Mikä on hermoverkot?

Neuraaliverkot on mallinnettu ihmisen aivojen mukaan kuvioiden tunnistamiseksi. He ottavat tietojoukot ja tunnistavat kuvion. Ne auttavat ryhmittelemään leimatonta tietoa samankaltaisuuksien perusteella, ts. Ne auttavat luokittelussa ja klusteroinnissa. Ne kykenevät sopeutumaan muutoksiin ja tuottavat parhaan mahdollisen tuloksen ilman tarvetta muuttaa tuotannon perusteita uudelleen.

Määritelmä Neuraaliverkko

Neuraaliverkko on joukko algoritmeja, jotka on kuvailtu ihmisen aivojen ja ihmisen hermoston toiminnan jälkeen. Neuroni on matemaattinen funktio, joka ottaa syötteet ja luokittelee ne sitten käytetyn algoritmin mukaan. Se koostuu tulokerroksesta, useista piilotettavista kerroksista ja lähtökerroksesta. Siinä on kerroksia toisiinsa kytkettyjä solmuja. Jokainen solmu on havainto, joka syöttää signaalin aktivointitoimintoon.

Neuroverkon ymmärtäminen

Neuraaliverkkoja koulutetaan ja opetetaan samalla tavalla kuin lapsen kehittyviä aivoja koulutetaan. Niitä ei voida ohjelmoida suoraan tiettyyn tehtävään. Heidät koulutetaan siten, että he voivat mukautua muuttuvan panoksen mukaan. Neuraaliverkon opettamiseen on olemassa kolme menetelmää tai oppimisparadigmaa.

  1. Ohjattu oppiminen
  2. Vahvistusoppiminen
  3. Ohjaamaton oppiminen

Keskustelemme niistä lyhyesti,

1. Ohjattu oppiminen

Kuten nimestä voi päätellä, ohjattu oppiminen tarkoittaa esimiehen tai opettajan läsnä ollessa. Se tarkoittaa, että leimatun tietojoukon joukko on jo läsnä halutulla ulostulolla, ts. Optimaalisen toiminnan suorittaman hermoverkon, joka on jo läsnä joillekin datajoukkoille. Tämän jälkeen koneelle annetaan uusia tietojoukkoja harjoitustietojen analysoimiseksi ja oikean tuloksen tuottamiseksi.

Se on suljettu palautejärjestelmä, mutta ympäristö ei ole silmukassa.

2. Vahvistusoppiminen

Tässä tulo-lähtö-kartoituksen oppiminen tapahtuu jatkuvalla vuorovaikutuksella ympäristön kanssa, jotta suorituskyvyn skalaarinen indeksi voitaisiin minimoida. Tässä opettajan sijaan on kriitikko, joka muuntaa ensisijaisen vahvistussignaalin, ts. Ympäristöstä vastaanotetun skalaaritulon heuristiseksi vahvistussignaaliksi (korkealaatuisempi vahvistussignaali), myös skalaaritulon.

Tämän oppimisen tavoitteena on minimoida menomenetelmätoiminto, toisin sanoen vaiheittain suoritettujen toimien odotettavissa olevat kumulatiiviset kustannukset.

3. Ohjaamaton oppiminen

Kuten nimestä voi päätellä, opettajia tai esimiehiä ei ole käytettävissä. Tässä tietoja ei ole merkitty eikä luokiteltu eikä hermoverkolle ole aikaisempaa ohjeistoa. Tässä koneen on ryhmitettävä toimitetut tietojoukot samankaltaisuuksien, erojen ja kuvioiden mukaan ilman mitään etukäteen annettua koulutusta.

Työskentely hermoverkon kanssa

Neuraaliverkko on painotettu käyrä, jossa solmut ovat neuroneja ja yhteydet on esitetty reunoilla painoilla. Se vie panoksen ulkomaailmasta ja sitä merkitään x (n).

Jokainen tulo kerrotaan vastaavilla painoilla ja sitten ne lisätään. Bias lisätään, jos painotettu summa on nolla, missä bias on syöte 1 painona b. Sitten tämä painotettu summa siirretään aktivointitoiminnolle. Aktivointitoiminto rajoittaa neuronin ulostulon amplitudia. Aktivointitoimintoja on useita, kuten kynnysfunktio, Piecewise lineaarifunktio tai Sigmoid-toiminto.

Neuraaliverkon arkkitehtuuri

Neuraaliverkon arkkitehtuuria on periaatteessa kolme tyyppiä.

