Neurális hálózatok és Deep Learning jelenleg a két mesterséges hírdetés, amelyet manapság a mesterséges intelligenciával használnak. A mesterséges intelligencia világának legújabb fejleményei ennek a kettőnek tulajdoníthatók, mivel jelentős szerepet játszottak az AI intelligenciájának javításában.
Nézz körül, és egyre több intelligens gépet találsz. A Neurális hálózatoknak és a Deep Learning-nak köszönhetően a munkahelyeket és képességeket, amelyeket egykor az ember erősségeinek tekintettek, most gépekkel végzik. Ma már nem több bonyolult algoritmust fogyasztanak, hanem táplálják, hogy egy autonóm, öntanító rendszerré fejlődhessenek, amelyek képesek sok iparágat forradalmasítani.
Neurális hálózatok és Deep Learning hatalmas sikereket kölcsönöztek a kutatóknak olyan feladatokban, mint a képfelismerés, a beszédfelismerés, az adatkészletek mélyebb kapcsolata. A masszív adatmennyiség és a számítási teljesítmény elérhetővé tételével a gépek képesek felismerni az objektumokat, beszédet lefordítani, magát a komplex mintákat azonosítani, megtanulni stratégiák kidolgozását és valós idejű készenléti terveket készíteni.
Szóval, pontosan hogyan működik ez? Tudja, hogy mind a semleges hálózatok, mind a mély tanulás tulajdonképpen a mély tanulás megértéséhez kapcsolódik, először meg kell értenie a Neurális hálózatokat? Olvass tovább, hogy többet tudj.
Mi az a neurális hálózat?
A neurális hálózat alapvetően egy programozási mintázat vagy olyan algoritmus-készlet, amely lehetővé teszi a számítógép számára, hogy tanulhasson a megfigyelési adatokból. A neurális hálózat hasonló az emberi agyhoz, amely a minták felismerésével működik. Az érzékelési adatokat a gép észlelésével, címkézésével vagy nyers bemeneteinek csoportosításával értelmezik. Az elismert minták numerikusak, vektorokba zárva, amelyekben az adatok, mint képek, hang, szöveg stb.
Gondolj Neurális Hálózatra! Gondold át, hogyan működik az emberi agy
Amint fentebb említettük, egy neurális hálózat ugyanúgy működik, mint egy emberi agy; minden ismeretet megszerzett egy tanulási folyamaton keresztül. Ezután a szinaptikus súlyok tárolják a megszerzett tudást. A tanulási folyamat során a hálózat szinaptikus súlyai megreformálódnak a kívánt cél elérése érdekében.
Az emberi agyhoz hasonlóan a Neurális Hálózatok olyan nemlineáris párhuzamos információfeldolgozó rendszerekhez hasonlóan működnek, amelyek gyorsan elvégzik a számításokat, például a minta felismerését és észlelését. Ennek eredményeként ezek a hálózatok nagyon jól teljesítenek olyan területeken, mint a beszéd, a hang és a képfelismerés, ahol a bemenetek / jelek természetüknél fogva nemlineárisak.
Egyszerű szavakkal emlékeznek a Neurális Hálózatra mint olyan dolgokra, amelyek képesek az emberi agyhoz hasonló tudást raktározni, és felhasználni, hogy előrejelzéseket tegyenek.
A neurális hálózatok szerkezete
A neurális hálózatok három rétegből állnak,
- Bemeneti réteg,
- Rejtett réteg, és
- Kimeneti réteg.
Minden réteg egy vagy több csomópontból áll, az alábbi ábrán látható módon kis körök. A csomópontok közötti vonalak jelzik az információáramlást az egyik csomópontról a másikra. Az információ a bemenetről a kimenetre, azaz balról jobbra (bizonyos esetekben jobbról balra vagy mindkét irányban) áramlik.
A beviteli réteg csomópontjai passzívak, vagyis nem módosítják az adatokat. Egyetlen értéket kapnak bemenetükön, és duplikálják az értéket a több kimenetükre. Míg a rejtett és kimeneti réteg csomópontjai aktívak. Így módosíthatók az adatok.
Egy összekapcsolt struktúrában minden bemeneti rétegből származó érték megismétlődik és elküldik az összes rejtett csomópontnak. A rejtett csomópontba belépő értékeket meg kell szorozni súlyokkal, a programban tárolt előre meghatározott számok halmazával. Ezután a súlyozott bemeneteket hozzáadjuk egyetlen szám létrehozásához. A neurális hálózatoknak tetszőleges számú rétege és rétegenként több csomópontja lehet. A legtöbb alkalmazás három rétegű struktúrát használ, legfeljebb néhány száz bemeneti csomóponttal
Példa a neurális hálózatra
Vegyünk egy olyan neurális hálózatot, amely felismeri az objektumokat a szonárjelben, és 5000 jelmintát tároltunk a PC-ben. A PC-nek kiderül, hogy ezek a minták egy tengeralattjárót, bálnát, jéghegyet, tengeri sziklákat vagy egyáltalán nem jelentenek-e? A hagyományos DSP módszerek ezt a problémát a matematikával és az algoritmusokkal hasonlítják össze, mint például a korreláció és a frekvencia spektrum elemzése.
