Mis on närvivõrgud?
Neuraalsed võrgud on inimese aju järgi mustrite äratundmiseks modelleeritud. Nad võtavad andmekogumid ja tunnevad mustri ära. Need aitavad märgistamata andmeid grupeerida sarnasuste põhjal, st aitavad klassifitseerida ja grupeerida. Nad suudavad muutustega kohaneda ja annavad parima võimaliku tulemuse ilma vajaduseta väljundikriteeriume ümber kujundada.
Neuraalvõrgu määratlus
Neuraalvõrk on algoritmide kogum, mis on kujundatud pärast inimese aju ja inimese närvisüsteemi toimimist. Neuron on matemaatiline funktsioon, mis võtab sisendid ja liigitab need seejärel vastavalt rakendatud algoritmile. See koosneb sisendkihist, mitmest peidetud kihist ja väljundkihist. Sellel on omavahel ühendatud sõlmede kihid. Iga sõlm on taju, mis toidab signaali aktiveerimisfunktsiooni.
Neuraalvõrgu mõistmine
Neuraalvõrgustikke treenitakse ja õpetatakse täpselt nii, nagu treenitakse lapse arenevat aju. Neid ei saa konkreetse ülesande jaoks otse programmeerida. Neid koolitatakse sellisel viisil, et nad saaksid kohaneda vastavalt muutuvale sisendile. Neuraalvõrgu õpetamiseks on kolm meetodit või õppimisparadigmat.
- Juhendatud õppimine
- Tugevdusõpe
- Juhendamata õppimine
Arutame neid lühidalt,
1. Juhendatud õpe
Nagu nimigi ütleb, tähendab juhendatud õpe juhendaja või õpetaja juuresolekul. See tähendab, et märgistatud andmestiku komplekt on soovitud väljundiga juba olemas, st optimaalne toiming, mida närvivõrk peab juba rakendama, mis on juba mõnede andmekogumite jaoks olemas. Seejärel antakse masinale uued andmekogumid, et analüüsida treeningukomplekte ja luua õige väljund.
See on suletud tagasiside süsteem, kuid keskkond ei ole silmus.
2. tugevdusõpe
Selles õpitakse sisendi-väljundi kaardistamist pideva keskkonnaga suhtlemise teel, nii et jõudluse skalaarindeksit saaks minimeerida. Selles on õpetaja asemel kriitik, kes teisendab esmase tugevdussignaali, st keskkonnast saadud skalaarsisendi heuristiliseks tugevdussignaaliks (kvaliteetsemaks tugevdussignaaliks) ja ka skalaarsisendiks.
Selle õppimise eesmärk on minimeerida funktsioonikulu, st sammude jada jooksul võetud toimingute eeldatav kumulatiivne maksumus.
3. Juhendamata õpe
Nagu nimigi ütleb, pole ühtegi õpetajat ega juhendajat saadaval. Selles ei ole andmeid märgistatud ega klassifitseeritud ning närvivõrgu jaoks pole eelnevaid juhiseid. Selles peab masin grupeerima pakutavad andmekogumid sarnasuste, erinevuste ja mustrite järgi ilma eelnevalt koolitamata.
Töö närvivõrguga
Neuraalvõrk on kaalutud graaf, kus sõlmed on neuronid ja ühendusi tähistavad servad koos raskustega. See võtab sisendi välismaailmast ja on tähistatud x (n).
Iga sisend korrutatakse vastavate kaaludega ja seejärel need lisatakse. Kui kaalutud summa võrdub nulliga, lisatakse kallutus, kui sisestusväärtus on sisend väärtusega 1 kaaluga b. Seejärel kantakse see kaalutud summa aktiveerimisfunktsioonile. Aktiveerimisfunktsioon piirab neuroni väljundi amplituuti. Aktiveerimisfunktsioone on mitmeid, näiteks funktsioon Läve, osaline lineaarne või Sigmoid.
Neuraalvõrgu arhitektuur
Põhimõtteliselt on närvivõrgu kolme tüüpi arhitektuuri.
