Čo sú neurónové siete?
Neurónové siete sú modelované podľa ľudského mozgu, aby rozpoznali vzorce. Berú súbory údajov a rozpoznávajú vzorec. Pomáhajú zoskupovať neoznačené údaje na základe podobností, tj pomáhajú pri klasifikácii a zoskupovaní. Môžu sa prispôsobiť zmenám a generujú najlepší možný výsledok bez toho, aby museli prepracovať kritériá výstupu.
Definícia neurónovej siete
Neurónová sieť je skupina algoritmov vytvorených po fungovaní ľudského mozgu a ľudského nervového systému. Neurón je matematická funkcia, ktorá prijíma vstupy a potom ich klasifikuje podľa použitého algoritmu. Pozostáva zo vstupnej vrstvy, viacerých skrytých vrstiev a výstupnej vrstvy. Má vrstvy vzájomne prepojených uzlov. Každý uzol je vnímanie, ktoré privádza signál do aktivačnej funkcie.
Pochopenie neurónovej siete
Neurónové siete sa trénujú a učia presne tak, ako sa trénuje vyvíjajúci sa mozog dieťaťa. Nemôžu byť naprogramované priamo na konkrétnu úlohu. Sú trénovaní tak, aby sa mohli prispôsobiť meniacim sa vstupom. Naučenie neurónovej siete existujú tri metódy alebo paradigmy učenia.
- Učenie pod dohľadom
- Posilnenie učenia
- Učenie bez dozoru
Poďme ich krátko prediskutovať,
1. Učenie pod dohľadom
Ako už názov napovedá, učenie pod dohľadom znamená prítomnosť školiteľa alebo učiteľa. Znamená to, že sada označených dátových súborov je už prítomná s požadovaným výstupom, tj optimálna akcia, ktorú má neurónová sieť vykonať, ktorá už existuje pre niektoré dátové súbory. Stroj potom dostane nové súbory údajov na analýzu súborov tréningových údajov a na vytvorenie správneho výstupu.
Je to uzavretý systém spätnej väzby, ale prostredie nie je v slučke.
2. Posilnenie učenia
V tomto sa učenie mapovania vstup-výstup uskutočňuje pomocou nepretržitej interakcie s prostredím, aby sa mohol minimalizovať skalárny index výkonu. V tomto, namiesto učiteľa, existuje kritik, ktorý prevádza primárny zosilňovací signál, tj skalárny vstup prijatý z prostredia na heuristický zosilňovací signál (kvalitnejší zosilňovací signál), tiež skalárny vstup.
Cieľom tohto učenia je minimalizovať náklady na činnosť, tj očakávané kumulatívne náklady na akcie uskutočnené v slede krokov.
3. Výučba bez dozoru
Ako už názov napovedá, nie je k dispozícii žiadny učiteľ alebo školiteľ. V tomto prípade nie sú údaje ani označené, ani klasifikované a neurónová sieť nemá k dispozícii žiadne predchádzajúce pokyny. Pritom musí stroj zoskupiť poskytnuté dátové súbory podľa podobností, rozdielov a vzorov bez predchádzajúceho školenia.
Práca s neurónovou sieťou
Neurónová sieť je vážený graf, kde uzly sú neuróny a spojenia sú reprezentované hranami s hmotnosťou. Berie vstup z vonkajšieho sveta a je označený x (n).
Každý vstup sa vynásobí príslušnou hmotnosťou a potom sa pridá. Predpätie sa pridá, ak sa vážená suma rovná nule, pričom zaujatosť má vstup 1 s hmotnosťou b. Potom sa táto vážená suma odovzdá aktivačnej funkcii. Aktivačná funkcia obmedzuje amplitúdu výstupu neurónu. Existujú rôzne aktivačné funkcie, ako je funkcia Threshold, Piecewise lineárna funkcia alebo funkcia Sigmoid.
Architektúra neurónovej siete
V zásade existujú tri typy architektúry neurónovej siete.
