Ce este rețelele neuronale?
Rețelele neuronale sunt modelate după creierul uman pentru a recunoaște tiparele. Ei iau seturi de date și recunosc modelul. Ele ajută la gruparea datelor necredincioase pe baza asemănărilor, adică ajută la clasificare și grupare. Acestea se pot adapta la schimbări și generează cel mai bun rezultat posibil, fără a fi necesară reproiectarea criteriilor de ieșire.
Definiția rețelei neuronale
Reteaua neuronala este un set de algoritmi modelati dupa functionarea creierului uman si a sistemului nervos uman. Un neuron este o funcție matematică care ia intrări și apoi le clasifică în funcție de algoritmul aplicat. Este format dintr-un strat de intrare, mai multe straturi ascunse și un strat de ieșire. Are straturi de noduri interconectate. Fiecare nod este o percepție care alimentează semnalul într-o funcție de activare.
Înțelegerea rețelei neuronale
Rețelele neuronale sunt antrenate și învățate la fel cum este antrenat creierul în dezvoltare al unui copil. Acestea nu pot fi programate direct pentru o anumită sarcină. Aceștia sunt instruiți astfel încât să se poată adapta în funcție de intrarea în schimbare. Există trei metode sau paradigme de învățare pentru a preda o rețea neuronală.
- Învățare supravegheată
- Consolidarea învățării
- Învățare nesupravegheată
Haideți să le discutăm pe scurt,
1. Învățare supravegheată
După cum sugerează și numele, învățarea supravegheată înseamnă în prezența unui supervizor sau a unui profesor. Înseamnă că un set de date etichetat este deja prezent cu ieșire dorită, adică acțiunea optimă de efectuat de rețeaua neuronală, care este deja prezentă pentru unele seturi de date. Apoi, aparatului i se oferă noi seturi de date pentru a analiza seturile de date de instruire și pentru a produce rezultatul corect.
Este un sistem de feedback închis, dar mediul nu este în buclă.
2. Învățare de consolidare
În acest sens, învățarea mapării input-output se face prin interacțiune continuă cu mediul, astfel încât indicele scalar al performanței ar putea fi redus la minimum. În acest caz, în loc de profesor, există un critic care transformă semnalul de întărire primar, adică intrarea scalară primită din mediu în semnal de întărire euristică (semnal de întărire de calitate superioară), de asemenea, o intrare scalară.
Scopul acestei învățări este de a reduce la minimum funcția costului de a merge, adică costul cumulat preconizat al acțiunilor efectuate pe o secvență de pași.
3. Învățare nesupravegheată
După cum sugerează și numele, nu există niciun profesor sau supervizor disponibil. În acest sens, datele nu sunt etichetate și nici clasificate și nu există îndrumări prealabile pentru rețeaua neuronală. În acest sens, aparatul trebuie să grupeze seturile de date furnizate în funcție de asemănările, diferențele și tiparele, fără a fi pregătit în prealabil.
Lucrul cu rețeaua neuronală
Rețeaua neurală este un grafic ponderat în care nodurile sunt neuronii, iar conexiunile sunt reprezentate de margini cu greutăți. Acesta preia intrarea din lumea exterioară și este notat cu x (n).
Fiecare intrare este înmulțită cu ponderile respective și apoi sunt adăugate. Se adaugă o prejudecată dacă suma ponderată este egală cu zero, unde prejudecata are intrare ca 1 cu greutatea b. Apoi, această sumă ponderată este trecută la funcția de activare. Funcția de activare limitează amplitudinea ieșirii neuronului. Există diferite funcții de activare, cum ar fi funcția Prag, Funcția liniară în jos sau Funcția Sigmoidă.
Arhitectura rețelei neuronale
Există practic trei tipuri de arhitectură a rețelei neuronale.
