A neurális hálózatokat azért fejlesztették ki, hogy megpróbálják megismételni az emberi idegrendszer neuronjainak bonyolult kapcsolatait.
Úgy gondolták, hogy mivel a biológiai idegrendszer olyan hatékonyan továbbítja és feldolgozza a jeleket, segíthet az emberhez hasonló intelligencia létrehozásában a gépek számára.
Ez a mesterséges neuronok hálózatának létrehozásához vezetett, amely képes feldolgozni és adatokat továbbítani, mint egy neuroncsoport az emberi agyban.
Ez jelentősen megnövelte a gépek tanulási és intelligens reagálási képességét, így megszülettek a neurális hálózatok.
Ebben a cikkben a neurális hálózatokról, működésükről, előnyeikről és egyéb fontos szempontokról fogok beszélni.
Kezdjük!
Tartalomjegyzék
Mik azok a neurális hálózatok?
Kép forrása: Tibco.com
A neurális hálózatok vagy mesterséges neurális hálózatok (ANN-ok) a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) részét képezik, amely megtanítja a gépeket/számítógépeket olyan információk feldolgozására, mint a biológiai agy. A hálózat adaptív rendszerrel rendelkezik, amely lehetővé teszi számára, hogy tanuljon korábbi tevékenységeiből, és folyamatosan fejlődjön.
A neurális hálózatok a gépi tanulás egy alcsoportját alkotják, és magjukat mélytanulási algoritmusok segítségével fejlesztették ki. A „neurális hálózat” elnevezést az emberi agy bonyolult neuronhálózata és az idegsejtek kommunikációja ihlette.
A neurális hálózat a képzési adatait bemenetként használja a tanulás támogatására és képességeinek fejlesztésére. Folyamatos tanulást biztosít a múltbeli adatokból, egyre nagyobb pontossággal, így hatékony, modern eszköz.
A neurális hálózatok története a számítógépek első korszakáig vezethető vissza. A neurális hálózat első példányát Warren McCulloch tervezte olyan áramköri rendszerként, amely képes megközelíteni az emberi agy működését.
1958-ban a mesterséges érzékelés első példáját Frank Rosenblatt fejlesztette ki. 1982-ben megjelent egy tanulmány a „visszatérő neurális hálózatokról”, John Hopfieldtől. A neurális hálózatokat 1988-ban széles körben használták a fehérjekutatás területén.
A technológiát a fehérjék háromdimenziós alakjának előrejelzésére használták. 1992-re kidolgoztak egy algoritmust a 3D objektumok felismerésére.
Jelenleg a neurális hálózatok rendkívül fejlettek. Számos ágazatban használják őket, az egészségügytől, a repüléstől és a védelemtől a kiberbiztonságig, a marketingig és az időjárás-előrejelzésekig.
Hogyan működnek a neurális hálózatok?
Mint fentebb kifejtettük, a neurális hálózat fejlesztését az emberi agy ihlette a neurális architektúra szempontjából. Az emberi agy neuronjai összetett és egymással szorosan összekapcsolt hálózatot hozhatnak létre, amelyen keresztül jeleket küldenek és információkat dolgoznak fel. Ez a neuronok funkciójaként működik, amelyeket a neurális hálózatok replikálnak.
A neurális hálózatok működésének alapvető módszere a hálózaton belüli több és különböző neuronrétegek összekapcsolása. Mindegyik neuron egy csomóponton keresztül kapcsolódik a másikhoz.
Képes bemenetet fogadni az előtte lévő rétegtől, és kimenetet küldeni, amely utána továbbad a rétegnek. Ez a lépés addig ismétlődik, amíg az utolsó réteg döntést vagy előrejelzést nem hoz.
A neurális hálózat működése jobban megérthető a hálózat egyes rétegeinek egyedi mechanizmusai alapján, amelyeken az adatok áthaladnak és feldolgozódnak. Az alapstruktúrában három réteg van: bemenet, rejtett és kimenet.
Bemeneti réteg
A neurális hálózat ezen rétege felelős a külvilágból származó adatok gyűjtéséért. Az adatok összegyűjtése után a réteg feldolgozza az adatokat, elemzi az adatok tartalmát, és a jobb azonosítás érdekében hozzáad egy kategóriát az adatokhoz. Ezután elküldi az adatokat a következő rétegnek.
Rejtett réteg
A rejtett rétegből származó adatok a bemeneti rétegből és más rejtett rétegekből származnak. A neurális hálózatban nagyszámú rejtett réteg lehet. Mindegyik rejtett réteg képes elemezni egy előző rétegről átadott bemenetet. A bemenetet ezután feldolgozzák, majd továbbítják.
Kimeneti réteg
Az utolsó rejtett rétegről továbbított adatok elérik a kimeneti réteget. Ez a réteg a neurális hálózat előző rétegeiben végbemenő adatfeldolgozás végső kimenetét mutatja. A kimeneti réteg a bemenettől függően egy vagy több csomóponttal rendelkezhet.
Például bináris adatok kezelésekor (1/0, Igen/Nem) egyetlen kimeneti csomópont kerül felhasználásra. A több kategóriás adatok kezelése során azonban több csomópont kerül felhasználásra.
A rejtett réteg lényegében több csomópont közötti kapcsolatok mély tanulási hálózata. A csomóponti kapcsolatot egy „súlynak” nevezett szám jelöli. Azt jelzi, hogy a csomópont mennyire képes befolyásolni a többi csomópontot. A pozitív érték egy másik csomópont gerjesztésének képességét jelzi, míg a negatív érték egy másik csomópont elnyomásának képességét.
A neurális hálózatok típusai
A különböző típusú felhasználásokhoz és adatokhoz különböző típusú neurális hálózatokat alkalmaznak, amelyek mindegyike eltérő architektúrával rendelkezik. Íme néhány neurális hálózattípus:
#1. Feed Forward Network
Az ilyen típusú neurális hálózatokban több, egymással összefüggő rejtett réteg és neuron található. Itt az információáramlás csak előrefelé történik, visszaterjesztés nélkül, innen ered a „feedforward” elnevezés. Ennek a rétegnek a nagyobb száma segít a súly testreszabásában; és ebből következően a tanulás.
#2. Perceptron
Ez a hálózat legalapvetőbb formája, amely mindössze 1 neuronból áll. A neuron aktiváló függvényt alkalmaz a bemenetre, hogy bináris kimenetet kapjon. Lényegében hozzáadja a bemeneti értéket és a csomópont súlyát, és átadja az összeget az aktiváló függvénynek, hogy létrehozza a kimenetet. Az ilyen típusú hálózatokban nincsenek rejtett rétegek.
#3. Többrétegű Perceptron
Az ilyen típusú neurális hálózat lehetővé teszi a visszaterjesztést, amelyet az előrecsatolt rendszer nem támogat. Ez több rejtett réteget és aktiválási funkciót foglal magában, amelyek lehetővé teszik a kétirányú adatáramlást. A bemenetek előre, míg a súlyfrissítések visszafelé terjednek. A céltól függően az aktiválási funkció módosítható.
#4. Radial Basis Network
Ez a hálózati kategória radiális bázisfüggvény (RBF) neuronok rétegét használja a bemeneti és kimeneti rétegek között. Ezek a neuronok tárolhatják a különböző képzési adatok osztályait, ezáltal eltérő módon előre jelezhetik a célpontokat. A neuron összehasonlítja az euklideszi távolságokat a ténylegesen tárolt osztályokkal a bemenet jellemző értékéből.
#5. Konvolúciós hálózat
Ez a neurális hálózat több rétegű konvolúciót tartalmaz, amelyek fontos jellemzőket azonosítanak bemenetekből, például képekből. Az első néhány réteg az alacsony szintű, míg a következő rétegek a magas szintű részletekre összpontosítanak. Ez a hálózat egyéni mátrixot vagy szűrőt használ térképek létrehozásához.
#6. Ismétlődő hálózat
Ezt a hálózatot akkor használják, ha egy adott adatsorozatból előrejelzéseket kell lekérni. Az utolsó előrejelzés késleltetett bevitelére is szükség lehet. Ez az RNN adatcellában tárolódik, amely viszont az előrejelzéshez használt második bemenetként működik.
#7. Rövid távú memória hálózat
Az ilyen típusú neurális hálózatokban egy további speciális memóriacellát használnak az információk hosszabb időtartamú mentésére és az eltűnő színátmenetek problémájának leküzdésére. A logikai kapuk a felhasználandó vagy eldobandó kimenetek azonosítására szolgálnak. Így az ebben használt három logikai kapu a bemenet, a kimenet és a felejtés.
