Uvod v uporabo nevronske mreže
Naslednji članek podrobno prikazuje oris uporabe Nevronske mreže. Prvo vprašanje, ki se nam poraja v mislih, je, kaj pomeni umetna nevronska mreža? In zakaj potrebujemo umetno nevronsko mrežo? Umetna nevronska omrežja so računski modeli, ki temeljijo na bioloških nevronskih mrežah. Olajšajo reševanje problemov, medtem ko moramo za zapletene težave napisati dolgo kodo.
Nevronske mreže pomagajo rešiti težave brez obsežnega programiranja s posebnimi pravili in pogoji. Gre za poenostavljene modele, ki se uporabljajo pri številnih podobnih težavah z večino zapletenih matematičnih izračunov kot v zakulisju. Nevronske mreže so veliko hitrejše v napovedovanju, potem ko je bil usposobljen kot običajni program.
Različne vrste nevronskih omrežij so kot Convolucijska nevronska mreža, Feedforward Neural Network, ponavljajoča se nevronska mreža, večplastni perceptron itd. Najbolj uporabljen model nevronske mreže je Convolution Neural Network (CNN).
Umetna nevronska omrežja
Najprej najprej razumemo umetna nevronska omrežja (ANN). V umetnih nevronskih mrežah so večinoma tri plasti.
1. Vhodni sloj: Vhodna plast je tista, ki vsebuje nevrone, ki so odgovorni za vhodne funkcije. Poleg nevronov za lastnosti je v vhodni plasti dodan tudi nevron za pristranskost. Torej je v vhodni plasti skupno n + 1 nevronov. Bias je odgovoren za prenos črte ali krivulje od izvora.
2. Skriti plasti: Skriti sloji so plasti med vhodnimi in izhodnimi plastmi. Število skritih plasti se lahko spreminja glede na uporabo in potrebe. Globoke nevronske mreže so tiste, ki vsebujejo več kot en skriti sloj.
3. Izhodni sloj: Izhodni sloj vsebuje nevrone, ki so odgovorni za razvrstitev ali napovedni problem. Število nevronov v njem temelji na številu izhodnih razredov.
Uporaba nevronskih omrežij
Umetna nevronska omrežja se pogosto uporabljajo na področjih, kot so razvrščanje slik ali označevanje ali zaznavanje signalov ali prevajanje jezikov, kot jih najdemo kot Google Translator. Naj bo to odkrivanje spuščanja z uporabo biometričnega ali signalnega ali kakšnega napovedovanja ali napovedovanja, vse te stvari lahko pokrijete pod okriljem Umetnih nevronskih mrež.
Aplikacije lahko široko razvrstimo na naslednja področja:
- Slike
- Signali
- Jezik
1. ANN v slikah
Umetna nevronska omrežja se trenutno pogosto uporabljajo v slikah in videih. Najdemo lahko aplikacije nevronskih mrež, od obdelave in klasifikacije slik do enakomerne generacije slik. Podoba in video označevanje sta tudi aplikacija nevronskih mrež. Umetna nevronska omrežja se danes pogosto uporabljajo tudi v biometriji, kot sta prepoznavanje obrazov ali preverjanje podpisa.
Prepoznavanje znakov: Najbrž smo našli spletna mesta ali aplikacije, ki od nas zahtevajo, da naložimo sliko naših dokumentov eKYC, kajne? Vse, kar storijo, je prepoznati znake na teh slikah naših dokumentov eKYC. To je široko uporabljena aplikacija nevronske mreže, ki spada v kategorijo prepoznavanja vzorcev. Slike dokumenta ali stare literature se lahko digitalizirajo s pomočjo prepoznavanja znakov. Tu so skenirane slike dokumentov podane v model in model prepozna besedilne informacije v tem skeniranem dokumentu. Modeli, ki se običajno uporabljajo za to, so CNN ali druga večplastna nevronska omrežja, kot je nevronsko omrežje z zadnjim širjenjem.