  1. Yksikerroksinen eteenpäin suuntautuva verkko
  2. Monikerroksinen feedforward-verkko
  3. Toistuva verkko

1. Yksikerroksinen Feedforward-verkko

Tässä meillä on tulokerros lähdesolmuja, jotka on projisoitu neuronien lähtökerrokseen. Tämä verkko on eteenpäin suuntautuva tai asyklinen verkko. Sitä kutsutaan yhdeksi kerrokseksi, koska se viittaa vain lähtökerroksen lasken neuroneihin. Tulokerrokselle ei suoriteta laskentaa, joten sitä ei lasketa.

2. Monikerroksinen Feedforward-verkko

Tässä on yksi tai useampi piilotettu kerros paitsi tulo- ja lähtökerroksia. Tämän kerroksen solmuja kutsutaan piilotetuiksi neuroneiksi tai piilotettuiksi yksiköiksi. Piilotetun kerroksen tehtävänä on puuttua lähdön ja ulkoisen tulon välillä. Tulokerroksen solmut toimittavat tulosignaalin toisen kerroksen eli piilotetun kerroksen solmuille, ja piilotetun kerroksen lähtö toimii seuraavan kerroksen tulona ja tämä jatkuu muun verkon ajan.

3. Toistuvat verkot

Toistuva on melkein samanlainen kuin myötäsuuntainen verkko. Suurin ero on, että siinä on ainakin yksi palautussilmukka. Piilotettua kerrosta voi olla nolla tai enemmän, mutta ainakin yksi palautussilmukka on siellä.

Neuraaliverkon edut

  1. Pystyy käsittelemään puutteellisia tietoja koulutettuaan.
  2. On vikasietoisuus.
  3. Onko jaettu muisti
  4. Osaa tehdä koneoppimisen.
  5. Rinnakkaiskäsittely.
  6. Tallentaa tietoja koko verkossa
  7. Osaa oppia epälineaarisia ja monimutkaisia ​​suhteita.
  8. Kyky yleistää, ts. Voi päätellä näkymättömiä suhteita oppiessaan jo aikaisemmista suhteista.

Vaadittavat hermoverkon taidot

  1. Tietävät matematiikat ja algoritmit.
  2. Todennäköisyys ja tilastot.
  3. Hajautettu tietojenkäsittely.
  4. Perusohjelmointitaidot.
  5. Tietojen mallintaminen ja arviointi.
  6. Ohjelmistosuunnittelu ja järjestelmän suunnittelu.

Miksi meidän pitäisi käyttää hermoverkkoja?

  1. Se auttaa mallintamaan reaalimaailman epälineaarisia ja monimutkaisia ​​suhteita.
  2. Niitä käytetään mallintunnistuksessa, koska ne voivat yleistää.
  3. Heillä on monia sovelluksia, kuten tekstien yhteenveto, allekirjoitusten tunnistaminen, käsialan tunnistus ja monet muut.
  4. Se voi mallintaa tietoja erittäin epävakaasti.

Neuraaliverkkojen soveltamisala

Sillä on tulevaisuudessa laaja soveltamisala. Tutkijat työskentelevät jatkuvasti uusien hermoverkkoihin perustuvien tekniikoiden parissa. Kaikki muuttuu automaatioksi, joten ne ovat erittäin tehokkaita käsittelemään muutoksia ja voivat mukautua vastaavasti. Uusien tekniikoiden lisääntymisen vuoksi insinööreille ja hermoverkko-asiantuntijoille on tarjolla monia avoimia työpaikkoja. Tästä syystä myös hermostoverkot osoittautuvat tulevaisuudessa merkittäväksi työnantajana.

Kuinka tämä tekniikka auttaa sinua uran kasvussa

Neuraaliverkkojen alalla on valtava urakehitys. Neuraaliverkkoinsinöörin keskimääräinen palkka vaihtelee noin 33 856 dollarista 153 240 dollariin vuodessa.

johtopäätös

Neuraaliverkoista on paljon hyötyä. Hän osaa oppia ja mukautua muuttuvan ympäristön mukaan. He osallistuvat muille aloille sekä neurologian ja psykologian aloille. Siksi hermostoverkkoja on valtavasti, niin tänään kuin tulevaisuudessakin.

Suositellut artikkelit

Tämä on opas aiheeseen Mikä on hermoverkot? Tässä keskustelimme hermoverkkojen komponenteista, työskentelystä, taidoista, uran kasvusta ja eduista. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -

  1. Mikä on Big Data Technology?
  2. Koneoppiminen vs. hermoverkko
  3. Mikä on tekoäly
  4. Johdanto koneoppimiseen
  5. Johdatus hermoverkon luokitteluun
  6. Palatyyppinen toiminta Matlabissa
  7. Neuraaliverkkojen toteutus

Luokka: