Mesterséges neurális hálózat: áttekintés

“A gépi intelligencia az utolsó találmány, amelyet az emberiségnek valaha is meg kell alkotnia.”

– Nick Bostrom

Valószínűleg egyetértünk a fenti kiváló előadóval, mivel ez az AI technológia arról szól. A mesterséges intelligencia egy gyűjtőfogalom, amelyet széles körben használnak, amikor olyan technológiákról és szoftverekről beszélünk, mint az ANN vagy a gépi látás, a beszédfelismerés és miegymás. Szerencsére olyan időket élünk, amikor egy gombnyomással mindenhez hozzáférhetünk. Ennek az érdekes témának az összefoglalója igazán lebilincselő lesz, mivel az agyat és annak hihetetlen végrehajtási módjait foglalja magában a technikai területeken. A kifinomult jelfeldolgozási vagy mintafelismerési kihívások megoldása az, ahol ezek a technológiák kereskedelmi felhasználásra találnak. A kézírás-felismerés, a beszédből szöveggé átírás, az időjárás-előrejelzés és az arcfelismerés csak néhány példa.

2010 óta, AI szakemberek rendelkeznek minden oktatási adattal és számítógépes erőforrással, amelyre szükségük van a nagy mesterséges neurális hálózatok működtetéséhez, mindezt a nagy adatmozgásnak és a párhuzamos számítástechnikának köszönhetően. Duplán érdekes lenne tudni Hogyan működnek a mesterséges neurális hálózatok (ANN)?

Az ANN rendszerint nagyszámú processzort foglal magában, amelyek szintekbe vannak rendezve. Az első réteg megkapja a nyers bemeneti információkat – a látóidegekhez hasonlóan az emberi vizuális feldolgozás során. Minden egymást követő réteg az őt megelőző réteg kimenetét kapja, nem pedig a nyers bemenetet – ugyanígy a látóidegtől távolabbi neuronok a hozzá legközelebb állóktól kapnak jeleket. Az utolsó réteg állítja elő a rendszer kimenetét. Minden feldolgozó csomópontnak megvan a maga kis tudásköre, beleértve azt, amit látott, és minden olyan szabályt, amellyel eredetileg programozták vagy saját maga fejlesztette ki. Ezek a szintek erősen össze vannak kapcsolva, ami azt jelenti, hogy az n szint minden csomópontja csatlakozik az n-1 szinthez (annak bemenetei), és az n+1 szinthez, amely bemeneti adatokat biztosít ezekhez a csomópontokhoz.

A mesterséges neurális hálózatok azért népszerűek, mert adaptívak, ami egyszerűen azt jelenti, hogy módosulnak, ahogy tanulnak a kezdeti képzésből, és a későbbi futtatások több információt nyújtanak a világról. A helyes válaszok megszerzéséhez hozzájáruló bemenetek súlyozása magasabb.

Adaptív mechanizmusként az ANN képzés abból áll, hogy bemenetet biztosít, és megmondja a hálózatnak, hogy mi legyen a kimenet. Például egy hálózat kiépítéséhez, amely azonosítja a színészek arcát, a kezdeti képzés lehet egy képsorozat, amely színészeket, nem színészeket, maszkokat, szobrokat és állatarcokat tartalmaz. Minden bemenethez egy megfelelő azonosító tartozik, például a szereplők neve vagy a „nem színész” vagy „nem ember” információ. A válaszok megadása lehetővé teszi a modell számára, hogy módosítsa mentális súlyozását, hogy megtanulja, hogyan végezze jobban a munkáját. A szabályok meghatározása és a meghatározások meghozatala során a neurális hálózatok számos elvet alkalmaznak, beleértve a gradiens alapú képzést, a fuzzy logikát, a genetikai algoritmusokat és a Bayes-módszereket. Az elfogult adatkészletek folyamatos kihívást jelentenek a képzési rendszerekben, amelyek az adatok mintázatainak felismerésével önmagukban is választ találnak. Ha az algoritmust tápláló adatok nem semlegesek, és szinte semmilyen adat sem az, akkor a gép torzítást terjeszt.

A MESTERSÉGES NEURÁLIS HÁLÓZATOK TÍPUSAI:

A neurális hálózatokat szinonim módon mély tanulásnak tekintik, amely sok réteget foglal magában a bemenet és a kimenet között, amelyeket rejtett rétegeknek is neveznek. Egy mesterséges intelligencia mérnök az összes hálózatot elsajátítja, hogy sikeres legyen a bonyolult számítási helyzetekben. A klasszikus neurális hálózat kialakításának változatai lehetővé teszik az információk továbbításának és visszafelé terjedésének különféle formáit a szintek között.

