Úvod do aplikace neuronové sítě
Následující článek poskytuje podrobný přehled aplikace neuronové sítě. První otázka, která vyvstává v naší mysli, je, co se myslí pod pojmem Umělá neuronová síť? A proč potřebujeme umělou neuronovou síť? Umělé neuronové sítě jsou výpočetní modely založené na biologických neuronových sítích. Usnadňují řešení problémů, zatímco obvykle potřebujeme psát dlouhý kód pro komplexní problémy.
Neuronové sítě pomáhají řešit problémy bez rozsáhlého programování s pravidly a podmínkami specifickými pro daný problém. Jsou to zjednodušené modely používané pro mnoho podobných druhů problémů s většinou složitých matematických výpočtů jako v zákulisí. Neuronové sítě jsou mnohem rychlejší v predikci poté, co byly proškoleny, než konvenční program.
Různé typy neuronových sítí jsou jako Convolution Neural Network, Feedforward Neural Network, Recurrent neuron Network, Multilayer perceptron, atd. Nejčastěji používaný model neuronové sítě je Convolution Neural Network (CNN).
Umělé neuronové sítě
Nejprve nejprve porozumíme umělým neuronovým sítím (ANN). V umělých neuronových sítích jsou hlavně tři vrstvy.
1. Vstupní vrstva: Vstupní vrstva je vrstva, která obsahuje neurony, které jsou zodpovědné za vstupy funkcí. Kromě neuronů pro rysy je do vstupní vrstvy přidán také neuron pro zaujatost. Ve vstupní vrstvě je tedy celkem n + 1 neuronů. Předpojatost je zodpovědná za přenos čáry nebo křivky z počátku.
2. Skryté vrstvy: Skryté vrstvy jsou vrstvy, které jsou mezi vstupní a výstupní vrstvou. Počet skrytých vrstev se může měnit v závislosti na aplikaci a potřebě. Deep Neural Networks jsou sítě, které obsahují více než jednu skrytou vrstvu.
3. Výstupní vrstva: Výstupní vrstva obsahuje neurony odpovědné za výstup problému klasifikace nebo predikce. Počet neuronů v něm závisí na počtu výstupních tříd.
Aplikace neuronových sítí
Umělé neuronové sítě jsou široce používány v oblastech, jako je klasifikace nebo označování obrázků nebo detekce signálu nebo překlad jazyků, jako je tomu u Google Translator. Může to být detekce spoof pomocí nějakého biometrického nebo signálu nebo nějaký druh předpovědi nebo predikce, najdete všechny tyto věci, které mají být pokryty pod záštitou Artificial Neural Networks.
Aplikace můžeme široce klasifikovat do následujících domén:
- snímky
- Signály
- Jazyk
1. ANN in Images
Umělé neuronové sítě se v současné době běžně používají v obrazech a videích. Můžeme najít aplikace neuronových sítí od zpracování a klasifikace obrazů po rovnoměrné generování obrazů. Značení obrazu a videa je také aplikací neuronových sítí. Dnešní umělé neuronové sítě jsou také široce používány v biometrice, jako je rozpoznávání obličeje nebo ověření podpisu.
Rozpoznávání znaků: Museli jsme najít webové stránky nebo aplikace, které nás žádají o nahrání obrazu našich eKYC dokumentů, že? Jediné, co dělají, je rozpoznat postavy v obrázcích našich eKYC dokumentů. Toto je široce používaná aplikace neuronové sítě, která spadá do kategorie rozpoznávání vzorů. Obrázky dokumentů nebo stará literatura lze digitalizovat pomocí rozpoznávání znaků. Zde jsou naskenované obrázky dokumentů vedeny do modelu a model rozpoznává textové informace v tomto naskenovaném dokumentu. Modely, které se k tomu obvykle používají, jsou CNN nebo jiné vícevrstvé neuronové sítě, jako je neuronová síť s backpropagací.
Klasifikace nebo označení obrázků: Jak je to příjemné, když něco nedokážeme rozpoznat a používáme vyhledávání obrázků Google !! To je přesně to, co se nazývá klasifikace obrazu, nebo označuje obrázky, které se do něj přivádějí. Neuronová síť Convolution nebo neuronová síť Feed forward s backpropagation se obvykle používají pro klasifikaci obrazu. Existuje také mnoho dalších modelů, ale je třeba vybrat model založený na datovém souboru pro výcvik a rysy zájmu.
Přenosové učení lze provést pomocí jakéhokoli předběžně vyškoleného modelu, pokud je datový soubor vašeho problému podobný datovému souboru předběžně připraveného modelu, který vyberete. Existuje mnoho předškolených modelů klasifikace obrazů, které jsou trénovány na milionech obrazů různých stovek a tisíců tříd. Některé z těchto modelů jsou ResNet, googleNet, InceptionV3, VGG16, ImageNet a mnoho dalších.
Detekce objektů: Detekce objektů z obrázků se široce používá k detekci jakéhokoli objektu a klasifikaci obrazu na základě toho. Vyžaduje rozsáhlý soubor údajů o školení se všemi souřadnicemi předmětu zájmu jasně stanoveným. Široce používané modely detekce objektů jsou YOLO (You Only Look Once Once) a SSD (Single Shot Object Detectors).
Generování obrazu : Generace obrázků pomáhá při vytváření falešných obrázků na základě dat. Generaci karikatury lze také považovat za jednu z jejích aplikací. GAN (Generative Adversarial Networks) se používají pro modely generování obrazu. Skládají se z generátoru a diskriminátoru obrazu.
2. ANN in Signals
ANN je systém založený na biologické nervové síti, jedním z typů neuronů v ANN je -
Rozpoznávání řeči: Systém rozpoznávání řeči převádí řečové signály a dekóduje je na text nebo nějakou formu významu. Můžeme říci, že jde o přímý příklad aplikací ve virtuálních asistentech nebo chatbotech. V dnešní době je většina inteligentních domů Google, Alexa, Siri, Google nebo Cortana známá.
3. ANN in Language
Toto lze rozdělit na dva modely, zejména jako -
Klasifikace a kategorizace textu : Klasifikace textu je nezbytnou součástí vyhledávání a filtrování dokumentů, online vyhledávání na webu a identifikace jazyka a analýzy sentimentu. Neuronové sítě jsou pro tento druh úkolu aktivně využívány.
Rozpoznávání pojmenovaných entit a části značkování řeči jsou některé aplikace, které spadají do oblasti zpracování přirozeného jazyka (NLP). Mezi široce používané modely patří sítě s rekurentními neuronovými sítěmi (RNN) a sítě s dlouhodobou krátkodobou pamětí (LSTM). Přestože se CNN používají také pro některé aplikace.
Generování jazyka a sumarizace dokumentů: Generování přirozeného jazyka a parafrázování a sumarizace dokumentů jsou široce používány pro generování dokumentů a sumarizaci více dokumentů. Jejich aplikace lze nalézt v generování textových zpráv z datových tabulek, automatizovaného psaní zpráv, shrnutí lékařských zpráv, generování příběhů a vtipů atd.
Model, který je široce používán pro generování textu, je model rekurentní neuronové sítě (RNN).
Závěr
Neuronové sítě pomáhají usnadnit obtížné problémy rozsáhlým školením. Jsou široce používány pro klasifikaci, predikci, detekci objektů a generování obrázků i textu.
Doporučené články
Toto byl průvodce aplikací v neuronové síti. Tady také diskutujeme úvod do aplikace neuronové sítě. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Klasifikace neuronové sítě
- Nástroje síťového skenování
- Rekurentní neuronové sítě (RNN)
- Strojové učení vs neuronová síť