Introducere în aplicarea rețelei neuronale
Articolul următor oferă un detaliu pentru aplicarea rețelei neuronale în detaliu. Prima întrebare care apare în mintea noastră este ce se înțelege prin Rețeaua Neurală Artificială? Și de ce avem nevoie de rețea neuronală artificială? Rețelele neuronale artificiale sunt modele de calcul bazate pe rețele neuronale biologice. Acestea simplifică rezolvarea problemelor, în timp ce în mod convențional trebuie să scriem cod lung pentru probleme complexe.
Rețelele neuronale ajută la rezolvarea problemelor fără o programare extinsă cu regulile și condițiile specifice problemei. Sunt modele simplificate utilizate pentru multe tipuri similare de probleme, cu cele mai multe calcule matematice complexe ca în spatele scenei. Rețelele neuronale sunt mult mai rapide în predicție după ce a fost instruit decât programul convențional.
Diferitele tipuri de rețele neuronale sunt precum Revoluția Neurală Convolution, Rețeaua Neurală Feedforward, Rețeaua Neurală Recurentă, Perceptron Multistrat, etc. Cel mai utilizat model de rețea neuronală este Convolution Neural Network (CNN).
Rețele neuronale artificiale
Să înțelegem mai întâi rețelele neuronale artificiale (ANN). Există în principal trei straturi în rețelele neuronale artificiale.
1. Strat de intrare: Stratul de intrare este cel care conține neuroni care sunt responsabili pentru intrările caracteristice. În plus față de neuronii pentru caracteristici, există și un neuron pentru prejudecată adăugat la stratul de intrare. Deci, în total, există n + 1 neuroni în stratul de intrare. Bias este responsabil pentru transferul liniei sau curbei de la origine.
2. Straturi ascunse: Straturile ascunse sunt straturile care se află între straturile de intrare și ieșire. Numărul de straturi ascunse poate fi variat în funcție de aplicație și nevoie. Rețelele neuronale profunde sunt cele care conțin mai mult de un strat ascuns.
3. Strat de ieșire: Stratul de ieșire conține neuroni responsabili de rezultatul problemei de clasificare sau predicție. Numărul de neuroni din el se bazează pe numărul de clase de ieșire.
Aplicații ale rețelelor neuronale
Rețelele neuronale artificiale sunt utilizate pe scară largă în câmpuri precum clasificarea imaginii sau etichetarea, sau detectarea semnalului sau traducerea limbilor, așa cum găsim Google Translator. Poate fi o detecție de spoof folosind un anumit biometric sau semnal sau un fel de previziune sau predicție, puteți găsi toate aceste lucruri pentru a fi acoperite sub umbrela rețelelor neuronale artificiale.
Putem clasifica pe scară largă aplicațiile în următoarele domenii:
- Imagini
- semnale
- Limba
1. ANN în Imagini
Rețelele neuronale artificiale sunt utilizate pe scară largă în imagini și videoclipuri în prezent. Putem găsi aplicațiile rețelelor neuronale de la procesarea și clasificarea imaginilor până la generarea uniformă a imaginilor. Etichetarea imaginilor și video sunt, de asemenea, aplicațiile rețelelor neuronale. Rețelele neuronale artificiale sunt folosite pe scară largă în biometrie precum recunoașterea feței sau verificarea semnăturii.
Recunoașterea caracterelor: trebuie să găsim site-urile web sau aplicațiile care ne solicită să încărcăm imaginea documentelor noastre eKYC, nu? Tot ce fac este să recunoască caracterele din imaginile acelea ale documentelor noastre eKYC. Aceasta este o aplicație utilizată pe scară largă a rețelei neuronale care se încadrează în categoria recunoașterii modelului. Imaginile documentului sau literatura de specialitate veche pot fi digitalizate folosind recunoașterea caracterelor. Aici imaginile scanate ale documentelor sunt alimentate modelului și modelul recunoaște informațiile textuale din acel document scanat. Modelele care sunt utilizate în general pentru acest lucru sunt CNN sau alte rețele neuronale multistrat, cum ar fi rețeaua neuronală cu postpropagare.
