Bevezetés a neurális hálózat alkalmazásába
A következő cikk részletesen ismerteti a neurális hálózat alkalmazását. Az első kérdés, amely felmerül a fejünkben, az, hogy mit értünk a mesterséges neurális hálózat alatt? És miért van szükség a mesterséges neurális hálózatra? A mesterséges neurális hálózatok biológiai ideghálózatokon alapuló számítási modellek. Megkönnyítik a problémamegoldást, míg hagyományosan hosszú kódot kell írniuk az összetett problémákhoz.
A neurális hálózatok a probléma-specifikus szabályokkal és feltételekkel történő átfogó programozás nélkül segítenek a problémák megoldásában. Ezek egyszerűsített modellek, amelyek sok hasonló probléma megoldására használhatók, a legtöbb bonyolult matematikai számítás segítségével, mint a színfalak mögött. A neurális hálózatok sokkal gyorsabb előrejelzést nyújtanak, miután kiképzték őket, mint a hagyományos program.
Az ideghálózatok különféle típusai, mint például a Convolution Neural Network, a Feedforward neurális hálózat, az ismétlődő neurális hálózat, a többrétegű perceptron stb. A legszélesebb körben alkalmazott neurális hálózati modell a Convolution Neural Network (CNN).
Mesterséges idegi hálózat
Először értjük meg a mesterséges neurális hálókat (ANN). A mesterséges idegi hálózatokban elsősorban három réteg található.
1. Bemeneti réteg: A bemeneti réteg olyan neuronokat tartalmaz, amelyek felelősek a szolgáltatás bemeneteiért. A tulajdonságokkal rendelkező neuronokon kívül a bemeneti réteghez mellék torzításokkal járó neuron is található. Tehát összesen n + 1 neuron van a bemeneti rétegben. A torzítás felelős a vonal vagy a görbe átvezetéséből az eredetből.
2. Rejtett rétegek: A rejtett rétegek azok a rétegek, amelyek a bemeneti és a kimeneti rétegek között vannak. A rejtett rétegek száma az alkalmazás és a szükségletek függvényében változtatható. A mély neurális hálózatok egynél több rejtett réteget tartalmaznak.
3. Kimeneti réteg: A kimeneti réteg neuronokat tartalmaz, amelyek felelősek az osztályozás vagy a predikciós probléma kimenetéért. A benne lévő neuronok száma a kimeneti osztályok számán alapul.
Neurális hálózatok alkalmazásai
A mesterséges ideghálózatokat széles körben használják olyan területeken, mint a kép osztályozása vagy címkézése, vagy a jelek észlelése vagy a nyelvek fordítása, mint amilyeneket a Google Translatornál találunk. Lehet, hogy hamis észlelés valamilyen biometrikus vagy jel felhasználásával, vagy valamilyen előrejelzés vagy előrejelzés felhasználásával, ezeket a dolgokat megtalálhatja a Mesterséges Neurális Hálózatok égisze alatt.
Az alkalmazásokat széles körben besorolhatjuk a következő területeken:
- képek
- Jelzések
- Nyelv
1. ANN a képekben
A mesterséges neurális hálózatokat jelenleg széles körben használják képekben és videókban. Megtalálhatjuk a neurális hálózatok alkalmazását a képfeldolgozástól és az osztályozástól a képek egyenletes generálásáig. A kép és a videó címkézése szintén a neurális hálózatok alkalmazási területe. A mostani napi mesterséges ideghálózatokat szintén széles körben használják a biometrikus adatokban, például az arcfelismerésben vagy az aláírás-hitelesítésben.
Karakterfelismerés: Meg kell találnunk azokat a webhelyeket vagy alkalmazásokat, amelyek felkérnek bennünket, hogy töltsük fel eKYC dokumentumaink képet, igaz? Csak annyit tesznek, hogy felismerik a karaktereket eKYC dokumentumaink képein. Ez a neurális hálózat széles körben alkalmazott alkalmazása, amely a mintafelismerés kategóriájába tartozik. A dokumentumképeket vagy a régi irodalmat karakterfelismerés segítségével lehet digitalizálni. Itt a dokumentumok beolvasott képeit továbbítják a modellhez, és a modell felismeri a beolvasott dokumentum szöveges információit. Az általánosan használt modellek a CNN vagy más többrétegű neurális hálózatok, mint például a backpropagation neurális hálózat.
