Kaj so nevronske mreže?

Nevronske mreže so po vzoru človeških možganov modelirane, da prepoznajo vzorce. Vzamejo nabore podatkov in prepoznajo vzorec. Pomagajo razvrstiti neoznačene podatke na podlagi podobnosti, tj. Pomagajo pri razvrščanju in razvrščanju v skupine. Lahko se prilagodijo spremembam in ustvarijo najboljši možni rezultat brez potrebe po preoblikovanju meril za doseganje rezultatov.

Opredelitev nevronske mreže

Nevronska mreža je niz algoritmov, ki so vzorčni po delovanju človeških možganov in človeškega živčnega sistema. Nevron je matematična funkcija, ki sprejme vhode in jih nato razvrsti glede na uporabljeni algoritem. Sestavljen je iz vhodne plasti, več skritih plasti in izhodne plasti. Ima plasti medsebojno povezanih vozlišč. Vsako vozlišče je zaznavanje, ki odda signal v aktivacijsko funkcijo.

Razumevanje nevronske mreže

Nevronske mreže se trenirajo in učijo tako, kot se trenirajo otrokovi razvijajoči se možgani. Za določeno nalogo jih ni mogoče neposredno programirati. Usposobljeni so tako, da se lahko prilagodijo glede na spreminjajoči se vložek. Obstajajo tri metode ali paradigme učenja nevronske mreže.

  1. Nadzorovano učenje
  2. Okrepitveno učenje
  3. Nenadzorovano učenje

Naj se na kratko pogovorimo o njih,

1. Nadzirano učenje

Kot pove že ime, nadzorovano učenje pomeni v navzočnosti mentorja ali učitelja. To pomeni, da je niz označenega niza podatkov že prisoten z želenim izhodom, tj. Optimalno dejanje, ki ga mora opraviti nevronska mreža, ki je že prisotno za nekatere nabore podatkov. Naprava nato dobi nove nabore podatkov za analizo naborov podatkov o vadbi in za izdelavo pravilnega izhoda.

Gre za zaprt sistem povratnih informacij, vendar okolje ni v zanki.

2. Okrepitveno učenje

Pri tem se učenje preslikave vhodno-izhodnih procesov izvaja z nenehnim medsebojnim vplivanjem na okolje, tako da je možno zmanjšati skalarni indeks učinkovitosti. V tem je namesto učitelja kritik, ki pretvori primarni ojačitveni signal, tj. Skalarni vhod, ki ga prejme iz okolja, v hevristični ojačitveni signal (kakovostnejši ojačitveni signal) tudi skalarni vhod.

Cilj tega učenja je čim bolj zmanjšati stroške delovanja, tj. Pričakovane kumulativne stroške ukrepov, izvedenih v zaporedju korakov.

3. Nenadzorovano učenje

Kot že ime pove, ni na voljo učitelja ali nadzornika. Pri tem podatki niso niti označeni niti klasificirani in nevronskim mrežam ni na voljo predhodnih napotkov. Pri tem mora stroj združiti priložene nabore podatkov glede na podobnosti, razlike in vzorce, brez predhodnega usposabljanja.

Delo z Nevronsko mrežo

Nevronska mreža je utežen graf, kjer so vozlišča nevroni in so povezave predstavljene z robovi z utežmi. Vnaša zunanji svet in je označen s x (n).

Vsak vložek se pomnoži z ustreznimi utežmi in nato seštejejo. Odstopanje se doda, če je tehtana vsota enaka nič, pri čemer ima pristranskost vhod 1 kot teža b. Nato se ta ponderirana vsota prenese v funkcijo aktiviranja. Aktivacijska funkcija omejuje amplitudo izhoda nevrona. Obstajajo različne aktivacijske funkcije, kot so prag, delčno linearna funkcija ali funkcija Sigmoid.

Arhitektura nevronske mreže

V osnovi obstajajo tri vrste arhitekture nevronske mreže.

