Mikä on syvä oppiminen ja neuroverkko

Neural Networks ja Deep Learning ovat tällä hetkellä kaksi kuumaa salakuuntelua, joita nykyään käytetään Artificial Intelligence. Älykäs älykkyyden maailmassa viime aikoina tapahtunut kehitys johtuu näistä kahdesta, sillä niillä on ollut merkittävä rooli AI: n älykkyyden parantamisessa.

Katsokaa ympärilläsi ja löydät yhä enemmän älykkäitä koneita. Neuristen verkkojen ja syvällisen oppimisen ansiosta työpaikat ja kyvyt, joita pidettiin kerran ihmisten voimana, suoritetaan nyt koneilla. Nykyään koneita ei enää valmisteta monimutkaisempien algoritmien syömiseksi, vaan niitä syötetään kehittymään itsenäisiksi, itseopiskelijoiksi, jotka pystyvät mullistamaan monet teollisuuden kaikkialla.

Neural Networks and Deep Oppiminen on antanut tutkijoille suunnattomasti menestystä sellaisissa tehtävissä kuin kuvantunnistus, puheentunnistus, syvempien suhteiden löytäminen tietojoukkoihin. Tietokoneiden avulla voidaan tunnistaa esineitä, kääntää puheen, kouluttaa itseään monimutkaisten mallien tunnistamiseen, oppia strategioiden laatimiseen ja valmiussuunnitelmiin reaaliaikaisesti.

Kuinka täsmälleen tämä tapahtuu? tehdä työtä? Tiedätkö, että sekä Neutral Networks että Deep Learning liittyivät itse asiassa ymmärtämään syvällistä oppimista, sinun on ensin ymmärrettävä Neural Networksista? Lue lisää.

Mikä on neuroverkko

Neuraaliverkko on pohjimmiltaan ohjelmointikuvio tai joukko algoritmeja, jotka mahdollistavat tietokoneen oppimisen havainnointitiedoista. Neuraaliverkko on samanlainen kuin ihmisen aivot, joka toimii tunnistamalla kuvioita. Aistiaine dataa tulkitaan koneen käsityksellä, merkinnällä tai raakapulssin ryhmittelyllä. Tunnetut mallit ovat numeerisia, vektoreihin suljettuja, joihin kuvataan sellaiset kuvat, äänet, teksti jne.

Think Neural Network! Mieti, miten ihmisen aivotoiminto

Kuten yllä mainittiin, hermoverkko toimii aivan kuten ihmisen aivot; se hankkii kaiken tietämyksen oppimisprosessin kautta. Tämän jälkeen synaptiset painot tallentavat hankitun tiedon. Oppimisprosessin aikana verkon synaptiset painot uudistetaan saavuttamaan haluttu tavoite.

Ihmisen aivot kuten neuroverkot toimivat kuten epälineaariset rinnakkainformaation prosessointijärjestelmät, jotka nopeasti suorittavat laskutoimituksia, kuten kuvion tunnistusta ja käsitys. Tämän seurauksena nämä verkot toimivat erittäin hyvin aloilla, kuten puheen, äänen ja kuvan tunnistuksessa, jossa syötteet / signaalit ovat luontaisesti epälineaarisia.

Yksinkertaisilla sanoilla muistat Neuroverkkoa sellaiseksi, joka kykenee varastoimaan ihmisen

(Kuvauskenttä: Mathworks)

Neuraaliverkot koostuvat kolmesta kerroksesta, Syöttötaso,

1. Piilotettu kerros ja
2. Lähtökerros
3. Jokainen kerros koostuu yhdestä tai useammasta solmusta, kuten alla olevassa kaaviossa pienet piirit esittävät. Solmujen väliset viivat ilmaisevat informaation virran yhdestä solmusta toiseen. Tiedot kulkevat panoksesta lähtöön eli vasemmalta oikealle (joissakin tapauksissa se voi olla oikealta vasemmalle tai molemmille).

Syöttökerroksen solmut ovat passiivisia, eli ne eivät muuta tietoja. He saavat yhdestä arvosta niiden syötteestä ja kopioivat arvon useille tuotoksilleen. Piilotetun ja ulostulokerroksen solmut ovat aktiivisia. Niinpä he voivat muokata dataa.

Yhdistetyissä rakenteissa kukin arvo syöttökerroksesta kopioidaan ja lähetetään kaikkiin piilotettuihin solmuihin. Piilotettuun solmuun tulevat arvot kerrotaan painoilla, ennalta määrätyille numeroille, jotka on tallennettu ohjelmaan. Painotetut panokset lisätään sitten yhden numeron tuottamiseksi. Neuraaliverkkoilla voi olla useita kerroksia ja minkä tahansa solmun määrää kerroksittain. Useimmat sovellukset käyttävät kolmikerroksista rakennetta, jossa on korkeintaan muutama sata syöttösolmua

Esimerkki neuroverkosta

Tarkastellaan hermosovellusta, joka tunnistaa kohteet sonar-signaalissa ja tietokoneessa on 5000 signaalinäytettä. PC: n on selvitettävä, ovatko nämä näytteet merenalainen, valas, jäävuori, merikivi tai mitään? Tavanomaiset DSP-menetelmät lähestyttäisiin tätä ongelmaa matematiikan ja algoritmien kanssa, kuten korrelaatio ja taajuusspektrianalyysi.