- Rețea de alimentare cu un singur strat
- Rețea de alimentare cu mai multe straturi
- Rețea recurentă
1. Rețea de alimentare cu un singur strat
În acest sens, avem un strat de intrare de noduri sursă proiectate pe un strat de ieșire de neuroni. Această rețea este o rețea avansată sau aciclică. Se numește un singur strat, deoarece se referă doar la neuronii de calcul ai stratului de ieșire. Nu se efectuează nicio calculare pe stratul de intrare, deci nu este numărat.
2. Rețea de alimentare cu mai multe straturi
În acest sens, există unul sau mai multe straturi ascunse, cu excepția straturilor de intrare și ieșire. Nodurile acestui strat se numesc neuroni ascunși sau unități ascunse. Rolul stratului ascuns este să intervină între ieșire și intrarea externă. Nodurile stratului de intrare furnizează semnal de intrare nodurilor celui de-al doilea strat adică stratului ascuns, iar ieșirea stratului ascuns acționează ca o intrare pentru următorul strat și aceasta continuă pentru restul rețelei.
3. Rețele recurente
O recurentă este aproape similară cu o rețea feed-forward. Diferența majoră este că are cel puțin o buclă de feedback. Este posibil să existe zero sau mai multe straturi ascunse, dar cel puțin o buclă de feedback va fi acolo.
Avantajele rețelei neuronale
- Poate lucra cu informații incomplete odată instruite.
- Aveți capacitate de toleranță la erori.
- Aveți o memorie distribuită
- Poate face învățarea automată.
- Procesare paralelă.
- Stochează informații pe o întreagă rețea
- Poate învăța relații neliniare și complexe.
- Abilitatea de a generaliza, adică poate deduce relații nevăzute după ce ai învățat din unele relații anterioare.
Aptitudini obligatorii în rețea neuronală
- Cunoașterea matematicilor și algoritmilor aplicați.
- Probabilitate și statistici.
- Calcul distribuit.
- Aptitudini fundamentale de programare.
- Modelarea și evaluarea datelor.
- Inginerie software și proiectare sistem.
De ce ar trebui să folosim rețele neuronale?
- Ajută la modelarea relațiilor neliniare și complexe ale lumii reale.
- Sunt utilizate în recunoașterea modelului, deoarece pot generaliza.
- Au multe aplicații precum rezumarea textului, identificarea semnăturii, recunoașterea scrisului de mână și multe altele.
- Poate modela datele cu volatilitate ridicată.
Domeniul de rețea neuronală
Are un domeniu larg de aplicare în viitor. Cercetătorii lucrează constant la noile tehnologii bazate pe rețelele neuronale. Totul se transformă în automatizare, deci sunt foarte eficienți în abordarea schimbărilor și se pot adapta în consecință. Datorită creșterii noilor tehnologii, există multe locuri de muncă pentru ingineri și experți în rețele neuronale. Prin urmare, în viitor, de asemenea, rețelele neuronale se vor dovedi a fi un furnizor major de locuri de muncă.
Cum te va ajuta această tehnologie în creșterea carierei
Există o creștere uriașă a carierei în domeniul rețelelor neuronale. Un salariu mediu de inginer de rețea neuronală variază de la 33 856 USD la 153, 240 USD pe an, aproximativ.
Concluzie
Sunt multe de câștigat din rețelele neuronale. Ei pot învăța și adapta în funcție de mediul în schimbare. Ele contribuie la alte domenii, precum și în domeniul neurologiei și psihologiei. Prin urmare, există o gamă uriașă de rețele neuronale atât în zilele noastre, cât și în viitor.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru Ce este rețelele neuronale? Aici am discutat componentele, munca, abilitățile, creșterea carierei și avantajele rețelelor neuronale. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Ce este tehnologia Big Data?
- Învățare de mașini și rețea neuronală
- Ce este inteligența artificială
- Introducere în învățarea mașinilor
- Introducere în clasificarea rețelei neuronale
- Funcție fragmentară în Matlab
- Implementarea rețelelor neuronale