Inleiding tot toepassing van neuraal netwerk
Het volgende artikel geeft een gedetailleerd overzicht van de toepassing van neuraal netwerk. De eerste vraag die in ons opkomt, is wat bedoeld wordt met Artificieel Neuraal Netwerk? En waarom hebben we een kunstmatig neuraal netwerk nodig? Kunstmatige neurale netwerken zijn computermodellen gebaseerd op biologische neurale netwerken. Ze maken het oplossen van problemen eenvoudiger, terwijl we conventioneel lange code moeten schrijven voor complexe problemen.
Neurale netwerken helpen de problemen op te lossen zonder uitgebreide programmering met de probleemspecifieke regels en voorwaarden. Het zijn vereenvoudigde modellen die worden gebruikt voor veel vergelijkbare problemen met de meeste complexe wiskundige berekeningen als achter de schermen. Neurale netwerken voorspellen veel sneller nadat ze zijn getraind dan een conventioneel programma.
De verschillende soorten neurale netwerken zijn zoals Convolution Neural Network, Feedforward Neural Network, Recurrent Neural Network, Multilayer perceptron, enz. Het meest gebruikte neurale netwerkmodel is Convolution Neural Network (CNN).
Kunstmatige neurale netwerken
Laten we eerst Kunstmatige neurale netwerken (ANN) eerst begrijpen. Er zijn hoofdzakelijk drie lagen in kunstmatige neurale netwerken.
1. Invoerlaag: de invoerlaag is degene die neuronen bevat die verantwoordelijk zijn voor de functie-ingangen. Naast de neuronen voor functies, is er ook een neuron voor bias toegevoegd aan de invoerlaag. Er zijn dus in totaal n + 1 neuronen in de invoerlaag. Bias is verantwoordelijk voor de overdracht van de lijn of curve van de oorsprong.
2. Verborgen lagen: de verborgen lagen zijn de lagen die zich tussen invoer- en uitvoerlagen bevinden. Het aantal verborgen lagen kan worden gevarieerd op basis van de toepassing en de behoefte. Deep Neural Networks zijn degenen die meer dan één verborgen laag bevatten.
3. Uitgangslaag: de uitgangslaag bevat neuronen die verantwoordelijk zijn voor de output van classificatie- of voorspellingsprobleem. Het aantal neuronen daarin is gebaseerd op het aantal outputklassen.
Toepassingen van neurale netwerken
Kunstmatige neurale netwerken worden veel gebruikt op gebieden zoals beeldclassificatie of -etikettering, of de signaaldetectie of vertaling van talen zoals we die vinden zoals Google Translator. Of het nu om spoofdetectie gaat met behulp van een biometrisch signaal of een soort van voorspelling of voorspelling, u kunt al deze dingen onder de paraplu van kunstmatige neurale netwerken vinden.
We kunnen de applicaties op grote schaal classificeren in de volgende domeinen:
- Afbeeldingen
- signalen
- Taal
1. ANN in afbeeldingen
Kunstmatige neurale netwerken worden momenteel veel gebruikt in afbeeldingen en video's. We kunnen de toepassingen van neurale netwerken vinden, van beeldverwerking en classificatie tot zelfs generatie van beelden. Beeld- en video-etikettering zijn ook de toepassingen van neurale netwerken. Kunstmatige neurale netwerken worden tegenwoordig ook veel gebruikt in biometrie, zoals gezichtsherkenning of handtekeningverificatie.
Karakterherkenning: we moeten de websites of applicaties hebben gevonden die ons vragen de afbeelding van onze eKYC-documenten te uploaden, toch? Het enige wat ze doen, is de personages in die afbeeldingen van onze eKYC-documenten herkennen. Dit is een veel gebruikte toepassing van een neuraal netwerk dat valt onder de categorie patroonherkenning. De documentafbeeldingen of oude literatuur kunnen worden gedigitaliseerd met behulp van tekenherkenning. Hier worden de gescande afbeeldingen van documenten naar het model gevoerd en herkent het model de tekstinformatie in dat gescande document. De modellen die hier meestal voor worden gebruikt, zijn CNN of andere meerlagige neurale netwerken zoals neuraal netwerk met backpropagation.