Vaikka neuraaliverkolla, 5000 näytettä syötettäisiin syöttökerrokseen, jolloin tulokseksi nousi arvot. Valitsemalla oikeat painot, lähtö voidaan konfiguroida ilmoittamaan monenlaisia ​​tietoja. Esimerkiksi voi olla tuotoksia: sukellusvene (kyllä ​​/ ei), merirooli (kyllä ​​/ ei), valas (kyllä ​​/ ei) jne.

Muilla painoilla ulostulot voivat luokitella esineet metallina tai ei -metalli, biologinen tai ei-biologinen, vihollinen tai liittolainen jne. Ei algoritmeja, sääntöjä, menettelyjä; vain

Ymmärrämme Deep Learning -konseptin.

Mikä on syvä oppiminen

Deep learning on pohjimmiltaan Neural Networksin osa-alue; Ehkäpä voit sanoa monimutkaisen neuroverkon, jossa on monia piilotettuja kerroksia.

Teknisesti ottaen syvällinen oppiminen voidaan määritellä myös tehokkaaksi joukoksi tekniikoita, jotka liittyvät neuroverkkojen oppimiseen. Se viittaa keinotekoisiin hermoverkkoihin (ANN), jotka koostuvat monista kerroksista, massiivisista datajoukkoista, tehokkaasta tietokonelaitteistosta monimutkaisen koulutusmallin tekemiseksi. Se sisältää menetelmiä ja tekniikoita, jotka käyttävät keinotekoisia hermoverkkoja, joissa on useita kerroksia yhä monipuolisempia toimintoja.

Syväoppimisverkon rakenne

Syväoppimisverkot käyttävät enimmäkseen hermoverkkoarkkitehtuureita ja siksi niitä kutsutaan usein syviksi neuroverkoiksi. Työn "syvällä" tarkoitetaan hermorivin piilotettujen kerrosten lukumäärää. Tavanomainen hermoverkko sisältää kolme piilotettua kerrosta, kun taas syvät verkot voivat olla jopa 120-150.

Deep Learning sisältää tietojärjestelmän syöttämisen paljon tietoa, jota se voi käyttää päätösten tekemiseen muista tiedoista. Nämä tiedot syötetään neuroverkkojen kautta, kuten konekielisessä oppimisessa.

Esimerkkejä syvällisestä oppimisesta

Syvällistä oppimista hyödynnetään parhaillaan lähes kaikilla teollisuudenaloilla alkaen Automobile, Aerospace ja Automation to Medical. Seuraavassa on muutamia esimerkkejä.

Google, Netflix ja Amazon: Google käyttää sitä äänen ja kuvan tunnistusalgoritmissaan. Netflix ja Amazon käyttävät myös syvää oppimista päättääkseen, mitä haluat katsella tai ostaa seuraavaksi

• Ajaminen ilman kuljettajaa: Tutkijat hyödyntävät syväoppimisverkkoja, jotka havaitsevat automaattisesti esineitä, kuten pysähtymisvalot ja liikennevalot.
• Ilmailu ja puolustus: Deep learningin avulla tunnistetaan esineitä satelliiteista, jotka etsivät mielenkiintoisia alueita ja tunnistavat joukkojen turvalliset tai vaaralliset alueet.
• Kiitos Deep Learning, Facebook löytää ja tunnistaa ystäväsi valokuvissasi.
• Medical Research: Lääketieteen tutkijat käyttävät syvällistä oppimista syöpäsolujen tunnistamiseen automaattisesti
• Teollisuusautomaatio: Syvä oppiminen auttaa parantamaan työntekijöiden turvallisuutta raskaiden koneiden ympärillä automaattisesti
• Elektroniikka: Deep-oppimista käytetään automaattisessa kuulemisessa ja puheen kääntämisessä.
• Johtopäätös

Neuronsuunnittelun käsite ei ole uusi, ja tutkijat ovat tavanneet maltillisella menestyksellä viime vuosikymmenellä tai niin. Mutta todellinen pelimuuttaja on ollut Deep neural -verkkojen kehittyminen.

Perinteisten konenäköisten lähestymistapojen suorittaminen on osoittanut, että syvät neuroverkot voidaan kouluttaa ja kokeilla paitsi muutamilla tutkijoilla. että monikansalliset teknologiayritykset hyväksyvät lähitulevaisuudessa paremmat innovaatiot.

Deep Learningin ja Neural Networkin ansiosta AI ei ole vain tekemässä tehtäviä, vaan se on alkanut ajatella!