Miközben egy neurális hálózattal, az 5000 mintát táplálják a beviteli rétegbe, ami a kimeneti rétegből kiugró értékeket eredményez. A megfelelő súlyok kiválasztásával a kimenet úgy konfigurálható, hogy széles körű információkat jelenítsen meg. Például kimenetek lehetnek: tengeralattjáró (igen / nem), tengeri rock (igen / nem), bálna (igen / nem) stb.
Más súlyokkal a kimenetek a tárgyakat fém vagy nemfém, biológiai vagy nem biológiai, ellenség vagy szövetségesként osztályozhatják stb. Nincsenek algoritmusok, szabályok, eljárások sem; csak a bemenet és a kimenet közötti kapcsolat a kiválasztott súlyok értékei között.
Nos, értsük meg a Deep Learning koncepcióját.
Mi a Deep Learning?
A mély tanulás alapvetően az idegi hálózatok egy részhalmaza; talán mondhatsz egy komplex Neurális Hálózatot, amelyben rejtett rétegek vannak.
Technikai szempontból a mély tanulás meghatározható a neurális hálózatokban való tanulás technikáinak erőteljes halmazaként is. Olyan mesterséges neurális hálózatokra (ANN) utal, amelyek sok rétegből, hatalmas adatkészletekből és erőteljes számítógépes hardverekből állnak, hogy bonyolult képzési modellt lehessen megvalósítani.Olyan módszerek és technikák osztályát tartalmazza, amelyek mesterséges neurális hálózatokat alkalmaznak, több rétegű, egyre gazdagabb funkcionalitással.
A Deep Learning hálózat felépítése
A mély tanulási hálózatok többnyire neurális hálózati architektúrákat használnak, ezért gyakran mély neurális hálózatoknak nevezik. A "mély" munka használata a neurális hálózat rejtett rétegeinek számát jelenti. A hagyományos neurális hálózat három rejtett réteget tartalmaz, míg a mély hálózatokban akár 120-150 lehet.
A Deep Learning számos adatot táplál egy számítógépes rendszerben, amelyet más adatokra vonatkozó döntések meghozatalában is felhasználhat. Ezeket az adatokat a neurális hálózatok táplálják, mint a gépi tanulás esetében. A mély tanulású hálózatok a jellemzőket közvetlenül az adatokból ismerhetik meg anélkül, hogy szükség lenne kézi funkciók kitermelésére.
Példák a mély tanulásra
A mély tanulás jelenleg szinte minden iparágban az Automobile, az Aerospace és az Automation-től az Orvosig kezdődik. Íme néhány példa.
- A Google, a Netflix és az Amazon: a Google a hang- és képfelismerő algoritmusokban használja. A Netflix és az Amazon szintén mélyen tanulják, hogy eldöntsék, hogy mit szeretne nézni vagy vásárolni legközelebb
- Vezetés nélküli vezetés: A kutatók mély tanulási hálózatokat használnak, hogy automatikusan észleljenek olyan tárgyakat, mint a stop jelzések és a közlekedési lámpák. A mélytanulást a gyalogosok észlelésére is használják, ami segít a balesetek csökkentésében.
- Repüléstechnika és védelem: A mélytanulást olyan műholdak azonosítására használják, amelyek az érdeklődési területeket keressék, és azonosítják a csapatok biztonságos vagy nem biztonságos területeit.
- A Deep Learning-nak köszönhetően a Facebook automatikusan megtalálja és megcímkézik barátait a fotókban. A Skype valós idejű és meglehetősen pontos beszélgetéseket képes lefordítani.
- Orvosi kutatások: Az orvosi kutatók mélyen tanulják a rákos sejtek automatikus kimutatását
- Ipari automatizálás: A mély tanulás segít a munkavállalók biztonságának növelésében a nehéz gépek körül, amikor automatikusan észleli, hogy az emberek vagy tárgyak nem biztonságos távolságban vannak-e a gépek között.
- Elektronika: A mélytanulást automatizált hallás és beszédfordításban használják.
Következtetés
A Neural Networks koncepciója nem új, és a kutatók mérsékelt sikert arattak az elmúlt évtizedben. De az igazi játékváltó a Deep neurális hálózatok fejlődése volt.
A tradicionális gépi tanulási módszerek kiemelkedő teljesítményén keresztül bemutatta, hogy a mély neurális hálózatokat nem csak néhány kutató képes kiképezni és kipróbálni, de a multinacionális technológiai vállalatoknak a hatályát a közeljövőben jobb innovációkkal kell elfogadniuk.
A Deep Learning és a Neural Networknek köszönhetően az AI nem csak a feladatokat végzi, de elkezdett gondolkodni!
