Wat is neurale netwerken?
Neurale netwerken zijn gemodelleerd naar het menselijk brein om patronen te herkennen. Ze nemen datasets en herkennen het patroon. Ze helpen om niet-gelabelde gegevens te groeperen op basis van de overeenkomsten, dat wil zeggen ze helpen bij classificatie en clustering. Ze kunnen zich aanpassen aan veranderingen en genereren het best mogelijke resultaat zonder dat de outputcriteria opnieuw hoeven te worden ontworpen.
Definitie van neuraal netwerk
Het neurale netwerk is een reeks algoritmen die zijn gevormd naar het functioneren van het menselijk brein en het menselijk zenuwstelsel. Een neuron is een wiskundige functie die invoer neemt en deze vervolgens classificeert volgens het toegepaste algoritme. Het bestaat uit een invoerlaag, meerdere verborgen lagen en een uitvoerlaag. Het heeft lagen van onderling verbonden knooppunten. Elke knoop is een perceptie die het signaal naar een activeringsfunctie voert.
Inzicht in neuraal netwerk
Neurale netwerken worden getraind en onderwezen net zoals het ontwikkelende brein van een kind wordt getraind. Ze kunnen niet direct worden geprogrammeerd voor een bepaalde taak. Ze zijn zo getraind dat ze zich kunnen aanpassen aan de veranderende input. Er zijn drie methoden of leerparadigma's om een neuraal netwerk te onderwijzen.
- Leren onder toezicht
- Versterking leren
- Leren zonder toezicht
Laten we ze kort bespreken,
1. Begeleid leren
Zoals de naam al aangeeft, betekent onder toezicht leren in aanwezigheid van een supervisor of een leraar. Het betekent dat een set van een gelabelde dataset al aanwezig is met de gewenste output, dwz de optimale actie die moet worden uitgevoerd door het neurale netwerk dat al aanwezig is voor sommige datasets. De machine krijgt vervolgens nieuwe gegevenssets om de trainingsgegevenssets te analyseren en de juiste uitvoer te produceren.
Het is een gesloten feedbacksysteem, maar de omgeving is niet op de hoogte.
2. Versterking leren
Hierin wordt het leren van input-output-mapping gedaan door continue interactie met de omgeving, zodat de scalaire index van prestaties kan worden geminimaliseerd. Hierin, in plaats van een leraar, is er een criticus die het primaire versterkingssignaal, dat wil zeggen de scalaire input die wordt ontvangen van de omgeving, omzet in heuristisch versterkingssignaal (versterkingssignaal van hogere kwaliteit), ook een scalaire input.
Het doel van dit leren is om de kosten om te gaan te minimaliseren, dat wil zeggen de verwachte cumulatieve kosten van acties die in een reeks stappen zijn genomen.
3. Leren zonder toezicht
Zoals de naam al doet vermoeden, is er geen docent of supervisor beschikbaar. Hierin zijn de gegevens niet geëtiketteerd of geclassificeerd en is er geen voorafgaande begeleiding beschikbaar voor het neurale netwerk. Hierin moet de machine de verstrekte gegevenssets groeperen op basis van de overeenkomsten, verschillen en patronen zonder enige training vooraf.
Werken met neuraal netwerk
Het neurale netwerk is een gewogen grafiek waarbij knooppunten de neuronen zijn en de verbindingen worden weergegeven door randen met gewichten. Het neemt input van de buitenwereld en wordt aangegeven met x (n).
Elke invoer wordt vermenigvuldigd met zijn respectieve gewichten en vervolgens worden ze toegevoegd. Een bias wordt toegevoegd als de gewogen som gelijk is aan nul, waarbij bias invoer heeft als 1 met gewicht b. Vervolgens wordt deze gewogen som doorgegeven aan de activeringsfunctie. De activeringsfunctie beperkt de amplitude van de output van het neuron. Er zijn verschillende activeringsfuncties zoals de Drempel-functie, Stukjes lineaire functie of Sigmoid-functie.
Het Architecture of Neural-netwerk
Er zijn in principe drie soorten architectuur van het neurale netwerk.
- Single Layer feedforward netwerk
- Meerlagig feedforward netwerk
- Terugkerend netwerk
1. Feedforward-netwerk met één laag
Hierin hebben we een invoerlaag van bronknooppunten geprojecteerd op een uitvoerlaag van neuronen. Dit netwerk is een feedforward of acyclisch netwerk. Het wordt een enkele laag genoemd omdat het alleen verwijst naar de berekeningsneuronen van de uitgangslaag. Er wordt geen berekening uitgevoerd op de invoerlaag en daarom wordt deze niet geteld.
2. Meerlagig feedforward netwerk
Hierin zijn een of meer verborgen lagen behalve de invoer- en uitvoerlagen. De knooppunten van deze laag worden verborgen neuronen of verborgen eenheden genoemd. De rol van de verborgen laag is om tussen de uitvoer en de externe invoer in te grijpen. De knooppunten van de invoerlaag leveren invoersignaal aan de knooppunten van de tweede laag, dat wil zeggen de verborgen laag, en de uitvoer van de verborgen laag fungeert als een invoer voor de volgende laag en dit gaat door voor de rest van het netwerk.
3. Terugkerende netwerken
Een terugkerende is bijna vergelijkbaar met een feedforward netwerk. Het grote verschil is dat het ten minste één feedbacklus heeft. Er kan nul of meer verborgen lagen zijn, maar er is ten minste één feedbacklus.
Voordelen van neuraal netwerk
- Kan met getrainde informatie werken als hij eenmaal is getraind.
- Beschikken over fouttolerantie.
- Heb een gedistribueerd geheugen
- Kan machine learning maken.
- Parallelle verwerking.
- Slaat informatie op in een heel netwerk
- Kan niet-lineaire en complexe relaties leren.
- Vermogen om te generaliseren, dwz kan ongeziene relaties afleiden na het leren van enkele eerdere relaties.
Vereiste neurale netwerkvaardigheden
- Kennis van toegepaste wiskunde en algoritmen.
- Waarschijnlijkheid en statistieken.
- Gedistribueerd computergebruik.
- Fundamentele programmeervaardigheden.
- Gegevensmodellering en evaluatie.
- Software engineering en systeemontwerp.
Waarom zouden we neurale netwerken gebruiken?
- Het helpt om de niet-lineaire en complexe relaties van de echte wereld te modelleren.
- Ze worden gebruikt bij patroonherkenning omdat ze kunnen generaliseren.
- Ze hebben veel toepassingen zoals tekstoverzicht, handtekeningidentificatie, handschriftherkenning en nog veel meer.
- Het kan gegevens met een hoge volatiliteit modelleren.
Bereik van neurale netwerken
Het heeft een breed toepassingsgebied in de toekomst. Onderzoekers werken voortdurend aan nieuwe technologieën op basis van neurale netwerken. Alles wordt omgezet in automatisering, daarom zijn ze zeer efficiënt in het omgaan met veranderingen en kunnen zich dienovereenkomstig aanpassen. Door een toename van nieuwe technologieën zijn er veel vacatures voor ingenieurs en experts in neurale netwerken. Vandaar dat in de toekomst ook neurale netwerken een belangrijke aanbieder van banen zullen blijken te zijn.
Hoe deze technologie u zal helpen bij de groei van uw carrière
Er is een enorme carrièregroei op het gebied van neurale netwerken. Een gemiddeld salaris van neurale netwerkingenieur varieert van ongeveer $ 33, 856 tot $ 153, 240 per jaar.
Conclusie
Er is veel te winnen bij neurale netwerken. Ze kunnen leren en zich aanpassen aan de veranderende omgeving. Ze dragen bij aan andere gebieden, evenals op het gebied van neurologie en psychologie. Daarom is er tegenwoordig een enorm scala aan neurale netwerken en in de toekomst.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids geweest voor Wat is neurale netwerken? Hier hebben we de componenten, het werk, vaardigheden, loopbaangroei en voordelen van neurale netwerken besproken. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Wat is big data-technologie?
- Machine learning versus neuraal netwerk
- Wat is kunstmatige intelligentie
- Inleiding tot machinaal leren
- Inleiding tot classificatie van neuraal netwerk
- Stuksgewijze functie in Matlab
- Implementatie van neurale netwerken