Mi az idegháló?

A neurális hálókat az emberi agy után modellezik, hogy felismerjék a mintákat. Adatkészleteket vesznek fel, és felismerik a mintát. Segítik a jelöletlen adatok csoportosítását a hasonlóságok alapján, azaz elősegítik a besorolást és a csoportosítást. Képesek alkalmazkodni a változásokhoz, és a lehető legjobb eredményt hozják anélkül, hogy újratervezni kellene a kibocsátási kritériumokat.

A neurális hálózat meghatározása

A neurális hálózat az emberi agy és az emberi idegrendszer működése után kialakított algoritmusok halmaza. Egy neuron egy matematikai függvény, amely bemeneteket vesz fel, majd az alkalmazott algoritmus szerint osztályozza őket. Ez egy bemeneti rétegből, több rejtett rétegből és egy kimeneti rétegből áll. Részei vannak összekapcsolt csomópontokkal. Minden csomópont egy olyan észlelés, amely betáplálja a jelet egy aktivációs függvénybe.

A neurális hálózat megértése

Az ideghálózatokat ugyanúgy képzik és tanítják, mint egy gyermeket fejlődő agyát. Nem programozhatók közvetlenül egy adott feladathoz. Olyan képzésben részesülnek, hogy alkalmazkodjanak a változó bemenetekhez. Három módszer vagy tanulási paradigma létezik a neurális hálózat tanítására.

  1. Felügyelt tanulás
  2. Erősítő tanulás
  3. Nem felügyelt tanulás

Beszéljünk róluk röviden,

1. Felügyelt tanulás

Ahogy a neve is sugallja, a felügyelt tanulás felügyelő vagy tanár jelenlétében jelenti. Ez azt jelenti, hogy egy címkézett adatkészlet már van a kívánt kimenettel, azaz az a neurális hálózat által elvégzendő optimális művelet, amely már jelen van néhány adatkészletnél. Ezután a gép új adatkészleteket kap az edzési adatkészletek elemzéséhez és a helyes kimenet előállításához.

Ez egy zárt visszacsatoló rendszer, de a környezet nincs a hurokban.

2. Erősítő tanulás

Ebben az esetben a bemeneti-kimeneti leképezés megtanulását a környezettel való folyamatos interakció valósítja meg, hogy a teljesítmény skaláris indexe minimalizálható legyen. Ebben a tanár helyett egy kritikus dolgozik, amely az elsődleges megerősítő jelet, azaz a környezetről kapott skaláris bemenetet heurisztikus megerősítési jellé (jobb minőségű megerősítő jel) és skaláris bemenetté alakítja.

Ennek a tanulásnak a célja a költségek minimalizálása, azaz a lépések sorozatán keresztül elvégzett tevékenységek várható összesített költsége.

3. Nem felügyelt tanulás

Ahogy a neve is sugallja, nincs elérhető tanár vagy felügyelő. Ebben az adatot sem címkézik, sem nem osztályozzák, és az idegi hálózat számára nem állnak rendelkezésre előzetes útmutatások. Ebben a gépen a megadott adatkészleteket a hasonlóságok, különbségek és minták szerint csoportosítani kell, előzetes képzés nélkül.

Munka a neurális hálózattal

A neurális hálózat egy súlyozott gráf, ahol a csomópontok az idegsejtek, és a kapcsolatokat élek jelzik súlyokkal. A külvilág adatait veszi fel, és x (n) -nel van jelölve.

Mindegyik bemenetet megszorozzuk a megfelelő súlyokkal, majd összeadjuk. Ha a súlyozott összeg nullával egyenlő, akkor a torzítás akkor adódik hozzá, ahol a torzítás 1-es bemenete van, és b súlya megegyezik. Ezután ezt a súlyozott összeget továbbítják az aktiválási funkcióhoz. Az aktivációs függvény korlátozza a neuron kimenetének amplitúdóját. Különféle aktiválási funkciók léteznek, például küszöbérték, darabosan lineáris vagy Sigmoid funkció.

A neurális hálózat építészete

A neurális hálózat alapvetően háromféle architektúrát tartalmaz.