Az ANN típusai a következők:

• • FEED-FORWARD NEURÁLIS HÁLÓZATOK
    Ez a neurális hálózatok legegyszerűbb változata, mivel egy irányba továbbítja az információt a bemeneti csomópontokon, amíg el nem jut a kimeneti csomóponthoz. Ezeket olyan technológiákban használják, mint az arcfelismerés és a számítógépes látás.

• • ISMÉTLŐDŐ NEURÁLIS HÁLÓZATOK
    Ebben a modellben minden csomópont memóriacellaként működik, és megjegyzi az összes feldolgozott információt, hogy a jövőben újra felhasználhassa. Szöveg-beszéd konverziókhoz használják, ahol önállóan tanul, és továbbra is dolgozik a helyes előrejelzésen a visszaterjesztés során.

• • KONVOLUCIÓS NEURÁLIS HÁLÓZATOK
    A szövegdigitalizálás, a jelfeldolgozás, az NLP és a képosztályozás a CNN fejlett alkalmazásai közé tartozik, mivel többrétegű perceptron variációt használ, és olyan jellemzőtérképeket hoz létre, amelyek rögzítik a kép egy téglalapokra bontott régióját.

• • DEKONVOLUCIÓS NEURÁLIS HÁLÓZATOK
    Ahogy a neve is sugallja, ez egy tisztelt CNN-modell, és célja, hogy megtalálja az elveszett funkciókat vagy jeleket, amelyeket eredetileg a CNN rendszerei számára nem tartottak fontosnak.

• • MODULÁRIS NEURÁLIS HÁLÓZATOK
    Ebben a hálózatok nem zavarják és nem kommunikálnak egymással a számítási folyamat során. Így a nagy és összetett számítási folyamatok hatékonyabban hajthatók végre.

ANN ELŐNYEI:

• • Miután beszéltünk a neurális hálózatok különböző típusairól, nézzük meg, milyen előnyei vannak ezeknek az ANN-oknak:

• • Az információkat egy teljes hálózaton tárolják, nem csak egy adatbázisban.

• • Nincsenek korlátozások a bemeneti változókra, például az elosztásuk módjára.

• • A párhuzamos feldolgozási képességek azt jelentik, hogy a hálózat egynél több feladatot hajt végre, valójában többfeladatos.

• • Magas hibatűréssel rendelkezik, ami egyszerűen azt jelenti, hogy az ANN egy vagy több cellájának megsérülése nem akadályozza meg a kimenet generálását.

• • Az ANN intelligenciarendszerként képes tanulni az eseményekből és a megfigyelések alapján döntéseket hozni.

• • Az a képesség, hogy az adatokban rejtett kapcsolatokat tudjon megtanulni anélkül, hogy bármilyen rögzített kapcsolat parancsot adna, azt jelenti, hogy az ANN jobban modellezheti az erősen ingadozó adatokat és a nem állandó varianciát is.

• • Az ANN meg tudja jósolni a láthatatlan adatok kimenetét, mivel óriási a képessége, hogy általánosítson és következtessen a láthatatlan kapcsolatokra.

ANN HÁTRÁNYAI:

• • Ez hardver függő.

• • Csak numerikus információkat ért meg, így az összes problémát számértékekre kell fordítani, mielőtt bemutatnák az ANN-nak.

• • A szabályok hiánya azt jelenti, hogy a megfelelő ANN-architektúra csak próba és hiba vagy tapasztalat útján található meg.

• • Az a képtelenség, hogy megmagyarázzuk a megoldás mögött meghúzódó miérteket vagy hogyanokat, a hálózatba vetett bizalom hiányát generálja.

Gondolkoztál már azon, hogy mi képezi az alapját a May I know oldalának, amelyre a meta irányított, amikor a lapozással volt elfoglalva, vagy hogyan történik az online aláírások ellenőrzése? Napjainkban a neurális hálózatok szabályoznak néhány kulcsfontosságú ágazatot, beleértve a pénzügyet, az egészségügyet és az autógyártást. Ezek a mesterséges neuronok az emberi agyhoz hasonlóan működnek. Képfelismerésre, karakterfelismerésre és tőzsdei előrejelzésekre használhatók.

Az alábbiakban néhányAz ANN alkalmazásai:

• • NLP, fordítás és nyelvgenerálás

• • Gyógyszerkutatás és egészségügyi fejlesztés

• • Aláírás-ellenőrzés és kézírás-elemzés

A neurális hálózatoknak számtalan alkalmazásuk van az arcfelismeréstől az időjárás-előrejelzésig, az egymáshoz kapcsolódó rétegek sok mindent el tudnak végezni néhány egyszerű bemenettel. Az ANN algoritmusok leegyszerűsítették az értékelést és módosították a hagyományos algoritmusokat. Grace-hez hasonló humanoid robotokkal a világ arra számíthat, hogy néhány sci-fi film hamarosan valósággá válik.