Razvrščanje ali označevanje slik: kako lepo se počutimo, ko nečesa ne prepoznamo in uporabimo iskanje po Googlu !! Prav to se imenuje klasifikacija slik ali označuje slike, ki se ji napajajo. Za razvrščanje slik se običajno uporabljajo nevronsko omrežjekonvolucija ali nevronsko omrežje pomika naprej. Obstaja tudi veliko drugih modelov, vendar je treba izbrati model, ki temelji na naboru podatkov za usposabljanje in značilnosti, ki vas zanimajo.
Učenje prenosa je mogoče izvesti s katerim koli predhodno usposobljenim modelom, če je nabor vaših težav podoben naboru preiskovanega modela, ki ga izberete. Obstaja veliko vnaprej izurjenih modelov za razvrščanje slik, ki so usposobljeni na milijonih slik različnih sto in tisoč razredov. Nekateri modeli so ResNet, GoogLeNet, InceptionV3, VGG16, ImageNet in še mnogo drugih.
Zaznavanje predmeta: Zaznavanje predmetov na slikah se pogosto uporablja za zaznavanje katerega koli predmeta in razvrščanje slike na podlagi tega. Potrebuje velik nabor podatkov o usposabljanju z vsemi koordinatami predmeta, ki nas zanima. Široko uporabljeni modeli za zaznavanje predmetov so YOLO (samo enkrat pogledate) in SSD (enojni detektorji objektov).
Ustvarjanje slik: generacije slik pomagajo ustvarjati ponarejene slike na podlagi podatkov. Ustvarjanje karikature lahko štejemo tudi za eno izmed njenih aplikacij. Za modele generiranja slik se uporabljajo GAN (Generative Adversarial Networks). Sestavljajo jih generator slike in diskriminator.
2. ANN v signalih
ANN je sistem, ki temelji na biološki nevronski mreži, ena od vrst nevronov v ANN pa je -
Prepoznavanje govora: sistem za prepoznavanje govora pretvori govorne signale in jih dešifrira v besedilo ali določeno obliko pomena. Lahko rečemo, da je to neposreden primer aplikacij v virtualnih pomočnikih ali chatbotih. Dandanes poznajo večino nas pametni dom Google, Alexa, Siri, Googlova pomoč ali Cortana.
3. ANN v jeziku
To je mogoče razdeliti na dva modela predvsem kot -
Razvrstitev in kategorizacija besedila : Klasifikacija besedila je bistven del iskanja in filtriranja dokumentov, spletnih iskanj po spletu ter jezikovne identifikacije in analize sentimentov. Za tovrstne naloge se aktivno uporabljajo nevronske mreže.
Prepoznavanje imenovane entitete in deli označevanja govora so nekatere od aplikacij, ki spadajo pod področje obdelave naravnega jezika (NLP). Široko uporabljeni modeli so ponavljajoča se nevronska omrežja (RNN) in omrežja z dolgoročnim spominom (LSTM). Čeprav se CNN uporablja tudi za nekatere aplikacije.
Generiranje jezikov in povzemanje dokumentov: Ustvarjanje in parafraziranje naravnih jezikov in povzetek dokumentov se pogosto uporabljajo za ustvarjanje dokumentov in povzetek več dokumentov. Njihove aplikacije lahko najdemo pri ustvarjanju besedilnih poročil iz podatkovnih tabel, samodejnem pisanju poročil, povzemanju medicinskih poročil, ustvarjanju zgodb in šale itd.
Model, ki se pogosto uporablja za ustvarjanje besedila, je model ponavljajoče se nevronske mreže (RNN).
Zaključek
Nevronske mreže pomagajo olajšati težke težave z obsežnim usposabljanjem. Široko se uporabljajo za razvrščanje, napovedovanje, odkrivanje predmetov in ustvarjanje slik ter besedila.
Priporočeni članki
To je vodnik za aplikacijo v nevronskem omrežju. Tukaj razpravljamo tudi o uvedbi nevronske mreže. Za več informacij si lahko ogledate tudi naslednje članke -
- Razvrstitev nevronske mreže
- Orodja za omrežno skeniranje
- Ponavljajoče se nevronske mreže (RNN)
- Strojno učenje proti nevronski mreži