Što su neuronske mreže?
Neuronske mreže po uzoru na ljudski mozak prepoznaju obrasce. Oni uzimaju skupove podataka i prepoznaju obrazac. Oni pomažu u grupiranju neobilježenih podataka na temelju sličnosti, tj. Pomažu u razvrstavanju i grupiranju. Mogu se prilagoditi promjenama i stvoriti najbolji mogući rezultat bez potrebe za redizajniranjem kriterija učinka.
Definicija neuronske mreže
Neuronska mreža skup je algoritama s uzorkom nakon funkcioniranja ljudskog mozga i ljudskog živčanog sustava. Neuron je matematička funkcija koja uzima ulaze i zatim ih klasificira prema primijenjenom algoritmu. Sastoji se od ulaznog sloja, više skrivenih slojeva i izlaznog sloja. Ima slojeve međusobno povezanih čvorova. Svaki čvor je percepcija koja svoj signal prenosi u funkciju aktiviranja.
Razumijevanje neuronske mreže
Neuronske mreže se treniraju i podučavaju baš kao što se trenira dječji mozak u razvoju. Ne mogu se izravno programirati za određeni zadatak. Obučeni su na takav način da se mogu prilagoditi promjenama unosa. Postoje tri metode ili učenje paradigmi za podučavanje neuronske mreže.
- Nadzirano učenje
- Učenje ojačanja
- Učenje bez nadzora
Raspravimo o njima ukratko,
1. Nadzirano učenje
Kao što ime sugerira, nadzirano učenje znači u prisustvu supervizora ili učitelja. To znači da je skup obilježenih skupa podataka već prisutan s željenim izlazom, tj. Da je optimalna akcija koju treba obaviti neuronska mreža koja je već prisutna za neke skupove podataka. Stroju se zatim daju novi skupovi podataka kako bi analizirao skupove podataka o treningu i stvorio ispravan izlaz.
To je zatvoreni sustav povratnih informacija, ali okoliš nije u petlji.
2. Osnaživanje učenja
Pri tome se učenje mapiranja ulaza i izlaza vrši kontinuiranom interakcijom s okolinom kako bi se skalarni indeks performansi sveo na najmanju mjeru. U tome, umjesto učitelja, postoji kritičar koji pretvara signal primarnog pojačanja, tj. Skalarni ulaz primljen iz okoline u heuristički signal ojačanja (signal visokog kvaliteta pojačanja), također skalarni ulaz.
Cilj ovog učenja je minimizirati funkciju troškova, tj. Očekivani kumulativni trošak akcija poduzetih u nizu koraka.
3. Nenadzirano učenje
Kao što ime sugerira, nema učitelja ili nadzornika. Pri tome se podaci ne obilježavaju niti klasificiraju i ne postoje prethodne smjernice za neuronsku mrežu. Pri tome stroj mora grupirati pružene skupove podataka u skladu s sličnostima, razlikama i obrascima bez prethodne obuke.
Rad s neuronskom mrežom
Neuronska mreža je ponderirani graf na kojem su čvorovi neuroni, a veze su predstavljene ivicama s utezima. On uzima ulaz iz vanjskog svijeta i označen je s x (n).
Svaki se ulaz pomnoži s odgovarajućim težinama, a zatim se dodaju. Pristranost se dodaje ako ponderirani zbroj jednak nuli, gdje pristranost ima unos kao 1 s težinom b. Zatim se ta ponderirana suma prosljeđuje u funkciju aktiviranja. Funkcija aktivacije ograničava amplitudu izlaza neurona. Postoje različite funkcije aktiviranja poput praga, Piecewise linearne funkcije ili Sigmoid funkcije.
Arhitektura neuronske mreže
U osnovi postoje tri vrste arhitekture neuronske mreže.
