Нейронные сети были разработаны в попытке воспроизвести сложные соединения нейронов нервной системы человека.
Считалось, что, поскольку биологическая нервная система настолько эффективна в передаче и обработке сигналов, она может помочь создать человеческий интеллект для машин.
Это привело к созданию сети искусственных нейронов, которые могут обрабатывать и передавать данные так же, как кластер нейронов в человеческом мозгу.
Это обеспечило значительно повышенную способность машин учиться и разумно реагировать, отсюда и рождение нейронных сетей.
В этой статье я расскажу о нейронных сетях, о том, как они работают, об их преимуществах и других важных аспектах.
Давайте начнем!
Оглавление
Что такое нейронные сети?
Источник изображения: Tibco.com
Нейронные сети или искусственные нейронные сети (ИНС) являются частью искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), которые обучают машины/компьютеры обрабатывать информацию подобно биологическому мозгу. Сеть имеет адаптивную систему, которая позволяет ей учиться на своих предыдущих действиях и продолжать совершенствоваться.
Нейронные сети — это подгруппа машинного обучения, и их ядро разработано с использованием алгоритмов глубокого обучения. Название «нейронная сеть» навеяно сложной сетью нейронов в человеческом мозге и тем, как нейроны взаимодействуют.
Нейронная сеть использует свои обучающие данные в качестве входных данных для поддержки обучения и расширения своих возможностей. Он обеспечивает постоянное изучение прошлых данных с возрастающей точностью, что делает его мощным современным инструментом.
История нейронных сетей восходит к первой эре компьютеров. Первый экземпляр нейронной сети был разработан Уорреном МакКаллохом как схема, которая может аппроксимировать функцию человеческого мозга.
В 1958 году Фрэнк Розенблатт разработал первый экземпляр искусственного восприятия. В 1982 году была опубликована статья Джона Хопфилда о «рекуррентных нейронных сетях». Нейронные сети широко использовались в 1988 году в области изучения белков.
Технология использовалась для предсказания трехмерных форм белков. К 1992 году был разработан алгоритм распознавания 3D-объектов.
В настоящее время нейронные сети достигли высокого уровня развития. Они используются во многих секторах, от здравоохранения, аэрокосмической и оборонной промышленности до кибербезопасности, маркетинга и прогнозирования погоды.
Как работают нейронные сети?
Как объяснялось выше, развитие нейронной сети было вдохновлено человеческим мозгом с точки зрения нейронной архитектуры. Нейроны человеческого мозга могут создавать сложную и сильно взаимосвязанную сеть, через которую передаются сигналы и обрабатывается информация. Это действует как функция нейронов, которые реплицируются нейронными сетями.
Основной метод, с помощью которого функционируют нейронные сети, заключается в взаимосвязанности множества различных слоев нейронов в сети. Каждый нейрон соединен с другим через узел.
Он может получать входные данные от предшествующего слоя и отправлять выходные данные, которые затем передаются на слой. Этот шаг повторяется до тех пор, пока последний слой не примет решение или не сделает прогноз.
Работу нейронной сети можно лучше понять с точки зрения отдельных механизмов каждого слоя сети, через которые проходят и обрабатываются данные. В базовой структуре есть три слоя — входной, скрытый и выходной.
Входной слой
Этот слой нейронной сети отвечает за сбор данных из внешнего мира. После того, как данные собраны, уровень также обрабатывает эти данные, анализирует содержимое данных и добавляет к данным категорию для лучшей идентификации. Затем он отправляет данные на следующий уровень.
Скрытый слой
Данные из скрытого слоя поступают из входного слоя и других скрытых слоев. В нейронной сети может быть большое количество скрытых слоев. Каждый из скрытых слоев может анализировать входные данные, переданные от предыдущего слоя. Затем ввод обрабатывается, а затем передается дальше.
Выходной слой
Данные, переданные из последнего скрытого слоя, достигают выходного слоя. Этот слой показывает окончательный результат обработки данных, которая происходит в предыдущих слоях нейронной сети. Выходной слой может иметь один или несколько узлов в зависимости от входных данных.
Например, при работе с двоичными данными (1/0, Да/Нет) будет использоваться один выходной узел. Но при работе с данными нескольких категорий будет использоваться несколько узлов.
Скрытый слой — это, по сути, сеть глубокого обучения взаимосвязей между несколькими узлами. Соединение узла представлено числом, называемым «весом». Он показывает, насколько узел может влиять на другие узлы. Положительное значение указывает на способность возбуждать другой узел, а отрицательное значение указывает на способность подавлять другой узел.
