Neuroniniai tinklai ir Gilus mokymasis šiuo metu yra du karšti žodžiai, kurie šiuo metu naudojami dirbtinio intelekto. Pastarieji pokyčiai dailės intelekto pasaulyje gali būti priskirti šiems dviems, nes jie atliko svarbų vaidmenį gerinant AI intelektą.
Pažvelkite aplink, ir jūs rasite vis daugiau ir daugiau pažangių mašinų. Dėl neuronų tinklų ir gilaus mokymosi, darbo vietos ir galimybės, kurios kažkada buvo laikomos žmonių fortu, dabar atliekamos mašinomis. Šiandien "Mašinos" jau nebevaldo sudėtingesnių algoritmų, bet vietoj to jie tampa savarankiškomis savarankiško mokymo sistemomis, galinčiomis revoliuciją daugelyje pramonės šakų.
Neuroniniai tinklai ir Gilus mokymasis mokslininkams suteikė milžinišką sėkmę tokiose užduotims kaip atpažinimas, kalbos atpažinimas, gilesnių santykių nustatymas duomenų rinkiniuose. Pagal masyvų duomenų ir skaičiavimo galios galimybes, mašinos gali atpažinti objektus, verčia kalbą, moko save identifikuoti sudėtingus modelius, išmoko kurti strategijas ir parengti nenumatytų atvejų planus realiuoju laiku.
Taigi, kaip tiksliai tai veikia? Ar žinote, kad tiek Neutraliniai tinklai, tiek gilus mokymasis iš tikrųjų yra susiję su giliu mokymusi, pirmiausia turėtumėte suprasti apie Neuroninius tinklus? Skaitykite toliau, kad sužinotumėte daugiau.
Kas yra neuroninis tinklas
Neuroninis tinklas iš esmės yra programavimo modelis arba algoritmų rinkinys, leidžiantis kompiuteriui mokytis iš stebėjimo duomenų. Neuroninis tinklas yra panašus į žmogaus smegenis, kuris veikia atpažįstant modelius. Jautrumo duomenys interpretuojami naudojant mašinos suvokimą, ženklinimą arba žaliavų grupavimą. Atpažinti modeliai yra skaitiniai, uždari vektoriuose, į kuriuos verčiami tokie duomenys kaip vaizdai, garso, teksto ir tt.
Pagalvokite neuronų tinklą! Pagalvokite, kaip veikia žmogaus smegenys
Kaip minėta, neuroninis tinklas veikia kaip žmogaus smegenys; jis įgyja visas žinias per mokymosi procesą. Po to sinaptiniai svoriai saugo įgytas žinias. Per mokymosi procesą, norint pasiekti norimą tikslą, reformuojami tinklo sinapsiniai svoriai.
Kaip ir žmogaus smegenyse, Neuroniniai tinklai veikia kaip lygiagrečiai veikiančios lygiagrečios informacijos apdorojimo sistemos, kurios greitai atlieka skaičiavimus, tokius kaip modelio atpažinimas ir suvokimas. Todėl šie tinklai veikia labai gerai tokiose srityse kaip kalbos, garso ir vaizdo atpažinimas, kai įėjimai / signalai iš esmės yra nelinijiniai.
Paprastais žodžiais, jūs galite prisiminti Neuronų tinklą kaip kažką, galintį kaupti žinias kaip žmogaus smegenis ir naudoti jį prognozavimui.
Neuroninių tinklų struktūra
Neuroniniai tinklai susideda iš trijų sluoksnių,
- Įvesties sluoksnis
- Paslėptas sluoksnis ir
- Išvesties sluoksnis.
Kiekvienas sluoksnis susideda iš vieno ar daugiau mazgų, kaip parodyta diagramoje žemiau mažų ratų. Linijos tarp mazgų nurodo informacijos srautą iš vieno mazgo į kitą. Informacijos srautas yra nuo įvesties iki išvesties, t. Y. Iš kairės į dešinę (kai kuriais atvejais tai gali būti iš dešinės į kairę arba iš abiejų pusių).
Įvesties sluoksnio mazgai yra pasyvūs, tai reiškia, kad jie nekeičia duomenų. Jie gauna vieną reikšmę savo įvesties ir dubliuoja reikšmę jų daugybei išėjimų. Kadangi, paslėpto ir išvesties sluoksnio mazgai yra aktyvūs. Taigi jie gali keisti duomenis.
Susietoje struktūroje kiekviena vertė iš įvesties sluoksnio yra dubliuojama ir siunčiama į visus paslėptus mazgus. Vertės, įvesdamos paslėptą mazgą, dauginamos iš svorių, iš anksto nustatytų skaičių, išsaugotų programoje. Svertinis įvestis pridedamas norint sukurti vieną numerį. Neuroniniai tinklai gali turėti bet kokį sluoksnių skaičių ir bet kurį skaičių mazgų viename sluoksnyje. Daugelyje programų trisluoksnės struktūros naudojamos ne daugiau kaip keli šimtai įvesties mazgų
Neuroninio tinklo pavyzdys
Apsvarstykite neuroninį tinklą, kuris atpažįsta objektus sonaro signalu, ir kompiuteryje saugomi 5000 signalų pavyzdžių. Kompiuteris turi išsiaiškinti, ar šie pavyzdžiai yra povandeninis laivas, banginis, ledkalnis, jūros uolos, ar apskritai niekas? Paprastai DSP metodai šią problemą spręstų su matematika ir algoritmais, tokiais kaip koreliacijos ir dažnių spektro analizė.
Nors naudojant neuroninį tinklą, įvedimo sluoksnyje įvedami 5000 mėginių, dėl kurių išvesties sluoksnyje pasirodys vertės. Pasirinkdami tinkamus svorius, išvestis gali būti sukonfigūruota, kad būtų galima pranešti apie daugybę informacijos. Pavyzdžiui, gali būti produkcijos: povandeninis laivas (taip / ne), jūrų uola (taip / ne), banginis (taip / ne) ir kt.
Su kitais svoriais produkcija gali klasifikuoti objektus kaip metalus ar nemetalus, biologinius ar nebiologinius, priešus ar sąjungininkus ir tt Ne algoritmai, jokios taisyklės, ne procedūros; tik santykis tarp įvesties ir išvesties, diktuojamos pagal pasirinktų svarsčių reikšmes.
Dabar suprasime "Deep Learning" koncepciją.
Kas yra gilus mokymasis?
Gilus mokymasis iš esmės yra neuroninių tinklų pogrupis; galbūt galite pasakyti sudėtingą Neuronų tinklą su daugybe slaptų sluoksnių.
Techniškai kalbant, gilias mokymasis taip pat gali būti apibrėžiamas kaip galingas neuronų tinklų mokymosi metodų rinkinys. Tai susiję su dirbtiniais neuroniniais tinklais (ANN), kurie susideda iš daugybės sluoksnių, didelių duomenų rinkinių, galingos kompiuterinės įrangos, kad būtų įmanoma sudaryti sudėtingą mokymo modelį.Jame yra klasių metodai ir metodai, kuriuose naudojami dirbtiniai neuroniniai tinklai su daugybe vis geresnių funkcijų sluoksnių.
Giliųjų mokymosi tinklų struktūra
Giliai mokymosi tinklai dažniausiai naudoja neuronų tinklų architektūras, todėl dažnai vadinami giliais neuroniniais tinklais. Darbas "giliai" reiškia paslėptus sluoksnius neuroniniame tinkle. Paprastas neuroninis tinklas turi tris paslėptus sluoksnius, o giliuose tinkluose gali būti net 120-150.
"Gilus mokymasis" apima kompiuterių sistemos tiekimą daugybe duomenų, kuriuos ji gali naudoti priimant sprendimus dėl kitų duomenų. Šie duomenys tiekiami per neuroninius tinklus, kaip ir mašininio mokymosi atveju. Giliai mokymosi tinklai gali mokytis ypatybių tiesiogiai iš duomenų be rankinio funkcijų išgavimo.
Giliojo mokymosi pavyzdžiai
Šiuo metu gilus mokymasis naudojamas beveik visose pramonės šakose, pradedant nuo automobilių, kosmoso ir automatikos iki medicinos. Štai keletas pavyzdžių.
- "Google", "Netflix" ir "Amazon": "Google" naudoja savo balso ir vaizdo atpažinimo algoritmus. "Netflix" ir "Amazon" taip pat naudoja gilų mokymą, norėdami nuspręsti, ką norite žiūrėti ar pirkti kitą
- Važiavimas be vairuotojo. Tyrėjai naudoja gilius mokymosi tinklus, kurie automatiškai aptinka tokius objektus kaip stop ženklai ir šviesoforai. Gilus mokymasis taip pat naudojamas pėstiesiems aptikti, o tai padeda sumažinti avarijas.
- Orlaiviai ir gynyba. Gilus mokymasis naudojamas objektams, atrinktiems iš palydovų, kurie nurodo dominančias sritis, ir nustato saugias ar nesaugias zonas kariuomenei.
- "Deep Learning" dėka "Facebook" automatiškai suranda ir pažymi draugus jūsų nuotraukose. "Skype" gali išversti kalbinius ryšius realiuoju laiku ir gana tiksliai.
- Medicinos tyrimai: medicinos tyrinėtojai naudoja gilų mokymą, kad automatiškai aptiktų vėžines ląsteles
- Pramonės automatika. Gilus mokymasis padeda gerinti darbuotojų saugą sunkiųjų mašinų srityje, automatiškai nustatant, ar žmonės ar objektai yra nesaugiai mašinų atstumu.
- Elektronika: Gilus mokymasis naudojamas automatiniam klausos ir kalbos vertimui.
Išvada
Neuronų tinklų samprata nėra nauja, ir tyrėjai per pastarąjį dešimtmetį pasiekė vidutiniškos sėkmės. Bet realus žaidimų keitiklis buvo gilių neuronų tinklų evoliucija.
Nepaisant tradicinių mašininio mokymosi metodų, jis parodė, kad gilius neuroninius tinklus gali mokyti ne tik keletas tyrėjų, bet ir jų galią priimti tarptautinės technologijos bendrovės, kad artimiausioje ateityje gautų geresnių naujovių.
Ačiū giliajam mokymuisi ir neuroniniam tinklui, AI ne tik atlieka užduotis, bet ir pradėjo galvoti!