Afbeeldingsclassificatie of -labels: hoe fijn het voelt als we iets niet kunnen herkennen en Google zoeken naar afbeeldingen !! Dat is precies wat beeldclassificatie wordt genoemd of het labelt de beelden die eraan worden toegevoerd. Convolution Neural Network of Feed forward neuraal netwerk met backpropagation worden over het algemeen gebruikt voor beeldclassificatie. Er zijn ook veel andere modellen, maar men moet een model selecteren op basis van de dataset voor training en interessante functies.
Overdrachtslessen kunnen worden uitgevoerd met behulp van elk vooraf getraind model als de gegevensset van uw probleem vergelijkbaar is met de gegevensset van het vooraf bepaalde model dat u kiest. Er zijn veel vooraf opgeleide modellen voor beeldclassificatie die zijn getraind op miljoenen afbeeldingen van verschillende honderden en duizenden klassen. Sommige modellen zijn ResNet, GoogLeNet, InceptionV3, VGG16, ImageNet en nog veel meer zijn beschikbaar.
Objectdetectie: de objectdetectie van afbeeldingen wordt veel gebruikt om elk object te detecteren en de afbeelding op basis daarvan te classificeren. Het heeft een grote trainingsdataset nodig met alle coördinaten van het object van interesse duidelijk gespecificeerd. De veelgebruikte objectdetectiemodellen zijn YOLO (You Only Look Once) en SSD (Single Shot Object Detectors).
Beeldgeneratie: de beeldgeneraties helpen bij het genereren van nepbeelden op basis van de gegevens. Karikatuurgeneratie kan ook als een van de toepassingen worden beschouwd. GAN (Generative Adversarial Networks) worden gebruikt voor modellen voor het genereren van afbeeldingen. Ze bestaan uit een beeldgenerator en een discriminator.
2. ANN in signalen
ANN is een systeem gebaseerd op een biologisch neuraal netwerk, een van de soorten neuronen in ANN is -
Spraakherkenning: het spraakherkenningssysteem converteert de spraaksignalen en decodeert deze naar tekst of een andere betekenis. We kunnen zeggen dat het een direct voorbeeld is van toepassingen in virtuele assistenten of chatbots. Tegenwoordig zijn Google smart home, Alexa, Siri, Google Assistance of Cortana bij de meesten van ons bekend.
3. ANN in taal
Dit kan in twee modellen worden verdeeld, voornamelijk als -
Tekstclassificatie en categorisatie: Tekstclassificatie is een essentieel onderdeel van het zoeken en filteren van documenten, online zoekopdrachten op internet en taalidentificatie en sentimentanalyse. Neurale netwerken worden actief gebruikt voor dit soort taken.
Benoemde entiteitherkenning en delen van spraak-tagging zijn enkele van de toepassingen die onder het domein van Natural Language Processing (NLP) vallen. De meest gebruikte modellen zijn Recurrent Neural Networks (RNN) en Long-Short Term Memory (LSTM) -netwerken. Hoewel CNN ook voor sommige toepassingen wordt gebruikt.
Taalgeneratie en documentsamenvatting: natuurlijke taalgeneratie en parafrasering en documentsamenvatting worden veel gebruikt om de documenten te genereren en multidocumenten samen te vatten. Hun toepassingen zijn te vinden in het genereren van op tekst gebaseerde rapporten vanuit gegevenstabellen, geautomatiseerde rapporten schrijven, medische rapporten samenvatten, verhalen en grappen genereren, enz.
Het model dat op grote schaal wordt gebruikt voor het genereren van tekst is het Recurrent Neural Network (RNN) -model.
Conclusie
Neurale netwerken helpen om moeilijke problemen gemakkelijk te maken door uitgebreide training. Ze worden veel gebruikt voor classificatie, voorspelling, objectdetectie en het genereren van afbeeldingen en tekst.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids voor Application on Neural Network geweest. Hier bespreken we ook de introductie van een neuraal netwerk. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Classificatie van neuraal netwerk
- Tools voor netwerkscannen
- Terugkerende neurale netwerken (RNN)
- Machine learning versus neuraal netwerk