  1. Egyrétegű előrejelző hálózat
  2. Többrétegű feedforward hálózat
  3. Ismétlődő hálózat

1. Egyrétegű visszacsatoló hálózat

Ebben egy bemeneti réteg forráscsomópontokat vetünk fel az idegsejtek kimeneti rétegére. Ez a hálózat egy visszatérő vagy aciklusos hálózat. Egyrétegűnek hívják, mert csak a kimeneti réteg számítási idegsereire utal. A bemeneti rétegre nem kerül kiszámítás, ezért nem számítják.

2. Többrétegű Feedforward Network

Ebben a bemeneti és a kimeneti rétegek kivételével van egy vagy több rejtett réteg. Ennek a rétegnek a csomópontjait rejtett neuronoknak vagy rejtett egységeknek nevezzük. A rejtett réteg szerepe a beavatkozás a kimenet és a külső bemenet között. A bemeneti réteg csomópontjai bemenőjelet adnak a második réteg csomópontjaihoz, azaz a rejtett réteghez, és a rejtett réteg kimenete a következő réteg bemeneteként szolgál, és ez a hálózat többi részében folytatódik.

3. Ismétlődő hálózatok

A visszatérő szinte hasonló egy visszacsatoló hálózathoz. A fő különbség az, hogy legalább egy visszacsatolási körrel rendelkezik. Lehet, hogy nulla vagy több rejtett réteg van, de legalább egy visszacsatoló hurok ott lesz.

A neurális hálózat előnyei

  1. Képesek hiányos információkkal dolgozni.
  2. A hibatűrés képessége.
  3. Van elosztott memória
  4. Lehet gépi tanulást végezni.
  5. Párhuzamos feldolgozás.
  6. Információkat tárol a teljes hálózaton
  7. Megtanulhatja a nemlineáris és összetett kapcsolatokat.
  8. Az általánosítási képesség, azaz következtethetetlen láthatatlan kapcsolatokat vonhat le néhány korábbi kapcsolattól való tanulás után.

Szükséges neurális hálózati készségek

  1. Alkalmazott matematika és algoritmusok ismerete.
  2. Valószínűség és statisztika.
  3. Elosztott számítástechnika.
  4. Alapvető programozási ismeretek.
  5. Adat modellezése és értékelése.
  6. Szoftverfejlesztés és rendszertervezés.

Miért kellene használni a neurális hálózatokat?

  1. Segít a valós világ nemlineáris és összetett kapcsolatának modellezésében.
  2. A mintafelismerésben használják őket, mert általánosíthatják.
  3. Számos alkalmazásuk van, például szöveges összesítés, aláírás-azonosítás, kézírás-felismerés és még sok más.
  4. Modellezheti az adatokat nagy volatilitással.

Neurális hálózatok hatálya

A jövőben széles körű. A kutatók folyamatosan dolgoznak az ideghálózatokon alapuló új technológiákon. Minden átalakul automatizálássá, tehát nagyon hatékonyan kezelik a változásokat, és ennek megfelelően alkalmazkodni tudnak. Az új technológiák növekedése miatt számos munkahely nyílik meg a mérnökök és az ideghálózati szakértők számára. Ennélfogva a jövőben is az idegi hálózatok fontos munkavállalók lesznek.

Hogyan segít ez a technológia a karrier növekedésében?

Óriási karriernövekedés tapasztalható a neurális hálózatok területén. A neurális hálózati mérnök átlagos fizetése körülbelül évente 33 856 USD-től 153 240 USD-ig terjed.

Következtetés

Az ideghálózatok sokat nyerhetnek. Tanulhatnak és alkalmazkodhatnak a változó környezethez. Hozzájárulnak más területeken, valamint a neurológia és a pszichológia területén. Ezért a mai időben és a jövőben is nagy a neurális hálózatok lehetősége.

Ajánlott cikkek

Ez egy útmutató a Mi az idegi hálózatok? Itt tárgyaltuk a neurális hálózatok alkotóelemeit, működését, készségeit, karrier-növekedését és előnyeit. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -

  1. Mi a Big Data Technology?
  2. Gépi tanulás vs neurális hálózat
  3. Mi az a mesterséges intelligencia?
  4. Bevezetés a gépi tanulásba
  5. Bevezetés a neurális hálózat osztályozásába
  6. Darabképes funkció a Matlab-ban
  7. Neurális hálózatok megvalósítása

Kategória: