Johdatus hermoverkon soveltamiseen

Seuraava artikkeli antaa yksityiskohtaisen kuvan hermoverkon soveltamisesta. Ensimmäinen mielessämme nouseva kysymys on, mitä tarkoitetaan keinotekoisella hermoverkolla? Ja miksi tarvitsemme keinotekoista hermoverkkoa? Keinotekoiset hermoverkot ovat laskennallisia malleja, jotka perustuvat biologisiin hermoverkkoihin. Ne helpottavat ongelmien ratkaisua, kun taas perinteisesti meidän on kirjoitettava pitkä koodi monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseksi.

Neuraaliverkot auttavat ratkaisemaan ongelmat ilman laajaa ohjelmointia ongelmakohtaisilla säännöillä ja ehdoilla. Ne ovat yksinkertaistettuja malleja, joita käytetään monenlaisiin samanlaisiin ongelmiin useimmissa monimutkaisissa matemaattisissa laskennoissa kuin kulissien takana. Neuraaliverkot ennustavat paljon nopeammin, kun se on koulutettu kuin perinteinen ohjelma.

Eri tyyppisiä hermoverkkoja ovat kuten Convolution Neural Network, Feedforward Neural Network, Recurrent Neural Network, Multilayer perceptron jne. Yleisimmin käytetty hermoverkko malli on Convolution Neural Network (CNN).

Keinotekoiset hermostoverkot

Ymmärrämme ensin keinotekoiset hermostoverkot (ANN). Keinotekoisissa hermoverkoissa on pääasiassa kolme kerrosta.

1. Syöttökerros: Tulokerros on kerros, joka sisältää neuronit, jotka vastaavat ominaisuustuloista. Ominaisuuksien neuronien lisäksi tulokerrokseen on myös neuroni vääristymästä. Tulokerroksessa on siis yhteensä n + 1 neuronia. Bias on vastuussa linjan tai käyrän siirrosta alkuperästä.

2. Piilotetut kerrokset: Piilotetut kerrokset ovat tasoja, jotka ovat tulo- ja lähtötasojen välissä. Piilotettujen kerrosten lukumäärää voidaan muuttaa sovelluksen ja tarpeen mukaan. Syvät hermostoverkot sisältävät useamman kuin yhden piilotetun kerroksen.

3. Tulostuskerros: Lähtökerros sisältää neuroneja, jotka vastaavat luokittelu- tai ennustusongelman tuloksesta. Siinä olevien neuronien lukumäärä perustuu lähtöluokkien määrään.

Neuraaliverkkojen sovellukset

Keinotekoisia hermoverkkoja käytetään laajalti sellaisilla aloilla kuin kuvan luokittelu tai merkinnät tai signaalien havaitseminen tai kielten kääntäminen, kuten löydämme Google Translator. Olipa kyseessä huijauksen havaitseminen jollain biometrisellä tai signaalilla tai jonkinlaisella ennusteella tai ennustamisella, löydät kaikki nämä asiat keinotekoisten hermoverkkojen katossa.

Voimme luokitella sovellukset laajalti seuraaville aloille:

  • kuvat
  • signaalit
  • Kieli

1. ANN kuvissa

Keinotekoisia hermoverkkoja käytetään nykyisin laajasti kuvissa ja videoissa. Voimme löytää hermoverkkojen sovelluksia kuvankäsittelystä ja luokittelusta jopa kuvien luomiseen. Kuva- ja videomerkinnät ovat myös hermoverkkojen sovelluksia. Nykyään keinotekoisia hermoverkkoja käytetään myös laajasti biometrisissä olosuhteissa, kuten kasvojentunnistus tai allekirjoitusten todentaminen.

Merkkien tunnistaminen: Meillä on oltava löytäneet verkkosivustot tai sovellukset, jotka pyytävät meitä lähettämään kuvan eKYC-dokumenteistamme, eikö niin? He vain tunnistavat eKYC-dokumenttiemme kuvien merkit. Tämä on laajasti käytetty hermoverkon sovellus, joka kuuluu mallintunnistuksen luokkaan. Asiakirjakuvat tai vanha kirjallisuus voidaan digitalisoida merkintunnistuksen avulla. Tässä skannatut asiakirjojen kuvat syötetään malliin ja malli tunnistaa skannatun asiakirjan tekstitiedot. Tätä varten yleensä käytetään malleja CNN tai muita monikerroksisia hermoverkkoja, kuten hermoverkko, jolla on takaisinsyöttö.