A neurális hálózatok előnyei
A neurális hálózatok számos előnnyel rendelkeznek:
- Szerkezetéből adódóan képes adatokat feldolgozni, bonyolult és nemlineáris összefüggéseket tanulni a valós világról, és általánosítani tudja a tanulást, hogy új kimeneteket hozzon létre.
- A neurális hálózatoknak nincs korlátozása a bemenetekre vonatkozóan. Így ezek modellezhetik a heteroszkedaszticitást, amelyen keresztül megismerheti az adatok közötti rejtett kapcsolatokat.
- Egy neurális hálózat a teljes hálózaton tárolhat adatokat, és nem elegendő adaton dolgozhat. Ez adatredundanciát hoz létre, és csökkenti az adatvesztés kockázatát.
- A redundáns kapcsolatok miatt több adat egyidejű és párhuzamos feldolgozására is alkalmas. Ez azt jelenti, hogy a neurális hálózatok egyszerre több funkciót is végrehajthatnak.
- Az adatfeldolgozás beállításának képessége erős hibatűrést biztosít, és folyamatosan javítja magát.
- Mivel a hálózat elosztott memóriát használ, ellenáll az adatok sérülésének.
- Tanulhat a múlt eseményeiből, ami alapján képes a gépeket jobb döntésekre oktatni.
Neurális hálózatok alkalmazásai
- A tőzsdei teljesítmény előrejelzése: A többrétegű Perceptront gyakran használják a tőzsdei teljesítmény előrejelzésére, és felkészül a tőzsdei változásokra. A rendszer a profithányadok, az éves hozamok és a részvénypiac múltbeli teljesítményadatai alapján készít előrejelzéseket.
- Arcfelismerés: A konvolúciós hálózatokat olyan arcfelismerő rendszer futtatására használják, amely egy adott arcazonosítót az adatbázisban található arcazonosítók listájával párosít, hogy pozitív egyezést jelenítsen meg.
- A közösségi média viselkedésének tanulmányozása: A Multiplayer Perceptron felhasználható az emberek viselkedésének tanulmányozására a közösségi médiában virtuális beszélgetésekből és közösségi média interakciókból. Ezeket az adatokat marketingtevékenységekben lehet felhasználni.
- Repülési űrkutatás: Az időkésleltetési hálózatok a repülés különböző területein használhatók, mint például mintafelismerés, vezérlőrendszerek rögzítése, nagy teljesítményű autopilotálás, repülőgéphibák diagnosztizálása és szimulációk fejlesztése. Ez elősegíti a biztonsági és védelmi gyakorlatok javítását az iparban.
- Védelmi tervezés: A védelmi stratégiák neurális hálózatok segítségével érhetők el és fejleszthetők. A technológia felhasználható a védelmi kockázatok előrejelzésére, az automatizált berendezések vezérlésére és a járőrözés lehetséges helyszíneinek azonosítására.
- Egészségügy: A hálózat jobb képalkotó technikák létrehozására használható ultrahanghoz, CT-vizsgálatokhoz és röntgensugarakhoz. Ez segíthet a betegadatok jobb rögzítésében és nyomon követésében is.
- Identitásellenőrzés: A kézírás mintái neurális hálózatok segítségével azonosíthatók. Ez segíthet azonosítani a hamisítás lehetséges bizonyítékait a kézírás- és aláírás-ellenőrző rendszereken keresztül.
- Időjárás előrejelzés: Az időjárási műholdak adatai felhasználhatók dinamikus modellezésre és időjárási minták nagyobb pontosságú előrejelzésére. Ez segíthet a természeti katasztrófák korai figyelmeztetésében, hogy időben meg lehessen tenni a megelőző intézkedéseket.
Tanulási források
#1. Deep Learning AZ, Udemy
Az Udemy Deep Learning AZ segít megtanulni a Python használatát és mély tanulási algoritmusokat létrehozni. A tanfolyam időtartama 22 óra 33 perc.
A kurzus megtanítja a hallgatókat:
- Jobban megértheti az AI, a neurális hálózatok, az önszerveződő térképek, a Boltzmann-gép és az automatikus kódolók fogalmait.
- Hogyan alkalmazzuk ezeket a technológiákat a gyakorlatban a való világban.
A tanfolyam ára 39,98 dollár.
