Нейронные сети а также Глубокое обучение в настоящее время являются двумя горячими ключевыми словами, которые в настоящее время используются с искусственным интеллектом. Недавние события в мире Искусственного интеллекта можно отнести к этим двум, поскольку они сыграли значительную роль в улучшении интеллекта ИИ.
Посмотрите вокруг, и вы найдете все больше и больше интеллектуальных машин. Благодаря нейронным сетям и глубокому обучению, рабочие места и возможности, которые когда-то считались фортой людей, теперь выполняются машинами. Сегодня Машины больше не используются, чтобы потреблять более сложные алгоритмы, но вместо этого их кормят, чтобы превратиться в автономные системы самообучения, способные революционизировать многие отрасли вокруг.
Нейронные сети а также Глубокое обучение оказали огромный успех исследователям в таких задачах, как распознавание изображений, распознавание речи, поиск более глубоких отношений в наборах данных. Благодаря наличию огромного количества данных и вычислительной мощности машины могут распознавать объекты, транслировать речь, тренироваться самостоятельно, чтобы идентифицировать сложные шаблоны, узнать, как разрабатывать стратегии и составлять планы действий в чрезвычайных ситуациях в реальном времени.
Итак, как именно это работает? Знаете ли вы, что как нейтральные сети, так и глубокое обучение связаны, по сути, с пониманием глубокого обучения, вы должны сначала понять о нейронных сетях? Читайте дальше, чтобы узнать больше.
Что такое нейронная сеть
Нейронная сеть - это в основном шаблон программирования или набор алгоритмов, которые позволяют компьютеру учиться на наблюдательных данных. Нейронная сеть похожа на мозг человека, который работает, признавая закономерности. Сенсорные данные интерпретируются с использованием машинного восприятия, маркировки или кластеризации исходного ввода. Признанные шаблоны являются численными, заключенными в векторы, в которые переводятся такие данные, как изображения, звук, текст и т. Д.
Подумайте о нейронной сети! Подумайте, как функционирует мозг человека
Как упоминалось выше, нейронная сеть функционирует точно так же, как мозг человека; он приобретает все знания через учебный процесс. После этого синаптические веса хранят приобретенные знания. Во время процесса обучения синаптические веса сети реформируются для достижения желаемой цели.
Подобно человеческому мозгу, Neural Networks работает как нелинейные параллельные системы обработки информации, которые быстро выполняют вычисления, такие как распознавание и восприятие образов. В результате эти сети работают очень хорошо в таких областях, как распознавание речи, звука и изображения, когда входы / сигналы по своей природе являются нелинейными.
Говоря простыми словами, вы можете помнить Neural Network как нечто, способное хранить знания, подобные человеческому мозгу, и использовать его для прогнозирования.
Структура нейронных сетей
Нейронные сети состоят из трех слоев,
- Входной уровень,
- Скрытый слой и
- Выходной уровень.
Каждый слой состоит из одного или нескольких узлов, как показано на диаграмме ниже маленькими кругами. Линии между узлами указывают поток информации от одного узла к другому. Информация поступает от входа к выходу, то есть слева направо (в некоторых случаях это может быть справа налево или в обоих направлениях).
Узлы входного слоя являются пассивными, то есть они не изменяют данные. Они получают единственное значение на своем входе и дублируют значение на свои множественные выходы. В то время как узлы скрытого и выходного уровней активны. Таким образом, они могут изменять данные.
Во взаимосвязанной структуре каждое значение из входного уровня дублируется и отправляется на все скрытые узлы. Значения, вводимые в скрытый узел, умножаются на веса, набор заданных чисел, хранящихся в программе. Затем взвешенные входы добавляются для создания одного номера. Нейронные сети могут иметь любое количество слоев и любое количество узлов на слой. В большинстве приложений используется трехслойная структура с максимум несколькими сотнями входных узлов
Пример нейронной сети
Рассмотрим нейронную сеть, распознающую объекты в звуковом сигнале, и на ПК хранится 5000 образцов сигналов. ПК должен выяснить, являются ли эти образцы подводной лодкой, китом, айсбергом, морскими породами или вообще ничего? Обычные методы DSP подходят к этой проблеме с математикой и алгоритмами, такими как корреляция и анализ частотного спектра.
