Co je to neuronové sítě?
Neuronové sítě jsou modelovány podle lidského mozku, aby rozpoznaly vzorce. Berou datové sady a rozpoznávají vzorec. Pomáhají seskupovat neoznačená data na základě podobností, tj. Pomáhají při klasifikaci a seskupování. Mohou se přizpůsobit změnám a generují nejlepší možný výsledek, aniž by museli přepracovat kritéria výstupu.
Definice neuronové sítě
Neuronová síť je sada algoritmů vytvořených po fungování lidského mozku a lidského nervového systému. Neuron je matematická funkce, která přijímá vstupy a poté je klasifikuje podle použitého algoritmu. Skládá se ze vstupní vrstvy, více skrytých vrstev a výstupní vrstvy. Má vrstvy vzájemně propojených uzlů. Každý uzel je vnímání, které přivádí signál do aktivační funkce.
Porozumění neuronové síti
Neuronové sítě jsou trénovány a vyučovány stejně jako trénovaný mozek dítěte. Nelze je naprogramovat přímo pro konkrétní úkol. Jsou vyškoleni tak, aby se mohli přizpůsobovat měnícímu se vstupu. K výuce neuronové sítě existují tři metody nebo paradigmata učení.
- Dozorované učení
- Posílení učení
- Bez dozoru
Podívejme se na ně stručně,
1. Učení pod dohledem
Jak název napovídá, znamená to, že učení pod dohledem v přítomnosti školitele nebo učitele. To znamená, že sada označených datových sad je již přítomna s požadovaným výstupem, tj. Optimální akce, kterou má neuronová síť provést, která je již pro některé datové sady přítomna. Stroj je poté vybaven novými datovými sadami pro analýzu tréninkových datových sad a pro vytvoření správného výstupu.
Je to uzavřený systém zpětné vazby, ale prostředí není ve smyčce.
2. Posílení učení
V tomto je učení mapování vstup-výstup prováděno kontinuální interakcí s prostředím tak, aby bylo možné minimalizovat skalární index výkonu. V tomto, místo učitele, existuje kritik, který převádí primární signál zesílení, tj. Skalární vstup přijatý z prostředí, na heuristický signál zesílení (signál vyšší kvality), také skalární vstup.
Cílem tohoto učení je minimalizovat náklady na chod funkce, tj. Očekávané kumulativní náklady na akce provedené po řadě kroků.
3. Výuka bez dozoru
Jak název napovídá, není k dispozici žádný učitel ani školitel. V tomto případě nejsou data označena ani klasifikována a neuronová síť nemá k dispozici žádné předchozí pokyny. V tomto musí stroj seskupit poskytnuté datové soubory podle podobností, rozdílů a vzorů bez předchozího školení poskytnutého předem.
Práce s neuronovou sítí
Neuronová síť je vážený graf, kde uzly jsou neurony a spojení jsou reprezentována hranami s váhami. Bere vstup z vnějšího světa a je označen x (n).
Každý vstup se vynásobí příslušnými váhami a poté se přidá. Pokud je vážený součet roven nule, přidá se předpětí, kde zaujatost má hodnotu 1 s váhou b. Tato vážená suma je poté předána do aktivační funkce. Aktivační funkce omezuje amplitudu výstupu neuronu. Existují různé aktivační funkce, jako je funkce Threshold, Piecewise lineární funkce nebo funkce Sigmoid.
Architektura neuronové sítě
V podstatě existují tři typy architektury neuronové sítě.
- Jednosložková předběžná síť
- Víceúrovňová síť dopředná
- Opakující se síť
1. Jednovrstvá síť pro předávání vpřed
V tomto máme vstupní vrstvu zdrojových uzlů promítanou na výstupní vrstvu neuronů. Tato síť je přímočará nebo acyklická síť. Nazývá se jedinou vrstvou, protože odkazuje pouze na výpočetní neurony výstupní vrstvy. Na vstupní vrstvě se neprovádí výpočet, proto se nepočítá.
2. Vícevrstvá síť pro předávání vpřed
V tom je jedna nebo více skrytých vrstev s výjimkou vstupní a výstupní vrstvy. Uzly této vrstvy se nazývají skryté neurony nebo skryté jednotky. Úlohou skryté vrstvy je zasahovat mezi výstup a externí vstup. Uzly vstupní vrstvy dodávají vstupní signál do uzlů druhé vrstvy, tj. Skryté vrstvy, a výstup skryté vrstvy funguje jako vstup pro další vrstvu, a to pokračuje pro zbytek sítě.
3. Opakující se sítě
Opakující se je téměř podobný jako síť dopředná. Hlavním rozdílem je, že má alespoň jednu zpětnou vazbu. Může existovat nula nebo více skrytých vrstev, ale bude tam alespoň jedna zpětná vazba.
Výhody neuronové sítě
- Po zaškolení může pracovat s neúplnými informacemi.
- Mají schopnost odolávat chybám.
- Mají distribuovanou paměť
- Může stroj učit.
- Paralelní zpracování.
- Ukládá informace v celé síti
- Dokáže se naučit nelineární a komplexní vztahy.
- Schopnost zobecnit, tj. Může odvodit neviditelné vztahy po poučení z některých předchozích vztahů.
Požadované dovednosti neuronové sítě
- Znalosti aplikovaných matematik a algoritmů.
- Pravděpodobnost a statistika.
- Distribuované výpočty.
- Základní znalosti programování.
- Modelování a hodnocení dat.
- Softwarové inženýrství a návrh systému.
Proč bychom měli používat neuronové sítě?
- Pomáhá modelovat nelineární a komplexní vztahy skutečného světa.
- Používají se při rozpoznávání vzorů, protože se mohou zobecnit.
- Mají mnoho aplikací, jako je shrnutí textu, identifikace podpisu, rozpoznávání rukopisu a mnoho dalších.
- Může modelovat data s vysokou volatilitou.
Rozsah neuronových sítí
V budoucnu má široký rozsah. Vědci neustále pracují na nových technologiích založených na neuronových sítích. Všechno se přeměňuje v automatizaci, a proto jsou velmi efektivní při řešení změn a mohou se odpovídajícím způsobem přizpůsobit. Vzhledem k nárůstu nových technologií existuje mnoho pracovních míst pro inženýry a odborníky na neuronové sítě. Proto se v budoucnu ukáží jako hlavní poskytovatel práce také neuronové sítě.
Jak vám tato technologie pomůže v kariérním růstu
V oblasti neuronových sítí dochází k obrovskému kariérnímu růstu. Průměrný plat inženýra neuronové sítě se pohybuje přibližně od 33 856 do 153 240 $ ročně.
Závěr
Z neuronových sítí je co získat. Mohou se učit a přizpůsobovat se měnícímu se prostředí. Přispívají do dalších oblastí i do oblasti neurologie a psychologie. Proto existuje obrovský rozsah neuronových sítí v dnešní době i v budoucnosti.
Doporučené články
Toto byl průvodce Co je to neuronové sítě? Zde jsme diskutovali o komponentách, práci, dovednostech, kariérním růstu a výhodách neuronových sítí. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- Co je technologie velkých dat?
- Strojové učení vs neuronová síť
- Co je to umělá inteligence
- Úvod do strojového učení
- Úvod do klasifikace neuronové sítě
- Piecewise Function in Matlab
- Implementace neuronových sítí