Вступ у застосування нейронної мережі

Наступна стаття детально описує застосування нейронної мережі. Перше питання, що виникає у нас на увазі, це те, що мається на увазі під штучною нейронною мережею? І навіщо нам потрібна штучна нейронна мережа? Штучні нейронні мережі - це обчислювальні моделі, засновані на біологічних нейронних мережах. Вони полегшують вирішення проблем, тоді як звичайно нам потрібно писати довгий код для складних проблем.

Нейронні мережі допомагають вирішити проблеми без розгорнутого програмування з конкретними правилами та умовами. Вони є спрощеними моделями, що застосовуються для багатьох подібних завдань, що мають більшість складних математичних обчислень, як поза кадром. Нейронні мережі набагато швидше в прогнозуванні після його навчання, ніж звичайні програми.

Різні типи нейронних мереж на зразок нейронної мережі Convolution, нейронної мережі Feedforward, періодичної нейромережі, багатошарового перцептрона тощо. Найпоширенішою моделлю нейронної мережі є нейронна мережа Convolution (CNN).

Штучні нейронні мережі

Давайте спочатку розберемося з Штучними нейронними мережами (ANN). В штучних нейронних мережах в основному три шари.

1. Вхідний шар: вхідний шар - це той, який містить нейрони, які відповідають за входи функції. Окрім нейронів за ознаками, до вхідного шару додається також нейрон для зміщення. Таким чином, у вхідному шарі міститься n + 1 нейронів. Зміщення відповідає за перенесення лінії або кривої від початку.

2. Приховані шари: приховані шари - це шари, розташовані між вхідними та вихідними шарами. Кількість прихованих шарів можна змінювати залежно від застосування та потреби. Глибокі нейронні мережі - це ті, що містять більше одного прихованого шару.

3. Вихідний шар: Вихідний шар містить нейрони, відповідальні за виведення проблеми класифікації або прогнозування. Кількість нейронів у ньому базується на кількості вихідних класів.

Застосування нейронних мереж

Штучні нейронні мережі широко використовуються в таких сферах, як класифікація зображень або маркування, або виявлення сигналів або переклад мов як такий, який ми знаходимо, як Google Translator. Нехай це може виявити підробку за допомогою якогось біометричного чи сигнального або якогось прогнозування чи прогнозування, ви можете знайти всі ці речі, які слід охопити під парасолькою Штучних нейронних мереж.

Ми можемо широко класифікувати програми в таких областях:

  • Зображення
  • Сигнали
  • Мову

1. ANN у зображеннях

Штучні нейронні мережі широко використовуються в образах і відео в даний час. Ми можемо знайти застосування нейронних мереж від обробки зображень та класифікації до рівномірного покоління зображень. Маркування зображень та відео також є додатками нейронних мереж. Зараз штучні нейронні мережі також широко використовуються в біометрії, як розпізнавання обличчя або перевірка підпису.

Розпізнавання персонажів: ми, мабуть, знайшли веб-сайти чи програми, які вимагають від нас завантажити зображення наших документів eKYC, правда? Все, що вони роблять, - це розпізнавати символи на цих зображеннях наших документів eKYC. Це широко застосовуване застосування нейронної мережі, що підпадає під категорію розпізнавання шаблонів. Образи документа або стара література можуть бути оцифровані за допомогою розпізнавання символів. Тут скановані зображення документів подаються до моделі, і модель розпізнає текстову інформацію в цьому відсканованому документі. Моделі, які зазвичай використовуються для цього, - це CNN або інші багатошарові нейронні мережі, такі як нейронна мережа із зворотним розповсюдженням.

Класифікація зображень або маркування: як приємно почуватися, коли ми не можемо щось розпізнати і використовуємо пошук зображень Google !! Саме так називається класифікація зображень або вона позначає зображення, які подаються до неї. Для класифікації зображень, як правило, використовують нейронну мережу Конволюції або нейронну мережу подачі вперед із зворотним розповсюдженням. Існує також багато інших моделей, але потрібно вибрати модель на основі набору даних для тренувань та особливостей, що цікавлять.

Навчання трансферу можна здійснити за допомогою будь-якої попередньо підготовленої моделі, якщо набір даних вашої проблеми схожий на набір даних попередньо перевіреної моделі, яку ви обираєте. Існує багато заздалегідь підготовлених моделей класифікації зображень, які навчаються на мільйонах зображень різних сотень і тисяч класів. Деякі з моделей - ResNet, GoogLeNet, InceptionV3, VGG16, ImageNet та багато інших.

Виявлення об'єкта: виявлення об'єктів із зображень широко використовується для виявлення будь-якого об'єкта та класифікації зображення на основі цього. Для цього потрібен великий навчальний набір даних з усіма чітко вказаними координатами об'єкта, що цікавить. Широко використовувані моделі виявлення об'єктів - YOLO (ви дивитесь лише один раз) та SSD (одиночні детектори об'єктів).

Створення зображення: Покоління зображень допомагає створювати підроблені зображення на основі даних. Покоління карикатур також можна вважати одним із його застосувань. GAN (Генеративні змагальні мережі) використовуються для моделей генерації зображень. Вони містять генератор зображень та дискримінатор.

2. ANN в сигналах

ANN - це система, заснована на біологічній нейронній мережі, одним із типів нейронів в ANN є -

Розпізнавання мовлення: система розпізнавання мови перетворює мовленнєві сигнали та розшифровує їх до тексту чи певної форми значення. Ми можемо сказати, що це прямий приклад застосувань у віртуальних помічниках або чатах. У наш час розумний будинок Google, Alexa, Siri, Google help або Cortana відомі більшості з нас.

3. ANN у мові

Це можна розділити на дві моделі в основному як -

Класифікація тексту та категоризація : Класифікація тексту є важливою частиною пошуку та фільтрації документів, пошуку в Інтернеті в Інтернеті та мовної ідентифікації та аналізу настроїв. Нейронні мережі активно використовуються для такого роду завдань.

Розпізнавання іменованої сутності та частини тегів мови - це частина застосунку, що належить до сфери обробки природних мов (NLP). Широко використовувані моделі - це періодичні мережі нейронних мереж (RNN) та мережі довгострокової пам'яті (LSTM). Хоча CNN також використовується для деяких застосувань.

Генерація мови та узагальнення документів: Генерація та перефразовування природних мов та узагальнення документів широко використовуються для створення документів та узагальнення мультидокументів. Їх застосування можна знайти у створенні текстових звітів із таблиць даних, автоматизованому написанні звітів, узагальненні медичних звітів, генеруванні історій та жартів тощо.

Модель, яка широко використовується для генерації тексту, - це модель періодичної нейронної мережі (RNN).

Висновок

Нейронні мережі допомагають полегшити складні проблеми за допомогою широкого навчання. Вони широко використовуються для класифікації, прогнозування, виявлення об'єктів та генерації зображень, а також тексту.

Рекомендовані статті

Це керівництво по застосуванню в нейромережі. Тут ми також обговорюємо вступ щодо застосування нейронної мережі. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -

  1. Класифікація нейронної мережі
  2. Інструменти мережевого сканування
  3. Повторні нейронні мережі (RNN)
  4. Машинне навчання проти нейронної мережі

Категорія:

Великі дані