Типы нейронных сетей
Для разных типов использования и данных применяются разные типы нейронных сетей, каждая из которых имеет различную архитектуру. Вот некоторые из типов нейронных сетей:
№1. Сеть прямого распространения
В этом типе нейронной сети присутствует несколько взаимосвязанных скрытых слоев и нейронов. Здесь поток информации идет только в прямом направлении без обратного распространения, отсюда и название «прямая связь». Большее количество этого слоя помогает в настройке веса; и, следовательно, обучение.
№ 2. Персептрон
Это самая простая форма сети, состоящая всего из 1 нейрона. Нейрон применяет функцию активации ко входу, чтобы получить двоичный выход. По сути, он добавляет входное значение и вес узла и передает сумму функции активации для создания выходных данных. Скрытые слои в этом типе сети отсутствуют.
№3. Многослойный персептрон
Этот тип нейронной сети допускает обратное распространение, которое не поддерживается в системе прямого распространения. Это включает в себя несколько скрытых слоев и функций активации, которые обеспечивают двунаправленный поток данных. Входные данные распространяются вперед, в то время как обновления веса распространяются назад. В зависимости от цели функция активации может быть изменена.
№ 4. Радиальная базовая сеть
Эта категория сети использует слой нейронов радиальной базовой функции (RBF) между входным и выходным слоями. Эти нейроны могут хранить классы различных обучающих данных, тем самым используя другой способ прогнозирования целей. Нейрон сравнивает евклидовы расстояния с фактически сохраненными классами по входному значению признака.
№ 5. Сверточная сеть
Эта нейронная сеть содержит несколько слоев сверток, которые идентифицируют важные функции из входных данных, таких как изображения. Первые несколько слоев фокусируются на низкоуровневых деталях, а последующие слои — на высокоуровневых. Эта сеть использует пользовательскую матрицу или фильтр для создания карт.
№ 6. Рекуррентная сеть
Эта сеть используется, когда требуется получить прогнозы из заданной последовательности данных. Он может принимать входные данные последнего прогноза с задержкой по времени. Это хранится в ячейке данных RNN, которая, в свою очередь, действует как второй вход, используемый для прогнозирования.
№ 7. Сеть кратковременной памяти
В этом типе нейронной сети используется дополнительная специальная ячейка памяти для сохранения информации на более длительный срок и преодоления проблемы исчезающих градиентов. Логические вентили используются для идентификации выходов, которые необходимо использовать или отбросить. Таким образом, здесь используются три логических элемента: вход, выход и забвение.
Преимущества нейронных сетей
Нейронные сети предлагают множество преимуществ:
- Благодаря своей структуре он может обрабатывать данные и изучать сложные и нелинейные отношения в реальном мире, а также обобщать свои знания для создания новых результатов.
- Нейронные сети не имеют ограничений на входы. Таким образом, они могут моделировать гетероскедастичность, благодаря которой можно узнать о скрытых отношениях между данными.
- Нейронная сеть может хранить данные по всей сети и работать с недостаточными данными. Это создает избыточность данных и снижает риск потери данных.
- Благодаря избыточным соединениям он может обрабатывать несколько данных одновременно и параллельно. Это означает, что нейронные сети могут помочь выполнять несколько функций одновременно.
- Возможность настраивать обработку данных обеспечивает высокую отказоустойчивость и постоянно совершенствуется.
- Поскольку сеть использует распределенную память, она устойчива к повреждению данных.
- Он может учиться на прошлых событиях, на основе которых он может обучать машины принимать более правильные решения.
Приложения нейронных сетей
- Прогнозирование динамики фондового рынка. Многослойный персептрон часто используется для прогнозирования поведения фондового рынка и подготовки к изменениям фондового рынка. Система делает прогнозы на основе коэффициентов прибыли, годовой доходности и прошлых данных о результатах фондового рынка.
- Распознавание лиц: сверточные сети используются для запуска системы распознавания лиц, которая сопоставляет заданный идентификатор лица со списком идентификаторов лиц в базе данных, чтобы показать положительное совпадение.
- Изучение поведения в социальных сетях: многопользовательский Perceptron можно использовать для изучения поведения людей в социальных сетях на основе виртуальных разговоров и взаимодействий в социальных сетях. Эти данные можно использовать в маркетинговых мероприятиях.
- Аэрокосмические исследования: Сети с временной задержкой могут использоваться в различных областях аэронавтики, таких как распознавание образов, обеспечение безопасности систем управления, высокопроизводительное автопилотирование, диагностика неисправностей самолетов и разработка симуляций. Это помогает повысить безопасность и безопасность в отрасли.
- Планирование обороны: можно получить доступ к стратегиям обороны и разработать их с помощью нейронных сетей. Эту технологию можно использовать для прогнозирования рисков обороны, управления автоматизированным оборудованием и выявления потенциальных мест для патрулирования.
