Що таке нейронні мережі?

Нейронні мережі моделюються після того, як людський мозок розпізнає закономірності. Вони беруть набори даних і розпізнають шаблон. Вони допомагають групувати немарковані дані на основі подібності, тобто допомагають у класифікації та кластеризації. Вони можуть адаптуватися до змін і генерувати найкращий можливий результат без необхідності переробляти критерії результатів.

Визначення нейронної мережі

Нейронна мережа - це набір алгоритмів, зразковим після функціонування людського мозку та нервової системи людини. Нейрон - це математична функція, яка приймає введення та потім класифікує їх відповідно до застосованого алгоритму. Він складається з вхідного шару, декількох прихованих шарів та вихідного шару. Він має шари взаємопов’язаних вузлів. Кожен вузол - це сприйняття, яке подає сигнал у функцію активації.

Розуміння нейронної мережі

Нейронні мережі навчаються і навчаються так, як навчається мозок дитини, що розвивається. Вони не можуть бути запрограмовані безпосередньо для конкретного завдання. Вони навчаються таким чином, щоб вони могли адаптуватися відповідно до змін, що змінюються. Для навчання нейронної мережі існує три методи або вивчення парадигм.

  1. Контрольоване навчання
  2. Навчання зміцненню
  3. Навчання без нагляду

Розглянемо їх коротко,

1. Контрольоване навчання

Як випливає з назви, контрольоване навчання означає у присутності керівника чи вчителя. Це означає, що набір міченого набору даних вже присутній з бажаним висновком, тобто оптимальна дія, яку повинна виконати нейронна мережа, яка вже є для деяких наборів даних. Потім машині надаються нові набори даних для аналізу наборів даних про навчання і для отримання правильного результату.

Це закрита система зворотного зв'язку, але навколишнє середовище не знаходиться в циклі.

2. Навчання зміцненню

У цьому вивченні відображення введення-виведення відбувається за допомогою постійної взаємодії з навколишнім середовищем, щоб скалярний показник продуктивності міг бути зведений до мінімуму. У цьому замість викладача є критик, який перетворює сигнал первинного підсилення, тобто скалярний вхід, отриманий з навколишнього середовища, в евристичний сигнал підкріплення (сигнал більш високої якості посилення) також у скалярний вхід.

Метою цього навчання є мінімізація функціональних витрат, тобто очікуваної сукупної вартості вжитих дій за послідовністю кроків.

3. Непідконтрольне навчання

Як випливає з назви, немає викладача чи керівника. При цьому дані не є ні маркованими, ні класифікованими, і попередні вказівки для нейронної мережі відсутні. У цьому апараті доводиться групувати надані набори даних відповідно до подібності, відмінностей та шаблонів без будь-якої попередньої підготовки.

Робота з нейронною мережею

Нейронна мережа - це зважений графік, де вузлами є нейрони, а з'єднання представлені ребрами з вагами. Він приймає вхід із зовнішнього світу і позначається x (n).

Кожне введення множиться на відповідні ваги, а потім вони додаються. Зсув додається, якщо зважена сума дорівнює нулю, де зміщення має вхід як 1 з вагою b. Потім ця зважена сума передається функції активації. Функція активації обмежує амплітуду виходу нейрона. Існують різні функції активації, такі як Порогова функція, Частоподібна лінійна функція або Сигмоїдна функція.

Архітектура нейронної мережі

В основному існує три типи архітектури нейронної мережі.

  1. Одношарова мережа подачі даних
  2. Багатошарова мережа подачі даних
  3. Поточна мережа

1. Одношарова мережа зворотного зв'язку

У цьому ми маємо вхідний шар вихідних вузлів, спроектований на вихідний шар нейронів. Ця мережа є інформаційною або ациклічною мережею. Його називають єдиним шаром, оскільки він стосується лише обчислювальних нейронів вихідного шару. На вхідному шарі не проводиться обчислень, отже, це не враховується.

2. Багатошарова мережа зворотного зв'язку

У цьому є один або кілька прихованих шарів за винятком вхідних і вихідних шарів. Вузли цього шару називаються прихованими нейронами або прихованими одиницями. Роль прихованого шару полягає в втручанні між вихідним та зовнішнім входом. Вузли вхідного шару подають вхідний сигнал до вузлів другого шару, тобто прихованого шару, а вихід прихованого шару виконує роль входу для наступного шару, і це продовжується для решти мережі.

3. Поточні мережі

Рецидивний майже схожий на мережу подачі даних. Основна відмінність полягає в тому, що він принаймні має один цикл зворотного зв'язку. Може бути нульовий або більше прихованих шарів, але принаймні один цикл зворотного зв’язку буде там.

Переваги нейронної мережі

  1. Може працювати з неповною інформацією після навчання.
  2. Мати здатність до відмовостійкості.
  3. Майте розподілену пам’ять
  4. Може зробити машинне навчання.
  5. Паралельна обробка.
  6. Зберігає інформацію у всій мережі
  7. Може навчитися нелінійним і складним відносинам.
  8. Здатність до узагальнення, тобто може зробити висновок про небачені стосунки після вивчення деяких попередніх відносин.

Необхідні навички нейронної мережі

  1. Знання прикладної математики та алгоритмів.
  2. Ймовірність та статистика.
  3. Розподілені обчислення.
  4. Основні навички програмування.
  5. Моделювання та оцінка даних.
  6. Розробка програмного забезпечення та проектування системи.

Чому ми повинні використовувати нейронні мережі?

  1. Це допомагає моделювати нелінійні та складні відносини реального світу.
  2. Вони використовуються для розпізнавання візерунків, оскільки можуть узагальнити.
  3. Вони мають багато застосувань, таких як підбиття тексту, ідентифікація підписів, розпізнавання рукописного тексту та багато іншого.
  4. Він може моделювати дані з високою мінливістю.

Сфера застосування нейромереж

Вона має широке розширення в майбутньому. Дослідники постійно працюють над новими технологіями на основі нейронних мереж. Все перетворюється на автоматизацію, отже, вони дуже ефективні в боротьбі зі змінами і можуть відповідно адаптуватися. Через збільшення нових технологій існує багато відкритих вакансій для інженерів та експертів з нейронних мереж. Отже, в майбутньому також нейронні мережі виявляться основним постачальником роботи.

Як ця технологія допоможе вам у кар’єрному зростанні

У галузі нейромереж спостерігається величезний кар’єрний ріст. Середня зарплата інженера нейронної мережі коливається приблизно від 33 856 до 153 240 доларів на рік приблизно.

Висновок

Від нейронних мереж можна багато чого отримати. Вони можуть вчитися та адаптуватися відповідно до мінливого середовища. Вони сприяють і в інших сферах, а також у галузі неврології та психології. Звідси існує величезна кількість нейронних мереж як у сьогоднішньому, так і в майбутньому.

Рекомендовані статті

Це було керівництвом щодо Що таке нейронні мережі? Тут ми обговорили компоненти, роботу, навички, кар’єрний ріст та переваги нейронних мереж. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -

  1. Що таке технології великих даних?
  2. Машинне навчання проти нейронної мережі
  3. Що таке штучний інтелект
  4. Вступ до машинного навчання
  5. Вступ до класифікації нейронної мережі
  6. Порізкова функція в Matlab
  7. Впровадження нейронних мереж

Категорія:

Великі дані