#2. Data Science, Udemy
A Data Science egy kiváló kurzus a mély tanulásról és a neurális hálózatokról, amely mélyreható lefedettséget nyújt a gépi tanulásban használt neurális hálózati elméletekről. Ezt a kurzust az Udemy is kínálja. Időtartama 12 óra.
A tanfolyam a következőket tanítja:
- A mély tanulásról és a neurális hálózat működéséről
- Neurális hálózatok kódjának fejlesztése a semmiből
A tanfolyam ára 35,13 USD.
#3. Neurális hálózatok építése, Udemy
Az Udemy kurzus Neurális hálózatok építése Pythonban a semmiből lehetővé teszi a tanuló számára, hogy mély tanulást és gépi tanulást fejlesszen ki gradiens süllyedés és lineáris regresszió segítségével. A tanfolyam időtartama 3 óra 6 perc.
A tanfolyam a következőket tanítja:
- A neurális hálózatok alapvető funkcióiról, mint a lineáris regresszió, a visszaterjesztés és a költségfüggvény
- A neurális hálózatok betanításához osztályozza őket, állítsa be tanulási sebességüket, normalizálja a bemeneteket és optimalizálja a pontosságukat.
A tanfolyam ára 31,50 USD.
#4. Neurális hálózatok és mély tanulás – Coursera
A Neurális hálózatok és a mély tanulás tanfolyamot a Coursera kínálja. Ez az első olyan kurzus, amely a mély tanulásra specializálódott, és az alapfogalmakra összpontosít. A tanfolyam időtartama 25 óra.
A tanfolyam a következőket tanítja:
- Megismerni azokat a fontos technológiai trendeket, amelyek a mély tanulás fejlődését vezérlik
- Ismerje meg, hogyan képezheti a mély tanulást, és hogyan használhatja őket egy teljesen összekapcsolt hálózat kialakítására.
Ez a tanfolyam ingyenes.
#5. Advanced Deep Learning és NLP felépítése
A Haladó mély tanulás és NLP építése című kurzust az Educative kínálja. A tanfolyam körülbelül 5 órát vesz igénybe.
A tanfolyam a következőket tanítja:
- Dolgozzon gyakorlati kódolási környezetben
- Ismerje meg a mélytanulás fogalmait és a természetes nyelvi feldolgozással (NLP) és a haladó mély tanulással kapcsolatos projektek gyakorlatát.
A tanfolyam ára havi 9,09 dollár.
#6. Neurális hálózati projektek Python segítségével:
James Loy ez a könyve egy tökéletes útmutató a Python használatához és a mesterséges neurális hálózatok erejének felfedezéséhez. Hat, neurális hálózatokat használó Python-projekt segítségével megtanulhatja és megvalósíthatja a neurális hálózatokat. A projekt befejezése segít az ML portfólió felépítésében.
A tanfolyam a következőket tanítja:
- Neurális hálózati architektúrák, például LSTM és CNN
- A népszerű könyvtárak, például a Keras használatához
- A projektek magukban foglalják a hangulatelemzést, az arc azonosítását, a tárgyfelismerést stb.
#7. Neurális hálózatok és mély tanulás
Charu C. Aggarwal e könyve a mély tanulás modern és klasszikus modelljeit fedi le. Megtanítja Önnek a mély tanulás és a neurális hálózatok algoritmusait és elméletét, hogy több alkalmazásban is alkalmazhassa azokat.
Olyan alkalmazásokra is kiterjed, mint az ajánlórendszerek, a képaláírások és -osztályozás, a szövegelemzés, a gépi fordítás, a játékok stb.
Tanulni fogsz:
- A neurális hálózat alapjai
- A neurális hálózatok alapjai
- Speciális neurális hálózati témák, például GAN-ok, neurális Turing-gépek stb.
Következtetés
A neurális hálózatok alapvetően az AI részei, amelyek az emberi intelligenciához közel álló módon támogatják a tanulást. Ezek több rétegből állnak, mindegyiknek megvan a maga funkciója és kimenete. Tekintettel a neurális hálózatok előnyeire, mint például a pontosság, az adatfeldolgozási képességek, a párhuzamos számítástechnika stb., a neurális hálózatok alkalmazásai egyre több ágazatban fejlődnek az előrejelzések és az intelligensebb döntések meghozatala érdekében.
Felfedezheti a konvolúciós neurális hálózatokat is.