Introduksjon til anvendelse av nevralt nettverk
Følgende artikkel gir en oversikt for applikasjonen av nevralt nettverk i detalj. Det første spørsmålet som dukker opp i tankene våre er hva menes med kunstig nevralt nettverk? Og hvorfor trenger vi kunstig nevralt nettverk? Kunstige nevrale nettverk er beregningsmodeller basert på biologiske nevrale nettverk. De gjør det lettere å løse problemer, mens vi vanligvis trenger å skrive lang kode for komplekse problemer.
Neural Networks er med på å løse problemene uten omfattende programmering med de problemspesifikke regler og betingelser. De er forenklede modeller som brukes til mange lignende typer problemer med det meste av kompleks matematisk beregning som bak kulissene. Nevrale nettverk er mye raskere i prediksjon etter at det har blitt trent enn konvensjonelt program.
De forskjellige typene nevrale nettverk er som Convolution Neural Network, Feedforward Neural Network, Recurrent Neural Network, Multilayer perceptron, etc. Den mest brukte nevrale nettverksmodellen er Convolution Neural Network (CNN).
Kunstige nevrale nettverk
La oss først forstå Kunstige nevrale nettverk (ANN) først. Det er hovedsakelig tre lag i kunstige nevrale nettverk.
1. Input Layer: Inngangssjiktet er det som inneholder nevroner som er ansvarlig for funksjonsinngangene. I tillegg til nevronene for funksjoner, er det også en nevron for skjevhet som er lagt til input-laget. Så det er n + 1 nevroner totalt i innsatslaget. Bias er ansvarlig for overføring av linjen eller kurven fra opprinnelsen.
2. Skjulte lag: De skjulte lagene er lagene som er mellom input- og output-lag. Antall skjulte lag kan varieres basert på applikasjon og behov. Deep Neural Networks er de som inneholder mer enn ett skjult lag.
3. Output Layer: Output laget inneholder nevroner som er ansvarlige for output av klassifisering eller prediksjon problem. Antallet nevroner i det er basert på antall utgangsklasser.
Bruksområder av nevrale nettverk
Kunstige nevrale nettverk er mye brukt i felt som bildeklassifisering eller merking, eller signaldeteksjon eller oversettelse av språk som vi finner som Google Translator. Kan det være forfalskningsdeteksjon ved bruk av biometrisk signal eller signal eller en slags forutsigelse eller prediksjon, kan du finne alle disse tingene som skal dekkes under paraplyen til kunstige nevrale nettverk.
Vi kan klassifisere applikasjonene i følgende domener:
- Bilder
- signaler
- Språk
1. ANN i bilder
Kunstige nevrale nettverk er mye brukt i bilder og videoer for tiden. Vi kan finne bruken av nevrale nettverk fra bildebehandling og klassifisering til jevn generasjon av bilder. Bilde- og videomerking er også bruken av nevrale nettverk. Kunstige nevrale nettverk som nå brukes er også mye brukt i biometri som ansiktsgjenkjenning eller signaturverifisering.
Tegngjenkjenning: Vi må ha funnet nettsteder eller applikasjoner som ber oss laste opp bildet av eKYC-dokumentene våre, ikke sant? Alt de gjør er å gjenkjenne tegnene i bildene av eKYC-dokumentene våre. Dette er en mye brukt applikasjon av nevralt nettverk som faller under kategorien mønstergjenkjenning. Dokumentbildene eller gammel litteratur kan digitaliseres ved hjelp av karaktergjenkjenning. Her blir de skannede bildene av dokumenter matet til modellen, og modellen gjenkjenner tekstinformasjon i det skannede dokumentet. Modellene som vanligvis brukes til dette er CNN eller andre flerlags nevrale nettverk som nevralt nettverk med tilbakepropagering.
Bildeklassifisering eller merking: Hvor fint det føles når vi ikke kan gjenkjenne noe og vi bruker Google image search !! Det er nøyaktig det som kalles bildeklassifisering, eller det markerer bildene som blir matet til det. Convolution Neural Network eller Feed forward neurale nettverk med backpropagation brukes vanligvis til bildeklassifisering. Det er mange andre modeller også, men man må velge en modell basert på datasettet for trening og funksjoner av interesse.
Overføring læring kan gjøres ved å bruke en hvilken som helst forhåndsopplært modell hvis datasettet til problemet ditt ligner på datasettet til den forhåndsutdannede modellen du velger. Det er mange forhåndstrente bildeklassifiseringsmodeller som er trent på millioner av bilder av forskjellige hundre og tusenvis av klasser. Noen av modellene er ResNet, GoogLeNet, InceptionV3, VGG16, ImageNet og mange flere er tilgjengelige.
Objektdeteksjon: Objektdeteksjonen fra bilder brukes mye til å oppdage ethvert objekt og klassifisere bildet basert på det. Den trenger store treningsdatasett med alle koordinatene til objektet som er tydelig spesifisert. De mye brukte objektdeteksjonsmodellene er YOLO (You Only Look Once) og SSD (Single Shot Object Detectors).
Bildegenerering : Bildegenerasjoner hjelper til med å generere falske bilder basert på dataene. Karikaturgenerering kan også betraktes som en av dens applikasjoner. GAN (Generative Adversarial Networks) brukes til bildegenerasjonsmodeller. De består av bildegenerator og diskriminator.
2. ANN i signaler
ANN er et system basert på et biologisk nevralt nettverk, en av typene nevroner i ANN er -
Talegjenkjenning: Talegjenkjenningssystem konverterer talesignalene og avkoder dem til tekst eller en eller annen form for mening. Vi kan si det er et direkte eksempel på applikasjoner i virtuelle assistenter eller chatbots. I dag er Google smarte hjem, Alexa, Siri, Google-assistanse eller Cortana kjent for de fleste av oss.
3. ANN i språk
Dette kan deles inn i to modeller hovedsakelig som -
Tekstklassifisering og kategorisering: Tekstklassifisering er en essensiell del av dokumentsøk og -filtrering, online websøk og språkidentifikasjon og sentimentanalyse. Nevrale nettverk brukes aktivt for denne typen oppgaver.
Navngitt anerkjennelse av enheter og deler av talemerking er noen av applikasjonene som kommer inn under domenet Natural NLP (Natural Language Processing). De mye benyttede modellene er RNN (Recurrent Neural Networks) og Long-Short Term Memory (LSTM) nettverk. Selv om CNN også brukes til noen av applikasjonene.
Språkgenerering og dokumentoppsummering: Naturlig språkgenerering og parafrasering og dokumentoppsummering er mye brukt for å generere dokumentene og oppsummere flerdokumenter. Bruksområdene deres finner du i generering av tekstbaserte rapporter fra datatabeller, automatiske rapporter, rapportering, oppsummering av medisinske rapporter, generering av historier og vitser, etc.
Modellen som er mye brukt for tekstgenerering er RNN-modellen (Recurrent Neural Network).
Konklusjon
Neural Networks bidrar til å gjøre vanskelige problemer enkelt ved omfattende opplæring. De er mye brukt for klassifisering, prediksjon, objektdeteksjon og generering av bilder samt tekst.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til Application on Neural Network. Her diskuterer vi også introduksjon om anvendelse av nevralt nettverk. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Klassifisering av nevrale nettverk
- Nettverksskanneverktøy
- Gjentatte nevrale nettverk (RNN)
- Machine Learning vs Neural Network