- Jednoslojna dovodna mreža
- Višeslojna feedforward mreža
- Ponavljajuća mreža
1. Jednoslojna mreža za napajanje
Pri tome imamo ulazni sloj izvornih čvorova projiciran na izlazni sloj neurona. Ova mreža je napredna ili aciklička mreža. Nazvan je kao jedan sloj, jer se odnosi samo na računske neurone izlaznog sloja. Ne vrši se računanje na ulaznom sloju, stoga se ne broji.
2. višeslojna mreža za povratnu informaciju
U ovom su jedan ili više skrivenih slojeva, osim ulaznih i izlaznih slojeva. Čvorovi ovog sloja nazivaju se skriveni neuroni ili skrivene jedinice. Uloga skrivenog sloja je da intervenira između izlaznog i vanjskog ulaza. Čvorovi ulaznog sloja dostavljaju ulazni signal čvorovima drugog sloja tj. Skrivenom sloju, a izlaz skrivenog sloja djeluje kao ulaz za sljedeći sloj i to se nastavlja u ostatku mreže.
3. Ponavljajuće mreže
Ponavljajući gotovo je sličan feedforward mreži. Glavna razlika je u tome što ona ima najmanje jednu petlju za povratne informacije. Možda postoji nula ili više skrivenih slojeva, ali barem će jedna petlja za povratne informacije biti tamo.
Prednosti neuronske mreže
- Može raditi s nepotpunim informacijama nakon obuke.
- Imati sposobnost toleriranja grešaka.
- Imajte raspodijeljenu memoriju
- Može strojno učenje.
- Paralelna obrada.
- Pohranjuje podatke o cijeloj mreži
- Može naučiti nelinearne i složene odnose.
- Sposobnost generalizacije tj. Može zaključiti neviđene odnose nakon učenja iz nekih prethodnih odnosa.
Potrebne vještine neuronske mreže
- Poznavanje primijenjene matematike i algoritama.
- Vjerojatnost i statistika.
- Distribuirano računanje.
- Temeljne vještine programiranja
- Modeliranje i procjena podataka.
- Inženjering softvera i dizajn sustava.
Zašto bismo trebali koristiti Neuralne mreže?
- Pomaže modeliranju nelinearnih i složenih odnosa stvarnog svijeta.
- Koriste se za prepoznavanje uzoraka jer se mogu generalizirati.
- Imaju mnogo aplikacija poput sažimanja teksta, prepoznavanja potpisa, prepoznavanja rukopisa i mnogih drugih.
- Može modelirati podatke s velikom volatilnošću.
Opseg neuronskih mreža
Ima širok opseg u budućnosti. Istraživači stalno rade na novim tehnologijama koje se temelje na neuronskim mrežama. Sve se pretvara u automatizaciju, stoga su vrlo efikasni u suočavanju s promjenama i mogu se u skladu s tim prilagoditi. Zbog porasta novih tehnologija, postoji mnogo otvaranja radnih mjesta za inženjere i stručnjake za neurološku mrežu. Stoga će se u budućnosti i neuronske mreže pokazati kao glavni pružatelji poslova.
Kako će vam ova tehnologija pomoći u razvoju karijere
Na području neuronskih mreža ostvaruje se ogroman rast karijere. Prosječna plaća inženjera neuronske mreže kreće se u rasponu od 33, 856 do 153, 240 USD godišnje.
Zaključak
Od neuronskih mreža puno se može dobiti. Oni mogu naučiti i prilagoditi se prema promjenjivom okruženju. Doprinose i drugim područjima, kao i području neurologije i psihologije. Otuda postoji ogroman opseg neuronskih mreža u današnjem vremenu kao iu budućnosti.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za Što su neuronske mreže? Ovdje smo raspravljali o komponentama, radu, vještinama, karijernom rastu i prednostima Neuralne mreže. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -
- Što je tehnologija velikih podataka?
- Strojno učenje i neuronska mreža
- Što je umjetna inteligencija
- Uvod u strojno učenje
- Uvod u klasifikaciju neuronske mreže
- Komadno funkcioniranje u Matlabu
- Implementacija neuronskih mreža