- Jednosmerná sieť pre predbežné smerovanie
- Viacvrstvová sieť vpred
- Opakujúca sa sieť
1. Jednovrstvová dopredná sieť
V tomto máme vstupnú vrstvu zdrojových uzlov premietanú na výstupnú vrstvu neurónov. Táto sieť je predbežnou alebo acyklickou sieťou. Nazýva sa jedinou vrstvou, pretože sa týka iba výpočtových neurónov výstupnej vrstvy. Na vstupnej vrstve sa nevykonáva žiadny výpočet, preto sa nezapočítava.
2. Viacvrstvová sieť vpred
V tom je jedna alebo viac skrytých vrstiev, s výnimkou vstupnej a výstupnej vrstvy. Uzly tejto vrstvy sa nazývajú skryté neuróny alebo skryté jednotky. Úlohou skrytej vrstvy je zasahovať medzi výstup a externý vstup. Uzly vstupnej vrstvy dodávajú vstupný signál do uzlov druhej vrstvy, tj skrytej vrstvy, a výstup skrytej vrstvy pôsobí ako vstup pre ďalšiu vrstvu, a to pokračuje pre zvyšok siete.
3. Opakujúce sa siete
Opakujúci sa je takmer podobný ako sieť vpred. Hlavný rozdiel spočíva v tom, že má aspoň jednu spätnoväzbovú slučku. Môže existovať nula alebo viac skrytých vrstiev, ale bude tam aspoň jedna spätná väzba.
Výhody neurónovej siete
- Po zaškolení môže pracovať s neúplnými informáciami.
- Majú schopnosť odolávať poruchám.
- Majte distribuovanú pamäť
- Môže stroj učiť.
- Paralelné spracovanie.
- Ukladá informácie v celej sieti
- Dokáže sa naučiť nelineárne a komplexné vzťahy.
- Schopnosť zovšeobecniť, tj môže odvodiť neviditeľné vzťahy po poučení z predchádzajúcich vzťahov.
Požadované zručnosti neurónovej siete
- Znalosť aplikovanej matematiky a algoritmov.
- Pravdepodobnosť a štatistika.
- Distribuované výpočty.
- Základné zručnosti v programovaní.
- Modelovanie a hodnotenie údajov.
- Softvérové inžinierstvo a návrh systému.
Prečo by sme mali používať neurónové siete?
- Pomáha modelovať nelineárne a komplexné vzťahy reálneho sveta.
- Používajú sa pri rozpoznávaní vzorov, pretože sa dajú zovšeobecniť.
- Majú mnoho aplikácií, ako sú zhrnutie textu, identifikácia podpisu, rozpoznávanie rukopisu a mnoho ďalších.
- Môže modelovať údaje s vysokou volatilitou.
Rozsah neurónových sietí
V budúcnosti má široký rozsah pôsobnosti. Vedci neustále pracujú na nových technológiách založených na neurónových sieťach. Všetko sa prevádza na automatizáciu, a preto sú veľmi efektívne pri riešení zmien a podľa toho sa môžu prispôsobiť. Vzhľadom na nárast nových technológií existuje veľa pracovných príležitostí pre inžinierov a odborníkov na neurónové siete. Preto sa v budúcnosti budú aj neurónové siete stať hlavným poskytovateľom pracovných miest.
Ako vám táto technológia pomôže v kariérnom raste
V oblasti neurónových sietí existuje obrovský kariérny rast. Priemerný plat inžiniera neurónovej siete sa pohybuje približne od 33 856 do 153 240 dolárov ročne.
záver
Z neurónových sietí je čo získať. Môžu sa učiť a prispôsobovať sa meniacemu sa prostrediu. Prispievajú do ďalších oblastí, ako aj do oblasti neurológie a psychológie. Preto existuje obrovský rozsah neurónových sietí v dnešnej dobe, ako aj v budúcnosti.
Odporúčané články
Toto bola príručka Čo sú neurónové siete? Tu sme diskutovali o komponentoch, práci, zručnostiach, kariérnom raste a výhodách neurónových sietí. Viac informácií nájdete aj v ďalších navrhovaných článkoch -
- Čo je technológia Big Data Technology?
- Strojové učenie vs neurónová sieť
- Čo je umelá inteligencia
- Úvod do strojového učenia
- Úvod do klasifikácie neurónovej siete
- Funkcia po častiach v Matlabe
- Implementácia neurónových sietí