В то время как с нейронной сетью, 5000 образцов будут подаваться на входной уровень, в результате чего значения появляются из выходного уровня. Выбрав правильные весы, выход можно настроить для сообщения широкого спектра информации. Например, могут быть выходы для: подводной лодки (да / нет), морской породы (да / нет), кита (да / нет) и т. Д.
С другими весами выходы могут классифицировать объекты как металлические или неметаллические, биологические или небиологические, враги или союзники и т. Д. Никаких алгоритмов, правил, процедур нет; только соотношение между входом и выходом, определяемое значениями выбранных весов.
Теперь давайте поймем концепцию глубокого обучения.
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение - это, в основном, подмножество Neural Networks; возможно, вы можете сказать сложную нейронную сеть со многими скрытыми слоями.
С технической точки зрения, глубокое обучение также можно определить как мощный набор методов обучения в нейронных сетях. Это относится к искусственным нейронным сетям (ANN), которые состоят из множества слоев, массивных наборов данных, мощного компьютерного оборудования, чтобы сделать сложную модель обучения возможной.Он содержит класс методов и методов, которые используют искусственные нейронные сети с несколькими уровнями все более богатой функциональности.
Структура сети глубокого обучения
Сети глубокого обучения в основном используют нейронные сетевые архитектуры и, следовательно, часто называются глубокими нейронными сетями. Использование работы «глубоко» относится к числу скрытых слоев в нейронной сети. Обычная нейронная сеть содержит три скрытых слоя, в то время как глубокие сети могут иметь до 120-150.
Глубокое обучение включает в себя подачу компьютерной системы большого количества данных, которые он может использовать для принятия решений о других данных. Эти данные передаются через нейронные сети, как в случае машинного обучения. Сети глубокого обучения могут изучать функции непосредственно из данных без необходимости ручной экстракции.
Примеры глубокого обучения
Глубокое обучение в настоящее время используется практически в каждой отрасли, начиная с автомобилей, аэрокосмической и автоматики до медицины. Вот некоторые из примеров.
- Google, Netflix и Amazon: Google использует его в своих голосах и алгоритмах распознавания изображений. Netflix и Amazon также используют глубокое обучение, чтобы решить, что вы хотите посмотреть или купить
- Вождение без водителя: исследователи используют сети глубокого обучения для автоматического обнаружения объектов, таких как знаки остановки и светофоры. Глубокое обучение также используется для обнаружения пешеходов, что помогает уменьшить несчастные случаи.
- Аэрокосмическая промышленность и оборона. Глубокое обучение используется для идентификации объектов со спутников, которые определяют районы, представляющие интерес, и выявления безопасных или опасных зон для войск.
- Благодаря Deep Learning, Facebook автоматически находит и маркирует друзей на ваших фотографиях. Skype может переводить разговорные разговоры в режиме реального времени и довольно точно.
- Медицинские исследования: медицинские исследователи используют глубокое обучение для автоматического выявления раковых клеток
- Промышленная автоматизация. Глубокое обучение помогает улучшить безопасность работников вокруг тяжелой техники, автоматически обнаруживая, когда люди или объекты находятся на небезопасном расстоянии от машин.
- Электроника: глубокое обучение используется в автоматическом переводе речи и речи.
Заключение
Концепция нейронных сетей не нова, и исследователи встретили умеренный успех за последнее десятилетие или около того. Но настоящая смена игры была эволюцией глубоких нейронных сетей.
Избавляя традиционные подходы к компьютерному обучению, он продемонстрировал, что глубокие нейронные сети могут обучаться и тестироваться не только несколькими исследователями, но и могут быть приняты многонациональными технологическими компаниями, чтобы в ближайшем будущем появиться лучшие инновации.
Благодаря Deep Learning и Neural Network, AI не только выполняет свои задачи, но и начинает думать!
