo sa myslí pod pojmom umelá neurálna sieť? A prečo potrebujeme umelú neurálnu sieť? Umelé neurónové siete sú výpočtové modely založené na biologických neurónových sieťach. Uľahčujú riešenie problémov, zatiaľ čo zvyčajne potrebujeme písať dlhý kód pre komplexné problémy.
Neurónové siete pomáhajú riešiť problémy bez rozsiahleho programovania s pravidlami a podmienkami špecifickými pre daný problém. Sú to zjednodušené modely používané pri mnohých podobných druhoch problémov s väčšinou zložitých matematických výpočtov ako v zákulisí. Neurónové siete sú v predpovedi oveľa rýchlejšie po tréningu ako konvenčný program.
Rôzne typy neurónových sietí sú: Convolution Neural Network, Feedforward Neural Network, Recurrent neuron Network, Multilayer perceptron, atď. Najčastejšie používaný model neurónovej siete je Convolution Neural Network (CNN).
Umelé neurónové siete
Najskôr pochopme najskôr umelé neurónové siete (ANN). V umelých neurónových sieťach sa nachádzajú hlavne tri vrstvy.
1. Vstupná vrstva: Vstupná vrstva je vrstva, ktorá obsahuje neuróny, ktoré sú zodpovedné za vstupy prvkov. Okrem neurónov pre rysy je do vstupnej vrstvy pridaný aj neurón pre zaujatosť. Vo vstupnej vrstve je teda celkovo n + 1 neurónov. Predpojatosť je zodpovedná za prenos čiary alebo krivky z pôvodu.
2. Skryté vrstvy: Skryté vrstvy sú vrstvy, ktoré sú medzi vstupnou a výstupnou vrstvou. Počet skrytých vrstiev sa môže meniť podľa aplikácie a potreby. Deep Neurónové siete sú tie, ktoré obsahujú viac ako jednu skrytú vrstvu.
3. Výstupná vrstva: Výstupná vrstva obsahuje neuróny zodpovedné za výstup problému klasifikácie alebo predikcie. Počet neurónov v ňom je založený na počte výstupných tried.
Aplikácie neurónových sietí
Umelé neurónové siete sa široko používajú v oblastiach, ako je klasifikácia alebo označovanie obrázkov alebo detekcia signálu alebo preklad jazykov, ako napríklad Google Translator. Môže to byť detekcia spoof pomocou nejakého biometrického alebo signálu alebo nejakého druhu predpovedania alebo predpovede, nájdete všetky tieto veci, ktoré majú byť pokryté pod záštitou umelých neurónových sietí.
Aplikácie môžeme široko klasifikovať do nasledujúcich domén:
- snímky
- signály
- Jazyk
1. ANN in Images
V súčasnosti sa na obrázkoch a videách bežne používajú umelé neurónové siete. Nájdeme aplikácie neurónových sietí od spracovania a klasifikácie obrazov po rovnomerné generovanie obrazov. Obrazové a video označovanie je tiež aplikácia neurónových sietí. Umelé neurónové siete sa v súčasnosti bežne používajú aj v biometrike, ako je rozpoznávanie tváre alebo overovanie podpisov.
Rozpoznávanie znakov: Museli sme nájsť webové stránky alebo aplikácie, ktoré od nás požadujú nahrať obrázok našich dokumentov eKYC, však? Jediné, čo robia, je rozpoznanie znakov v obrázkoch našich dokumentov eKYC. Toto je široko používaná aplikácia neurónovej siete, ktorá patrí do kategórie rozpoznávania vzorov. Obrázky dokumentov alebo stará literatúra môžu byť digitalizované pomocou rozpoznávania znakov. Tu sú naskenované obrázky dokumentov privádzané do modelu a model rozpoznáva textové informácie v tomto naskenovanom dokumente. Modely, ktoré sa na tento účel bežne používajú, sú CNN alebo iné viacvrstvové neurónové siete, ako je neurónová sieť so spätným šírením.