- Ühekihiline tagasisidevõrk
- Mitmekihiline tagasisidevõrk
- Korduv võrk
1. ühekihiline tagasisidevõrk
Selles on meil lähtepunktide sisendkiht, mis on projitseeritud neuronite väljundkihile. See võrk on edasi- või atsükliline võrk. Seda nimetatakse ühekihiliseks, kuna see viitab ainult väljundkihi arvutusneuronitele. Sisendkihil arvutamist ei tehta, seetõttu seda ei arvestata.
2. Mitmekihiline tagasisidevõrk
Selles on üks või mitu peidetud kihti, välja arvatud sisend- ja väljundkihid. Selle kihi sõlmi nimetatakse peidetud neuroniteks või peidetud üksusteks. Varjatud kihi roll on väljundi ja välise sisendi vahele sekkuda. Sisendkihi sõlmed edastavad sisendsignaali teise kihi, st varjatud kihi, sõlmedele ning varjatud kihi väljund toimib järgmise kihi sisendina ja see jätkub ülejäänud võrgus.
3. Korduvad võrgud
Korduv on peaaegu sarnane tagasisidevõrguga. Peamine erinevus on see, et sellel on vähemalt üks tagasisideahel. Peidetud kihti võib olla null või rohkem, kuid seal on vähemalt üks tagasisideahel.
Neuraalvõrgu eelised
- Saab töötada puuduliku teabega pärast koolitust.
- Omada tõrketaluvust.
- Kas jaotatud mälu
- Oskab masinõpet teha.
- Paralleelne töötlemine.
- Salvestab teavet kogu võrgus
- Oskab õppida mittelineaarseid ja keerulisi suhteid.
- Üldistamisvõime, st võib järeldada nähtamatuid suhteid pärast mõnest varasemast suhtest õppimist.
Nõutavad närvivõrgustiku oskused
- Teadmised matemaatika ja algoritmide kohta.
- Tõenäosus ja statistika.
- Hajutatud andmetöötlus.
- Põhilised programmeerimisoskused.
- Andmete modelleerimine ja hindamine.
- Tarkvara projekteerimine ja süsteemide kujundamine.
Miks peaksime kasutama närvivõrke?
- See aitab modelleerida reaalainete mittelineaarseid ja keerulisi suhteid.
- Neid kasutatakse mustrituvastuses, kuna neid saab üldistada.
- Neil on palju rakendusi, näiteks teksti kokkuvõte, allkirja tuvastamine, käekirjatuvastus ja palju muud.
- See suudab modelleerida andmeid suure kõikuvusega.
Neuraalsete võrkude ulatus
Sellel on tulevikus lai ulatus. Teadlased töötavad pidevalt närvivõrkudel põhinevate uute tehnoloogiate kallal. Kõik muundub automatiseerimiseks, seega on nad muutustega toimetulekuks väga tõhusad ja saavad vastavalt sellele kohaneda. Uute tehnoloogiate kasvu tõttu on inseneridele ja närvivõrgustiku ekspertidele avatud palju töökohti. Seetõttu osutuvad ka närvivõrgud tulevikus suureks tööpakkujaks.
Kuidas see tehnoloogia aitab teil karjääri kasvu
Närvivõrkude valdkonnas on tohutu karjäärikasv. Neuraalvõrkude inseneri keskmine palk ulatub umbes 33 856 dollarist kuni 153 240 dollarini aastas.
Järeldus
Neuraalvõrkudest on palju kasu. Nad saavad õppida ja kohaneda vastavalt muutuvale keskkonnale. Nad annavad oma panuse teistesse valdkondadesse, samuti neuroloogia ja psühholoogia valdkonda. Seega on nii tänapäeval kui ka tulevikus tohutult palju närvivõrke.
Soovitatavad artiklid
See on olnud teemaks Mis on närvivõrgud? Siin arutasime närvivõrkude komponente, töötamist, oskusi, karjääri kasvu ja eeliseid. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -
- Mis on suurandmete tehnoloogia?
- Masinõpe vs närvivõrk
- Mis on tehisintellekt
- Sissejuhatus masinõppesse
- Sissejuhatus närvivõrgu klassifikatsiooni
- Tükeldatud funktsioon Matlabis
- Neuraalsete võrkude rakendamine