Kép osztályozás vagy címkézés: Milyen jó érzés, ha nem tudunk valamit felismerni, és a Google képkeresést használjuk !! Pontosan ezt nevezik képosztályozásnak, vagy pedig felcímkézi a rá táplált képeket. A kép osztályozásához általában a konvolúciós ideghálózatot vagy a hátsó szaporítású előremenő neurális hálózatot használják. Sok más modell is létezik, de ki kell választani egy modellt a képzés és az érdeklődésre számot tartó adatkészlet alapján.
Az átvitel megtanulható bármilyen előre képzett modell használatával, ha a probléma adatállománya hasonló a kiválasztott előképzett modell adatkészletéhez. Számos olyan előre képzett kép-osztályozási modell létezik, amelyet több száz és több ezer osztályú kép millióinak képzésére használnak. Néhány modell a ResNet, a GoogLeNet, az InceptionV3, a VGG16, az ImageNet és még sok más elérhető.
Objektum-felismerés: A képekből származó objektum-észlelést széles körben használják bármilyen objektum észlelésére és a kép ezen alapján osztályozására. Nagyméretű képzési adatkészletre van szüksége, az objektum minden koordinátájával egyértelműen meghatározva. A széles körben használt objektumdetektáló modellek a YOLO (csak egyszer nézel) és az SSD (Single Shot Object Detectors).
Képgenerálás: A képgenerációk segítenek az adatok alapján hamis képek létrehozásában. A karikatúra generálása is tekinthető egyik alkalmazásának. A GAN (Generative Adversarial Networks) a képgenerációs modellekhez használatos. Képgenerátort és megkülönböztetőt tartalmaznak.
2. ANN a jelekben
Az ANN egy biológiai ideghálózaton alapuló rendszer, amely az egyik neuron típusa a következő:
Beszédfelismerés: A beszédfelismerő rendszer átalakítja a beszédjeleket, és dekódolja azokat szöveggé vagy valamilyen jelentéssel. Elmondhatjuk, hogy ez egy közvetlen példa a virtuális asszisztens vagy a chatbot alkalmazásaira. Manapság a Google intelligens otthonát, az Alexa-t, a Siri-t, a Google segítségét vagy a Cortana-t a legtöbbünk ismeri.
3. ANN nyelven
Ez két modellre osztható, elsősorban a következőkre:
Szöveg osztályozása és kategorizálása: A szöveg osztályozása a dokumentumkeresés és -szűrés, az internetes internetes keresés, a nyelv azonosítása és az érzelmi elemzés elengedhetetlen része. Az ideghálózatokat aktívan használják az ilyen típusú feladatokhoz.
A neves entitásfelismerés és a beszédcímkézés részei azoknak az alkalmazásoknak, amelyek a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) területéhez tartoznak. A széles körben használt modellek a visszatérő neurális hálózatok (RNN) és a hosszú távú memória (LSTM) hálózatok. Noha a CNN-t is használják bizonyos alkalmazásokhoz.
Nyelvgenerálás és dokumentum-összefoglalás: A természetes nyelv-előállítást, az átfogalmazást és a dokumentumok összefoglalását széles körben használják a dokumentumok létrehozására és a több dokumentum összefoglalására. Alkalmazásuk megtalálható szöveges alapú jelentések előállításában az adattáblákból, az automatikus jelentéskészítésben, az orvosi jelentések összefoglalásában, a történetek és viccek generálásában, stb.
A szöveggeneráláshoz széles körben használt modell a Recurrent Neural Network (RNN) modell.
Következtetés
A neurális hálózatok kiterjedt képzéssel segítik a nehéz problémák megkönnyítését. Széles körben használják a képek, valamint a szövegek osztályozására, előrejelzésére, tárgyak észlelésére és generálására.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató az alkalmazáshoz a neurális hálózaton. Itt tárgyaljuk az idegi hálózat alkalmazásának bevezetését is. Lehet, hogy megnézi a következő cikkeket is, ha többet szeretne megtudni -
- A neurális hálózat osztályozása
- Hálózati szkennelő eszközök
- Ismétlődő neurális hálózatok (RNN)
- Gépi tanulás vs neurális hálózat