- Здравоохранение: сеть можно использовать для создания более совершенных методов визуализации для ультразвука, компьютерной томографии и рентгена. Это также может помочь в улучшении записи и отслеживания данных пациента.
- Проверка личности: образцы почерка можно идентифицировать с помощью нейронных сетей. Это может помочь выявить потенциальные доказательства подделки с помощью систем проверки почерка и подписи.
- Прогноз погоды: данные с метеорологических спутников можно использовать для динамического моделирования и более точного прогнозирования погодных условий. Это может помочь создать раннее предупреждение о стихийных бедствиях, чтобы можно было своевременно принять превентивные меры.
Образовательные ресурсы
№1. Глубокое обучение AZ от Udemy
Deep Learning AZ от Udemy поможет вам научиться использовать Python и создавать алгоритмы глубокого обучения. Продолжительность курса 22 часа 33 мин.
Курс научит слушателей:
- Лучше понять концепции ИИ, нейронных сетей, самоорганизующихся карт, машины Больцмана и автоэнкодеров.
- Как применить эти технологии на практике в реальном мире.
Стоимость курса $39.98.
№ 2. Наука о данных от Udemy
Наука о данных — отличный курс по глубокому обучению и нейронным сетям, в котором подробно рассматриваются теории нейронных сетей, используемые в машинном обучении. Этот курс также предлагает Udemy. Его продолжительность составляет 12 часов.
Курс научит:
- О глубоком обучении и функции нейронной сети
- Разрабатывать код для нейронных сетей с нуля
Стоимость курса $35.13.
№3. Создание нейронных сетей от Udemy
Курс Udemy «Создание нейронных сетей на Python с нуля» позволяет учащимся развивать глубокое обучение и машинное обучение с использованием градиентного спуска и линейной регрессии. Продолжительность курса 3 часа 6 минут.
Курс научит:
- Об основных функциях нейронных сетей, таких как линейная регрессия, обратное распространение и функция стоимости.
- Для обучения нейронных сетей, их классификации, корректировки скорости их обучения, нормализации входных данных и оптимизации их точности.
Стоимость курса $31.50.
№ 4. Нейронные сети и глубокое обучение от Coursera
Курс «Нейронные сети и глубокое обучение» предлагает Coursera. Это первый курс, специализирующийся на глубоком обучении и фокусирующийся на фундаментальных концепциях. Продолжительность курса 25 часов.
Курс научит:
- Ознакомиться с важными технологическими тенденциями, которые стимулируют развитие глубокого обучения.
- Узнайте, как тренировать глубокое обучение и использовать его для разработки полностью подключенной сети.
Этот курс предлагается бесплатно.
№ 5. Построение продвинутого глубокого обучения и НЛП
Курс «Построение продвинутого глубокого обучения и НЛП» предлагается Educative. Курс занимает около 5 часов.
Курс научит:
- Работа в среде практического кодирования
- Узнайте о концепциях глубокого обучения и попрактикуйтесь в проектах, связанных с обработкой естественного языка (NLP) и продвинутым глубоким обучением.
Стоимость курса $9.09 в месяц.
№ 6. Нейросетевые проекты с Python:
Эта книга Джеймса Лоя — исчерпывающее руководство по использованию Python и раскрытию возможностей искусственных нейронных сетей. Это заставит вас изучить и внедрить нейронные сети с помощью шести проектов на Python с использованием нейронных сетей. Завершение этого проекта поможет вам создать свой портфель машинного обучения.
Курс научит:
- Архитектуры нейронных сетей, такие как LSTM и CNN
- Чтобы использовать популярные библиотеки, такие как Keras
- Проекты включают анализ настроений, идентификацию лиц, обнаружение объектов и т. д.
№ 7. Нейронные сети и глубокое обучение
Эта книга Чару С. Аггарвала охватывает современные и классические модели глубокого обучения. Он научит вас алгоритмам и теории глубокого обучения и нейронных сетей, чтобы вы могли применять их в нескольких приложениях.
Он также охватывает такие приложения, как рекомендательные системы, субтитры и классификация изображений, текстовая аналитика, машинный перевод, игры и многое другое.
Ты выучишь:
- Основы нейронной сети
- Основы нейронных сетей
- Расширенные темы нейронных сетей, такие как GAN, нейронные машины Тьюринга и т. д.
Заключение
Нейронные сети, по сути, являются частью ИИ, который поддерживает обучение способом, близким к человеческому интеллекту. Они состоят из нескольких слоев, каждый со своей функцией и выводом. Учитывая их преимущества, такие как точность, возможности обработки данных, параллельные вычисления и т. д., применение нейронных сетей растет во многих секторах для прогнозирования и принятия более разумных решений.
Вы также можете изучить сверточные нейронные сети.