Uvod u primjenu neuronske mreže
Sljedeći članak detaljno prikazuje pregled primjene neuronske mreže. Prvo pitanje koje se postavlja u naš um jest što se misli pod umjetnom neuronskom mrežom? I zašto nam treba umjetna neuronska mreža? Umjetne neuronske mreže računski su modeli koji se temelje na biološkim neuronskim mrežama. Oni olakšavaju rješavanje problema, dok za složene probleme obično moramo pisati dugački kod.
Neuronske mreže pomažu u rješavanju problema bez opsežnog programiranja s posebnim pravilima i uvjetima. Oni su pojednostavljeni modeli koji se koriste za mnoge slične probleme sa većinom složenih matematičkih izračuna kao iza kulisa. Neuronske mreže puno su brže u predviđanju nakon što su istrenirane od uobičajenih programa.
Različite vrste neuronskih mreža su poput neuronske mreže Convolution, Feedforward neuronske mreže, ponavljajuće neuronske mreže, višeslojnog perceptrona itd. Najčešće korišteni model neuronske mreže je Convolution Neural Network (CNN).
Umjetne neuronske mreže
Najprije razumemo umjetne neuronske mreže (ANN). U umjetnim neuronskim mrežama postoje uglavnom tri sloja.
1. Ulazni sloj: ulazni sloj je onaj koji sadrži neurone koji su odgovorni za unose značajki. Pored neurona za značajke, postoji i neuron za pristranost dodan ulaznom sloju. Dakle, u ulaznom sloju ima ukupno n + 1 neurona. Bias je odgovoran za prijenos linije ili krivulje od podrijetla.
2. Skriveni slojevi: Skriveni slojevi su slojevi koji se nalaze između ulaznog i izlaznog sloja. Broj skrivenih slojeva može se mijenjati ovisno o primjeni i potrebi. Duboke neuronske mreže su one koje sadrže više skrivenih slojeva.
3. Izlazni sloj: Izlazni sloj sadrži neurone koji su odgovorni za izlazni problem klasifikacije ili predviđanja. Broj neurona u njemu temelji se na broju izlaznih klasa.
Primjene neuronskih mreža
Umjetne neuronske mreže naširoko se koriste u područjima kao što su klasifikacija slika ili označavanje ili detekcija signala ili prijevod jezika kao što smo pronašli kao Google Translator. Možda je to otkrivanje podvala pomoću nekog biometrijskog ili signalnog ili nekakvog predviđanja ili predviđanja, sve te stvari možete pokriti pod okriljem Umjetne neuronske mreže.
Aplikacije možemo široko klasificirati na sljedeće domene:
- slike
- signali
- Jezik
1. ANN u slikama
Umjetne neuronske mreže naširoko se koriste u slikama i videozapisima. Možemo pronaći aplikacije neuronskih mreža od obrade slike i klasifikacije do čak generacije slika. Označavanje slike i videozapisa također su primjene neuronskih mreža. Danas umjetne neuronske mreže danas se široko koriste u biometriji poput prepoznavanja lica ili provjere potpisa.
Prepoznavanje znakova: Sigurno smo pronašli web stranice ili aplikacije koje od nas traže da prenesemo sliku naših eKYC dokumenata, zar ne? Sve što mogu učiniti je prepoznati znakove na tim slikama naših eKYC dokumenata. Ovo je široko korištena aplikacija neuronske mreže koja spada u kategoriju prepoznavanja uzoraka. Slike dokumenta ili stara literatura mogu se digitalizirati pomoću prepoznavanja znakova. Ovdje se skenirane slike dokumenata uvode u model i model prepoznaje tekstualne informacije u tom skeniranom dokumentu. Modeli koji se općenito koriste za to su CNN ili druge višeslojne neuronske mreže poput neuronske mreže s povratnim širenjem.