Kuvien luokittelu tai merkinnät: Kuinka mukavaa tuntuu, kun emme tunnista jotain ja käytämme Google-kuvahakua !! Juuri sitä kutsutaan kuvan luokitukseksi tai se merkitsee siihen syötetyt kuvat. Kuvien luokittelussa käytetään yleensä konvoluutiohermoverkkoa tai syöttö eteenpäin suuntautuvaa hermoverkkoa, jolla on takaisinsyöttö. On myös monia muita malleja, mutta on valittava malli koulutuksen ja kiinnostavien ominaisuuksien aineiston perusteella.

Siirto-opiskelu voidaan suorittaa millä tahansa esiopetetulla mallilla, jos ongelmasi tietojoukko on samanlainen kuin valitsemasi esikokoistetun mallin tietojoukko. On olemassa monia ennalta koulutettuja kuvanluokitusmalleja, jotka on koulutettu miljoonille kuville erilaisista satoista ja tuhansista luokista. Jotkut malleista ovat ResNet, GoogLeNet, InceptionV3, VGG16, ImageNet ja monia muita saatavana.

Objektien havaitseminen: Kuvien kohteen havaitsemista käytetään laajalti minkä tahansa kohteen havaitsemiseen ja kuvan luokittelemiseen sen perusteella. Se tarvitsee suuren harjoitustietoaineiston, jossa kaikki kiinnostuksen kohteen kohteen koordinaatit on määritelty selvästi. Laajasti käytettyjen kohteiden havaitsemismalleja ovat YOLO (sinä vain näytät kerran) ja SSD (yhden laukauksen kohteen tunnistimet).

Kuvien luominen: Kuvasukupolvet auttavat luomaan vääriä kuvia datan perusteella. Karikatyyppien luomista voidaan myös pitää yhtenä sen sovelluksista. GAN: ää (Generative Adversarial Networks) käytetään kuvanmuodostusmalleihin. Ne koostuvat kuvageneraattorista ja erottelijasta.

2. ANN signaaleissa

ANN on biologiseen hermoverkkoon perustuva järjestelmä, joka on yksi ANN: n hermosolujen tyypeistä -

Puheentunnistus: Puheentunnistusjärjestelmä muuntaa puhesignaalit ja dekoodaa ne tekstiksi tai jollakin merkitysmuodolla. Voimme sanoa sen olevan suora esimerkki sovelluksista virtuaaliassisteissa tai chatboteissa. Nykyään Google älykäs koti, Alexa, Siri, Google-apu tai Cortana tunnetaan useimmille meistä.

3. ANN kielellä

Tämä voidaan jakaa kahteen malliin pääasiassa -

Tekstin luokittelu ja luokittelu: Tekstin luokittelu on olennainen osa asiakirjahakua ja suodatusta, verkkohakuja verkossa sekä kielen tunnistamista ja tuntemusanalyysiä. Neuraaliverkkoja käytetään aktiivisesti tällaiseen tehtävään.

Nimetty kokonaisuustunnistus ja puhetunnisteiden osat ovat osa sovellusta, joka kuuluu luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) alaan. Yleisesti käytettyjä malleja ovat toistuvat hermoverkot (RNN) ja pitkäaikainen muisti (LSTM) -verkot. Vaikka CNN: tä käytetään myös joissain sovelluksissa.

Kielen luominen ja asiakirjojen yhteenveto: Luonnollisen kielen luomista ja parafraasia ja asiakirjojen yhteenvetoa käytetään laajasti asiakirjojen luomiseen ja moniosaisten asiakirjojen yhteenvetoon. Niiden sovelluksia löytyy tekstipohjaisten raporttien luomiseksi datataulukoista, automatisoitujen raporttien kirjoittamiseen, lääketieteellisten raporttien yhteenvetoon, tarinoiden ja vitsien tuottamiseen jne.

Malli, jota käytetään laajasti tekstin luomiseen, on toistuvan hermoverkon (RNN) malli.

johtopäätös

Neuraaliverkot auttavat tekemään vaikeista ongelmista helpon laajan koulutuksen avulla. Niitä käytetään laajalti luokitteluun, ennustamiseen, esineiden havaitsemiseen ja kuvien sekä tekstin luomiseen.

Suositellut artikkelit

Tämä on opas sovellukseen hermoverkossa. Tässä keskustellaan myös hermoverkon soveltamista koskevasta johdannosta. Saatat myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -

  1. Neuraaliverkoston luokittelu
  2. Verkkoskannaustyökalut
  3. Toistuvat hermoverkot (RNN)
  4. Koneoppiminen vs. hermoverkko

Luokka:

Suuri data