Klasifikácia alebo označovanie obrázkov: Aké to je pekné, keď niečo nedokážeme rozpoznať a používame vyhľadávanie obrázkov Google !! Presne to sa nazýva klasifikácia obrázkov alebo označuje obrázky, ktoré sú do nej privádzané. Neurónová sieť Convolution alebo neuronová sieť Feed forward s backpropagáciou sa všeobecne používajú na klasifikáciu obrazov. Existuje aj mnoho ďalších modelov, ale je potrebné vybrať model založený na dátovom súbore pre výcvik a funkcie, ktoré nás zaujímajú.
Prenosové učenie sa môže vykonať pomocou ktoréhokoľvek vopred vyškoleného modelu, ak je súbor údajov vášho problému podobný súboru údajov vopred pripraveného modelu, ktorý vyberiete. Existuje veľa vopred pripravených modelov klasifikácie obrazov, ktoré sú trénované na milióny snímok rôznych stoviek a tisícov tried. Niektoré z modelov sú ResNet, ExpediaNet, InceptionV3, VGG16, ImageNet a mnoho ďalších.
Detekcia objektov: Detekcia objektov z obrazov sa bežne používa na detekciu akéhokoľvek objektu a na základe toho klasifikuje obraz. Potrebuje rozsiahly súbor údajov o odbornej príprave so zreteľne špecifikovanými všetkými súradnicami predmetu záujmu. Medzi najčastejšie používané modely detekcie objektov patria YOLO (Vyzeráte iba raz) a SSD (Single Shot Object Detektory).
Generovanie obrázkov : Generácie obrázkov pomáhajú pri vytváraní falošných obrázkov na základe údajov. Tvorbu karikatúry možno považovať za jednu z jej aplikácií. GAN (Generative Adversar Networks) sa používajú pre modely na vytváranie obrázkov. Skladajú sa z generátora a diskriminátora obrázkov.
2. ANN in Signals
ANN je systém založený na biologickej nervovej sieti, jedným z typov neurónov v ANN je -
Rozpoznávanie reči: Systém rozpoznávania reči prevádza rečové signály a dekóduje ich na text alebo nejakú formu významu. Môžeme povedať, že je to priamy príklad aplikácií vo virtuálnych asistentoch alebo chatbosoch. Dnes je väčšina inteligentných domov Google, Alexa, Siri, pomoc spoločnosti Google alebo Cortana známa.
3. ANN in Language
Toto možno rozdeliť na dva modely hlavne ako -
Klasifikácia a kategorizácia textu : Klasifikácia textu je nevyhnutnou súčasťou vyhľadávania a filtrovania dokumentov, online webového vyhľadávania a identifikácie jazyka a analýzy sentimentu. Neurónové siete sa pre tento druh úloh aktívne využívajú.
Rozpoznávanie pomenovaných entít a časti označovania reči sú niektoré z aplikácií, ktoré patria do oblasti spracovania prirodzeného jazyka (NLP). Medzi najčastejšie používané modely patria siete s rekurentnými neurónovými sieťami (RNN) a siete s dlhou krátkodobou pamäťou (LSTM). Aj keď sa CNN používajú aj pri niektorých aplikáciách.
Generovanie jazyka a sumarizácia dokumentov: Generovanie prirodzeného jazyka a parafrázovanie a sumarizácia dokumentov sa široko používajú na generovanie dokumentov a sumarizáciu viacerých dokumentov. Ich aplikácie možno nájsť pri generovaní textových správ z dátových tabuliek, automatizovaného písania správ, sumarizácie lekárskych správ, generovania príbehov a vtipov atď.
Model, ktorý sa široko používa na generovanie textu, je model rekurentnej neurónovej siete (RNN).
záver
Neural Networks pomáha pri zložitých školeniach ľahkým problémom. Často sa používajú na klasifikáciu, predikciu, detekciu objektov a generovanie obrázkov, ako aj textu.
Odporúčané články
Toto bola príručka aplikácie v neurónovej sieti. Ďalej diskutujeme o zavedení neurónovej siete. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Klasifikácia neurónovej siete
- Nástroje sieťového skenovania
- Opakujúce sa neurónové siete (RNN)
- Strojové učenie vs neurónová sieť