Hva er nevrale nettverk?
Nevrale nettverk modelleres etter den menneskelige hjerne for å gjenkjenne mønstre. De tar datasett og gjenkjenner mønsteret. De hjelper til med å gruppere umerkede data på bakgrunn av likhetene, det vil si at de hjelper til med klassifisering og gruppering. De kan tilpasse seg endringer og genererer best mulig resultat uten å måtte utforme kriteriene for output.
Definisjon av nevralt nettverk
Det nevrale nettverket er et sett med algoritmer mønstret etter funksjonen til den menneskelige hjernen og det menneskelige nervesystemet. En nevron er en matematisk funksjon som tar innspill og deretter klassifiserer dem i henhold til den anvendte algoritmen. Det består av et inputlag, flere skjulte lag og et outputlag. Den har lag med sammenkoblede noder. Hver node er en oppfatning som mater signalet inn i en aktiveringsfunksjon.
Forstå nevrale nettverk
Nevrale nettverk blir trent og undervist akkurat som et barns utviklende hjerne trener. De kan ikke programmeres direkte for en bestemt oppgave. De er opplært på en slik måte at de kan tilpasse seg i henhold til det skiftende innspillet. Det er tre metoder eller læringsparadigmer for å undervise i et nevralt nettverk.
- Veiledet læring
- Forsterkningslæring
- Uovervåket læring
La oss diskutere dem kort,
1. Veiledet læring
Som navnet antyder, betyr veiledet læring i nærvær av en veileder eller en lærer. Det betyr at et sett med et merket datasett allerede er til stede med ønsket utgang, dvs. den optimale handlingen som skal utføres av det nevrale nettverket som allerede er til stede for noen datasett. Maskinen får deretter nye datasett for å analysere treningsdatasettene og for å produsere riktig utdata.
Det er et lukket tilbakemeldingssystem, men miljøet er ikke i løkka.
2. Forsterkningslæring
I dette gjøres læring av input-output kartlegging ved kontinuerlig interaksjon med miljøet slik at skalærindeksen for ytelse kan minimeres. I dette, i stedet for en lærer, er det en kritiker som konverterer det primære forsterkningssignalet, dvs. skalærinngangen mottatt fra miljøet til heuristisk forsterkningssignal (forsterkningssignal av høyere kvalitet) også en skalærinngang.
Målet med denne læringen er å minimere kostnaden for å gå-funksjonen, dvs.
3. Uovervåket læring
Som navnet antyder er det ingen lærere eller veileder tilgjengelig. I dette er dataene verken merket eller klassifisert, og ingen forhåndsveiledning er tilgjengelig for det nevrale nettverket. I dette må maskinen gruppere de medfølgende datasettene i henhold til likhetene, forskjellene og mønstrene uten trening gitt på forhånd.
Jobber med nevralt nettverk
Neuralnettverket er en vektet graf der noder er nevronene og forbindelsene er representert av kanter med vekter. Den har innspill fra omverdenen og er betegnet med x (n).
Hver inngang multipliseres med sine respektive vekter, og deretter legges de til. En skjevhet legges til hvis den vektede sum tilsvarer null, der skjevhet har innspill som 1 med vekt b. Deretter overføres denne vektede summen til aktiveringsfunksjonen. Aktiveringsfunksjonen begrenser amplituden til utløpet fra nevronen. Det er forskjellige aktiveringsfunksjoner som terskelfunksjon, stykkevis lineær funksjon eller Sigmoid-funksjon.
The Architecture of Neural Network
Det er i utgangspunktet tre typer arkitektur av det nevrale nettverket.
- Enkellags feedforward nettverk
- Flersjikt feedforward nettverk
- Gjentagende nettverk
1. Enkellags feedforward nettverk
I dette har vi et inputlag med kildeknuter projisert på et utgangssjikt av nevroner. Dette nettverket er et fremadrettet eller syklisk nettverk. Det betegnes som et enkelt lag fordi det bare refererer til beregningsneuronene i utgangssjiktet. Ingen beregninger utføres på inngangssjiktet, og det telles derfor ikke.
2. Multilags Feedforward Network
I dette er det ett eller flere skjulte lag med unntak av input- og output-lagene. Knutene til dette laget kalles skjulte nevroner eller skjulte enheter. Det skjulte lagets rolle er å gripe inn mellom utgangen og den eksterne inngangen. Knutepunktene til inngangssjiktet leverer inngangssignal til nodene i det andre laget, dvs. det skjulte laget, og utgangen fra det skjulte laget fungerer som en inngang for neste lag, og dette fortsetter for resten av nettverket.
3. tilbakevendende nettverk
En tilbakevendende er nesten lik et fremadrettet nettverk. Den største forskjellen er at den i det minste har en tilbakemeldingssløyfe. Det kan være null eller flere skjulte lag, men minst en tilbakemeldingssløyfe vil være der.
Fordeler med nevralt nettverk
- Kan jobbe med ufullstendig informasjon når du er trent.
- Har evnen til feiltoleranse.
- Ha et distribuert minne
- Kan lage maskinlæring.
- Parallell behandling.
- Lagrer informasjon på et helt nettverk
- Kan lære ikke-lineære og sammensatte forhold.
- Evne til å generalisere dvs. kan utlede usettede forhold etter å ha lært av noen tidligere forhold.
Nødvendige ferdigheter i nevrale nettverk
- Kunnskap om anvendt matematikk og algoritmer.
- Sannsynlighet og statistikk.
- Distribuert databehandling.
- Grunnleggende programmeringsferdigheter.
- Datamodellering og evaluering.
- Programvareteknikk og systemdesign.
Hvorfor skal vi bruke nevrale nettverk?
- Det hjelper med å modellere de ikke-lineære og komplekse forholdene i den virkelige verden.
- De brukes i mønstergjenkjenning fordi de kan generalisere.
- De har mange applikasjoner som tekstoppsummering, signaturidentifikasjon, gjenkjennelse av håndskrift og mange flere.
- Den kan modellere data med høy volatilitet.
Neural Networks Omfang
Det har et bredt omfang i fremtiden. Forskere jobber kontinuerlig med nye teknologier basert på nevrale nettverk. Alt konverteres til automatisering, og derfor er de veldig effektive i å håndtere endringer og kan tilpasse seg deretter. På grunn av en økning i nye teknologier, er det mange stillinger for ingeniører og eksperter i nevrale nettverk. Derfor vil nevrale nettverk også i fremtiden vise seg å være en viktig jobbleverandør.
Hvordan denne teknologien vil hjelpe deg i karrierevekst
Det er en enorm karrierevekst innen nevrale nettverk. En gjennomsnittslønn for nevrale nettverksingeniører varierer mellom $ 33, 856 og $ 153, 240 per år.
Konklusjon
Det er mye å tjene på nevrale nettverk. De kan lære og tilpasse seg i henhold til det skiftende miljøet. De bidrar til andre områder, så vel som innen nevrologi og psykologi. Derfor er det et stort omfang av nevrale nettverk både i dag og i fremtiden.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til Hva er nevrale nettverk? Her diskuterte vi komponenter, arbeid, ferdigheter, karrierevekst og fordeler ved nevrale nettverk. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Hva er Big Data Technology?
- Machine Learning vs Neural Network
- Hva er kunstig intelligens
- Introduksjon til maskinlæring
- Introduksjon til klassifisering av nevralt nettverk
- Brikkefunksjon i Matlab
- Implementering av nevrale nettverk