  1. Enoplastno napajalno omrežje
  2. Večplastno dovodno omrežje
  3. Ponavljajoče se omrežje

1. Enoplastna napajalna mreža

Pri tem imamo vhodno plast izvornih vozlišč, ki je projicirana na izhodno plast nevronov. Ta mreža je podporna ali aciklična mreža. Imenujemo ga kot enoplastno, ker se nanaša samo na računske nevrone izhodne plasti. Na vhodni plasti se ne izračuna, zato se ne šteje.

2. Večplastna povratna mreža

V tem je en ali več skritih slojev, razen vhodnih in izhodnih slojev. Vozlišča tega sloja se imenujejo skriti nevroni ali skrite enote. Vloga skrite plasti je, da posega med izhodom in zunanjim vhodom. Vozlišča vhodne plasti dovajajo vhodni signal vozliščem drugega sloja, tj. Skritega sloja, izhod skritega sloja pa deluje kot vhod za naslednji sloj in to se nadaljuje za ostalo omrežje.

3. Ponavljajoča se omrežja

Ponavljajoči se je skoraj podoben mreži za povratne informacije. Glavna razlika je v tem, da ima vsaj eno povratno zanko. Morda je nič ali več skritih plasti, vendar bo vsaj ena zanka povratnih informacij.

Prednosti Nevronske mreže

  1. Ko je usposobljen, lahko dela z nepopolnimi informacijami.
  2. So sposobni odstopanja napak.
  3. Imejte porazdeljeni pomnilnik
  4. Lahko strojno učenje.
  5. Vzporedna obdelava.
  6. Shranjuje podatke v celotnem omrežju
  7. Lahko se naučite nelinearnih in zapletenih odnosov.
  8. Sposobnost posploševanja lahko pomeni sklepanje nevidnih odnosov po učenju iz nekaterih predhodnih odnosov.

Potrebne spretnosti nevronske mreže

  1. Poznavanje uporabne matematike in algoritmov.
  2. Verjetnost in statistika.
  3. Razdeljeno računalništvo.
  4. Temeljne veščine programiranja.
  5. Modeliranje in ocena podatkov.
  6. Programska oprema in sistemska zasnova.

Zakaj bi morali uporabljati Nevronske mreže?

  1. Pomaga modelirati nelinearne in zapletene odnose resničnega sveta.
  2. Uporabljajo se pri prepoznavanju vzorcev, ker lahko posplošujejo.
  3. Imajo veliko aplikacij, kot so povzemanje besedila, prepoznavanje podpisov, prepoznavanje rokopisa in še veliko več.
  4. Lahko modelira podatke z visoko volatilnostjo.

Področje uporabe nevronskih mrež

V prihodnosti ima široko področje uporabe. Raziskovalci nenehno delajo na novih tehnologijah, ki temeljijo na nevronskih mrežah. Vse se pretvori v avtomatizacijo, zato so zelo učinkovite pri soočanju s spremembami in se temu lahko ustrezno prilagodijo. Zaradi povečanja novih tehnologij obstaja veliko delovnih mest za inženirje in strokovnjake za nevronsko mrežo. Zato se bodo v prihodnosti tudi nevronske mreže izkazale za glavnega izvajalca zaposlitve.

Kako vam bo ta tehnologija pomagala pri karierni rasti

Na področju nevronskih mrež je ogromna rast kariere. Povprečna plača inženirja nevronske mreže se giblje od 33.856 do 153.240 dolarjev na leto približno.

Zaključek

Od nevronskih mrež lahko veliko pridobimo. Lahko se naučijo in prilagodijo glede na spreminjajoče se okolje. Prispevajo na drugih področjih, pa tudi na področju nevrologije in psihologije. Zato obstaja današnji in prihodnji obseg nevronskih mrež.

Priporočeni članki

To je vodnik za Kaj so nevronske mreže? Tu smo razpravljali o komponentah, delu, spretnostih, karierni rasti in prednostih Nevronskih mrež. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -

  1. Kaj je tehnologija velikih podatkov?
  2. Strojno učenje proti nevronski mreži
  3. Kaj je umetna inteligenca
  4. Uvod v strojno učenje
  5. Uvod v klasifikacijo nevronske mreže
  6. Delno delovanje v Matlabu
  7. Izvajanje nevronskih mrež

Kategorija: