Sissejuhatus närvivõrgu rakendamisse

Järgnevas artiklis antakse üksikasjalik ülevaade närvivõrgu rakendamisest. Esimene küsimus, mis meie peas tekib, on see, mida mõeldakse kunstliku närvivõrgu all? Ja miks me vajame tehisnärvivõrku? Kunstlikud närvivõrgud on arvutuslikud mudelid, mis põhinevad bioloogilistel närvivõrkudel. Need muudavad probleemide lahendamise lihtsamaks, samas kui tavaliselt peame keerukate probleemide jaoks kirjutama pika koodi.

Neuraalvõrgud aitavad probleeme lahendada ilma ulatusliku programmeerimiseta probleemipõhiste reeglite ja tingimustega. Need on lihtsustatud mudelid, mida kasutatakse paljude sarnaste probleemide lahendamiseks koos keeruka matemaatilise arvutamisega nagu kulisside taga. Neuraalvõrgud ennustatakse pärast selle väljaõpet palju kiiremini kui tavaline programm.

Erinevat tüüpi närvivõrgud on näiteks konvolutsioonneuraalvõrk, Feedforwardi närvivõrgustik, korduv närvivõrk, mitmekihiline perceptroon jne. Kõige laialdasemalt kasutatav närvivõrkude mudel on konvolutsioonneuraalvõrk (CNN).

Kunstlikud närvivõrgud

Mõistagem kõigepealt kunstlikke närvivõrke (ANN). Kunstlikes närvivõrkudes on peamiselt kolm kihti.

1. Sisendkiht: sisendkiht sisaldab neuroneid, mis vastutavad funktsiooni sisendite eest. Lisaks tunnuste neuronitele on sisendkihile lisatud ka kallutatuse neuron. Seega on sisendkihis kokku n + 1 neuroni. Kaldjoon vastutab joone või kõvera ülekandmise eest lähtepunktist.

2. Varjatud kihid: peidetud kihid on kihid, mis asuvad sisend- ja väljundkihtide vahel. Peidetud kihtide arvu saab rakenduse ja vajaduse järgi varieerida. Rohkem kui ühte peidetud kihti sisaldavad sügavad närvivõrgud.

3. Väljundkiht: väljundkiht sisaldab klassifitseerimise või ennustusprobleemi väljundi eest vastutavaid neuroneid. Selles olevate neuronite arv põhineb väljundklasside arvul.

Neuraalsete võrkude rakendused

Kunstlikke närvivõrke kasutatakse laialdaselt sellistes valdkondades nagu kujutise klassifitseerimine või sildistamine või signaalide tuvastamine või keelte tõlkimine, nagu näiteks Google Translator. Kas see võib olla võltside tuvastamine mõne biomeetrilise või signaali abil või mingisugune ennustamine või ennustamine, leiate kõik need asjad kunstlike närvivõrkude katte all.

Saame rakendusi liigitada järgmistesse valdkondadesse:

  • Pildid
  • Signaalid
  • Keel

1. ANN piltides

Kunstlikke närvivõrke kasutatakse praegu piltides ja videotes laialdaselt. Neuraalsete võrkude rakendusi võime leida alates piltide töötlemisest ja klassifitseerimisest kuni piltide ühtlase genereerimiseni. Kujutiste ja videomärgistamine on ka närvivõrkude rakendused. Nüüdisajal kasutatakse kunstlikke närvivõrke ka biomeetrias, näiteks näotuvastuses või allkirjade kontrollimisel.

Märgituvastus : Peame leidma veebisaidid või rakendused, mis paluvad meil üles laadida meie eKYC-dokumentide pilt, eks? Kõik, mida nad teevad, on meie eKYC-dokumentide piltide märkide äratundmine. See on laialdaselt kasutatav närvivõrgu rakendus, mis kuulub mustrituvastuse kategooriasse. Dokumendipilte või vana kirjandust saab märkide tuvastamise abil digiteerida. Siin kantakse mudelile skannitud dokumentide pildid ja mudel tunneb ära skannitud dokumendi tekstilise teabe. Üldiselt kasutatakse selleks mudeleid CNN või muud mitmekihilised närvivõrgud, näiteks tagasipaisumisega närvivõrk.