Clasificarea sau etichetarea imaginii: cât de frumos se simte când nu putem recunoaște ceva și folosim căutarea de imagini Google !! Aceasta este exact ceea ce se numește clasificare a imaginii sau etichetează imaginile care îi sunt furnizate. Există, de asemenea, multe alte modele, dar trebuie selectat un model bazat pe setul de date pentru formare și caracteristici de interes.
Învățarea transferului se poate face folosind orice model pre-instruit, dacă setul de date al problemei dvs. este similar cu setul de date al modelului pretins pe care îl alegeți. Există multe modele de clasificare a imaginilor pre-instruite, care sunt instruite pe milioane de imagini din sute și mii de clase diferite. Unele dintre modele sunt ResNet, GoogLeNet, InceptionV3, VGG16, ImageNet și multe altele sunt disponibile.
Detectare obiect: Detectarea obiectului din imagini este utilizată pe scară largă pentru a detecta orice obiect și a clasifica imaginea pe baza acestuia. Are nevoie de un set de date de instruire mare, cu toate coordonatele obiectului de interes specificate în mod clar. Modelele pe scară largă de detectare a obiectelor sunt YOLO (You Only Look One Once) și SSD (Single Shot Object Detectors).
Generare de imagini: Generația de imagini ajută la generarea de imagini false pe baza datelor. Generarea de caricaturi poate fi considerată și una dintre aplicațiile sale. GAN (Generative Adversarial Networks) sunt utilizate pentru modelele de generare de imagini. Ele cuprind un generator de imagine și un discriminator.
2. ANN în semnalele
ANN este un sistem bazat pe o rețea neuronală biologică, unul dintre tipurile de neuroni din ANN este -
Recunoașterea vorbirii: sistemul de recunoaștere a vorbirii convertește semnalele de vorbire și le decodifică în text sau într-o formă de sens. Putem spune că este un exemplu direct de aplicații în asistenți virtuali sau chatbots. În prezent, Google smart home, Alexa, Siri, asistența Google sau Cortana sunt cunoscuți de majoritatea dintre noi.
3. ANN în limbaj
Aceasta poate fi împărțită în două modele, în principal ca -
Clasificarea textului și clasificarea textului : clasificarea textului este o parte esențială a căutării și filtrării documentelor, căutărilor web pe internet și identificării limbajului și analizei sentimentelor. Rețelele neuronale sunt utilizate în mod activ pentru acest tip de sarcini.
Recunoașterea entității și anumite părți ale etichetării vorbirii sunt câteva dintre aplicațiile care intră sub domeniul prelucrării limbajului natural (NLP). Modelele utilizate pe scară largă sunt rețelele neuronale recurente (RNN) și rețelele de memorie pe termen scurt (LSTM). Deși CNN sunt, de asemenea, utilizate pentru unele dintre aplicații.
Generarea limbajului și rezumarea documentelor: Generarea și parafrazarea limbajului natural și rezumarea documentelor sunt utilizate pe scară largă pentru a genera documentele și a rezuma mai multe documente. Aplicațiile lor pot fi găsite în generarea de rapoarte bazate pe text din tabele de date, scrierea automatizată a rapoartelor, rezumarea rapoartelor medicale, generarea de povești și glume etc.
Modelul care este utilizat pe scară largă pentru generarea de text este modelul Recurente Neurale (RNN) recurentă.
Concluzie
Rețelele neuronale ajută la ușurarea problemelor dificile printr-o pregătire extinsă. Sunt utilizate pe scară largă pentru clasificare, predicție, detectarea obiectelor și generarea de imagini, precum și text.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru aplicația în rețeaua neuronală. Aici vom discuta, de asemenea, introducerea pe aplicarea rețelei neuronale. De asemenea, puteți arunca o privire la următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Clasificarea rețelei neuronale
- Instrumente de scanare în rețea
- Rețele neuronale recurente (RNN)
- Învățare de mașini și rețea neuronală