Razvrstavanje ili označavanje slika: kako je lijepo kad nešto ne možemo prepoznati i koristimo Google pretraživanje slika !! To je upravo ono što se naziva klasifikacija slike ili ona označava slike koje se na njoj napajaju. Za klasifikaciju slika općenito se koristi neuronska mreža Konvolucija ili neuronska mreža naprijed sa povratnim širenjem. Postoje i mnogi drugi modeli, ali treba odabrati model na temelju skupa podataka za obuku i značajke koje su od interesa.
Učenje u transferu može se obaviti pomoću bilo kojeg unaprijed obučenog modela ako je skup vašeg problema sličan skupu skupova pretraženog modela koji odaberete. Postoji mnogo unaprijed obučenih modela za razvrstavanje slika koji se obučavaju na milijunima slika različitih stotina i tisuća klasa. Neki od modela su ResNet, GoogLeNet, InceptionV3, VGG16, ImageNet i mnogi drugi su dostupni.
Otkrivanje objekta: Otkrivanje objekta sa slike široko se koristi za otkrivanje bilo kojeg objekta i klasificiranje slike na temelju toga. Potreban mu je veliki skup podataka za obuku sa svim koordinatama predmeta od interesa. Široko korišteni modeli otkrivanja objekata su YOLO (samo jednom gledate) i SSD (Single Shot Object Detectors).
Stvaranje slika: Generacije slika pomažu u stvaranju lažnih slika na temelju podataka. Stvaranje karikatura također se može smatrati jednom od njezinih primjena. Za modele generiranja slika koriste se GAN (generativne adversarijalne mreže). Sastoji se od generatora slika i diskriminatora.
2. ANN u signalima
ANN je sustav zasnovan na biološkoj neuronskoj mreži, jedna od vrsta neurona u ANN je -
Prepoznavanje govora: sustav prepoznavanja govora pretvara govorne signale i dekodira ih u tekst ili neki drugi oblik značenja. Možemo reći da je to izravan primjer aplikacija u virtualnim pomoćnicima ili chatbotovima. Danas je Googleov pametni dom, Alexa, Siri, Google pomoć ili Cortana poznati većini nas.
3. ANN na jeziku
To se uglavnom može podijeliti u dva modela kao -
Razvrstavanje i kategorizacija teksta : Klasifikacija teksta bitan je dio pretraživanja i filtriranja dokumenata, internetskog pretraživanja interneta i analize identiteta i osjećaja jezika. Neuronske mreže se aktivno koriste za ovakav zadatak.
Prepoznavanje imenovanog entiteta i dijelovi označavanja govora neke su od aplikacija koja spada pod domenu obrade prirodnog jezika (NLP). Široko korišteni modeli su ponavljajuće neuronske mreže (RNN) i mreže dugotrajne memorije (LSTM). Iako se CNN koristi i za neke od aplikacija.
Generiranje jezika i sažimanje dokumenata: Generacija i parafraziranje prirodnog jezika i sažimanje dokumenata naširoko se koriste za generiranje dokumenata i sažimanje više dokumenata. Njihove se primjene mogu naći u stvaranju tekstualnih izvješća iz podataka tablica, automatizirano pisanje izvješća, sažimanje medicinskih izvještaja, generiranje priča i viceva itd.
Model koji se široko koristi za stvaranje teksta je model ponavljajuće neuronske mreže (RNN).
Zaključak
Neuronske mreže pomažu u olakšanju teških problema opsežnim treningom. Oni se široko koriste za klasifikaciju, predviđanje, otkrivanje objekata i stvaranje slika, kao i teksta.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za primjenu u neuronskoj mreži. Ovdje također raspravljamo o uvodu u primjenu neuronske mreže. Možete također pogledati sljedeće članke da biste saznali više -
- Klasifikacija neuronske mreže
- Mrežni alati za skeniranje
- Ponavljajuće neuronske mreže (RNN)
- Strojno učenje i neuronska mreža