Kujutise klassifikatsioon või sildistamine: kui tore on, kui me ei suuda midagi ära tunda ja kasutame Google'i pildiotsingut !! Täpselt seda, mida nimetatakse kujutise klassifitseerimiseks, või see tähistab sellesse söödetud pilte. Kujutiste klassifitseerimiseks kasutatakse tavaliselt konversioonide närvivõrku või tagasisuunas edastatavat närvivõrku. On ka palju teisi mudeleid, kuid tuleb valida mudel, mis põhineb koolituse ja huvipakkuvate omaduste andmestikul.

Üleviimisõpet saab teha mis tahes eelkoolitatud mudeli abil, kui teie probleemi andmestik sarnaneb teie valitud eelkoolitatud mudeli andmestikuga. On palju eelkoolitatud piltide klassifitseerimise mudeleid, mis on välja õpetatud miljonitele piltidele erinevatest sadadest ja tuhandetest klassidest. Mõned mudelid on ResNet, GoogLeNet, InceptionV3, VGG16, ImageNet ja paljud teised.

Objektide tuvastamine: objektide tuvastamist piltidelt kasutatakse laialdaselt iga objekti tuvastamiseks ja pildi klassifitseerimiseks selle põhjal. See vajab suurt väljaõppe andmestikku, kus on täpselt määratletud huvipakkuva objekti koordinaadid. Laialdaselt kasutatavad objektide tuvastusmudelid on YOLO (te vaatate ainult üks kord) ja SSD (ühe pildistamisega objekti detektorid).

Kujutiste genereerimine: piltide genereerimine aitab andmete põhjal võltskujutisi genereerida. Karikatuuride genereerimist võib pidada ka üheks selle rakenduseks. Kujutiste genereerimise mudelite jaoks kasutatakse GAN (Generative Adversarial Networks). Need koosnevad pildigeneraatorist ja diskrimineerijast.

2. ANN signaalides

ANN on bioloogilisel närvivõrgul põhinev süsteem, mis on üks neuronitüüpidest ANN-is -

Kõnetuvastus: kõnetuvastussüsteem teisendab kõnesignaalid ja dekodeerib need tekstiks või mingiks tähendusvormiks. Võib öelda, et see on otsene näide virtuaalsete abistajate või vestlusprogrammide rakendustest. Tänapäeval on enamikule meist teada Google'i nutikodu, Alexa, Siri, Google'i abi või Cortana.

3. ANN keeles

Selle võib jagada kaheks mudeliks peamiselt järgmiselt:

Tekstide klassifitseerimine ja liigitamine: Tekstide klassifitseerimine on oluline osa dokumentide otsimisest ja filtreerimisest, veebis veebiotsingutest ning keele tuvastamisest ja tundeanalüüsist. Selliseid ülesandeid kasutatakse aktiivselt närvivõrgustikke.

Nimega olemituvastus ja kõnesildistamise osad on mõned rakendused, mis kuuluvad loomuliku keele töötlemise (NLP) valdkonda. Laialdaselt kasutatavad mudelid on korduvad närvivõrgud (RNN) ja pikaajalise mälu (LSTM) võrgud. Kuigi CNN-i kasutatakse ka mõne rakenduse jaoks.

Keele genereerimine ja dokumentide kokkuvõte: Dokumentide genereerimiseks ja mitme dokumendi kokkuvõtmiseks kasutatakse laialdaselt looduskeele genereerimist ja parafraseerimist ning dokumentide kokkuvõtet. Nende rakendusi võib leida tekstipõhiste aruannete genereerimisel andmetabelitest, automatiseeritud aruannete kirjutamisel, meditsiiniliste aruannete kokkuvõtmisel, lugude ja naljade genereerimisel jne.

Teksti genereerimiseks laialdaselt kasutatav mudel on korduva närvivõrgu (RNN) mudel.

Järeldus

Närvivõrgud aitavad keerulisi probleeme lihtsa väljaõppe abil. Neid kasutatakse laialdaselt nii piltide kui ka teksti klassifitseerimiseks, ennustamiseks, objektide tuvastamiseks ja genereerimiseks.

Soovitatavad artiklid

See on olnud juhend rakenduseks närvivõrgus. Siin käsitleme ka närvivõrgu rakenduse tutvustamist. Võite lisateabe saamiseks vaadata ka järgmisi artikleid -

  1. Neuraalvõrgu klassifikatsioon
  2. Võrgu skaneerimise tööriistad
  3. Korduvad närvivõrgud (RNN)
  4. Masinõpe vs närvivõrk

Kategooria: