Введення в нейронні мережі [+ 5 Learning Resources]

| | 0 Comments| 7:45 AM
Categories:

Нейронні мережі були розроблені, щоб відтворити складні зв’язки нейронів нервової системи людини.

Вважалося, що оскільки біологічна нервова система настільки ефективна в передачі та обробці сигналів, вона може допомогти створити людський інтелект для машин.

Це призвело до створення мережі штучних нейронів, які можуть обробляти та передавати дані так само, як кластер нейронів у людському мозку.

Це забезпечило значно покращену здатність машин навчатися та розумно реагувати, отже, народження нейронних мереж.

У цій статті я розповім про нейронні мережі, як вони працюють, їхні переваги та інші важливі аспекти.

Давайте розпочнемо!

Що таке нейронні мережі?

Джерело зображення: Tibco.com

Нейронні мережі або штучні нейронні мережі (ANN) є частиною штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML), які навчають машини/комп’ютери обробляти інформацію, як біологічний мозок. Мережа має адаптивну систему, яка дозволяє їй вчитися на попередній діяльності та постійно вдосконалюватися.

Нейронні мережі є підгрупою машинного навчання, і їх ядро ​​розроблено з використанням алгоритмів глибокого навчання. Назва «нейронна мережа» натхненна складною мережею нейронів у людському мозку та тим, як нейрони спілкуються.

Нейронна мережа використовує свої навчальні дані як вхідні дані для підтримки навчання та підвищення своїх здібностей. Він забезпечує постійне навчання на основі попередніх даних із підвищенням точності, що робить його потужним сучасним інструментом.

Історію нейронних мереж можна простежити до першої ери комп’ютерів. Перший екземпляр нейронної мережі був розроблений Уорреном МакКалохом як ланцюгова система, яка може наближено відтворювати роботу людського мозку.

У 1958 році Франком Розенблатом був розроблений перший приклад штучного сприйняття. У 1982 році Джон Хопфілд опублікував статтю про «рекурентні нейронні мережі». Нейронні мережі широко використовувалися в 1988 році в галузі вивчення білків.

Технологія використовувалася для передбачення тривимірних форм білків. До 1992 року був розроблений алгоритм розпізнавання тривимірних об’єктів.

В даний час нейронні мережі стали дуже розвиненими. Вони використовуються в багатьох секторах, від охорони здоров’я, аерокосмічної галузі та оборони до кібербезпеки, маркетингу та прогнозування погоди.

Як працюють нейронні мережі?

Як пояснювалося вище, на розробку нейронної мережі надихнув людський мозок з точки зору нейронної архітектури. Нейрони людського мозку можуть створювати складну та добре взаємопов’язану мережу, через яку надсилаються сигнали та обробляється інформація. Це діє як функція нейронів, які реплікуються нейронними мережами.

Основним методом функціонування нейронних мереж є взаємозв’язок кількох і різних шарів нейронів усередині мережі. Кожен нейрон з’єднаний з іншим через вузол.

Він може отримувати вхідні дані від попереднього рівня та надсилати вихідні дані, які передаються на наступний рівень. Цей крок продовжує повторюватися, доки останній рівень не прийме рішення чи прогноз.

Роботу нейронної мережі можна краще зрозуміти з точки зору окремих механізмів кожного рівня мережі, через який дані проходять і обробляються. У базовій структурі є три рівні – вхідний, прихований і вихідний.

Вхідний шар

Цей рівень нейронної мережі відповідає за збір даних із зовнішнього світу. Після збору даних рівень також обробляє ці дані, аналізує вміст даних і додає до даних категорію для кращої ідентифікації. Потім він надсилає дані на наступний рівень.

  Нові RPG-коди Disgaea: викупіть зараз

Прихований шар

Дані з прихованого шару надходять із вхідного шару та інших прихованих шарів. У нейронній мережі може бути велика кількість прихованих шарів. Кожен із прихованих шарів може аналізувати вхідні дані, передані з попереднього шару. Потім вхідні дані обробляються, а потім передаються далі.

Вихідний шар

Дані, передані з останнього прихованого шару, досягають вихідного рівня. Цей рівень показує кінцевий результат обробки даних, який відбувається на попередніх рівнях нейронної мережі. Вихідний рівень може мати один або більше вузлів на основі вхідних даних.

Наприклад, при роботі з двійковими даними (1/0, Так/Ні) використовуватиметься один вихідний вузол. Але при роботі з багатокатегорійними даними буде використано кілька вузлів.

Прихований рівень — це, по суті, мережа глибокого навчання взаємозв’язків між кількома вузлами. З’єднання вузла представлено числом, яке називається «вага». Він показує, наскільки вузол може впливати на інші вузли. Позитивне значення вказує на здатність збуджувати інший вузол, тоді як негативне значення вказує на здатність пригнічувати інший вузол.

Типи нейронних мереж

Для різних типів використання та даних застосовуються різні типи нейронних мереж, кожна з яких має різну архітектуру. Ось деякі типи нейронних мереж:

#1. Мережа прямого живлення

У цьому типі нейронної мережі присутні кілька взаємопов’язаних прихованих шарів і нейронів. Тут потік інформації відбувається лише в прямому напрямку без зворотного розповсюдження, звідси й назва «прямий зв’язок». Більша кількість цього шару допомагає налаштувати вагу; а отже, навчання.

#2. перцептрон

Це найпростіша форма мережі, яка складається лише з 1 нейрона. Нейрон застосовує функцію активації до входу, щоб отримати двійковий вихід. По суті, він додає вхідне значення та вагу вузла та передає суму до функції активації для створення виходу. Приховані шари в цьому типі мережі відсутні.

#3. Багатошаровий персептрон

Цей тип нейронної мережі дозволяє зворотне поширення, яке не підтримується в системі прямого зв’язку. Це включає кілька прихованих рівнів і функції активації, які забезпечують двонаправлений потік даних. Вхідні дані передаються вперед, тоді як оновлення ваги передаються назад. Залежно від цілі функція активації може бути змінена.

#4. Радіальна базова мережа

Ця мережева категорія використовує шар нейронів радіальної базисної функції (RBF) між вхідним і вихідним шарами. Ці нейрони можуть зберігати класи різних навчальних даних, таким чином використовуючи інший спосіб прогнозування цілей. Нейрон порівнює евклідові відстані з фактично збереженими класами зі значення ознаки вхідних даних.

#5. Згорточна мережа

Ця нейронна мережа містить кілька шарів згорток, які ідентифікують важливі функції з вхідних даних, таких як зображення. Перші кілька шарів зосереджені на деталях низького рівня, тоді як наступні шари зосереджені на деталях високого рівня. Ця мережа використовує спеціальну матрицю або фільтр для створення карт.

#6. Повторювана мережа

Ця мережа використовується, коли є вимога отримати прогнози з певної послідовності даних. Для цього можуть знадобитися введення останнього прогнозу із затримкою часу. Це зберігається в комірці даних RNN, яка, у свою чергу, діє як другий вхід, який використовується для передбачення.

  Як підключити свій Droid Turbo 2 до комп’ютера

#7. Мережа короткочасної пам’яті

У цьому типі нейронної мережі додаткова спеціальна комірка пам’яті використовується для збереження інформації протягом більш тривалого часу та подолання проблеми зникаючих градієнтів. Логічні вентилі використовуються для ідентифікації виходів, які потрібно використати або відкинути. Таким чином, у цьому використовуються три логічні ворота: вхід, вихід і забуття.

Переваги нейронних мереж

Нейронні мережі пропонують багато переваг:

  • Завдяки своїй структурі він може обробляти дані та вивчати складні та нелінійні зв’язки про реальний світ і узагальнювати свої знання для створення нових результатів.
  • Нейронні мережі не мають обмежень на вхідні дані. Таким чином, вони можуть моделювати гетероскедастичність, через яку можна дізнатися про приховані зв’язки між даними.
  • Нейронна мережа може зберігати дані по всій мережі та працювати з недостатньою кількістю даних. Це створює надмірність даних і зменшує ризик втрати даних.

  • Через наявність надлишкових з’єднань він здатний обробляти декілька даних одночасно та паралельно. Це означає, що нейронні мережі можуть допомогти виконувати кілька функцій одночасно.
  • Здатність налаштовувати обробку даних надає йому високу відмовостійкість і навчає себе постійно вдосконалюватися.
  • Оскільки мережа використовує розподілену пам’ять, вона стійка до пошкодження даних.
  • Він може вчитися на минулих подіях, на основі яких може навчити машини приймати кращі рішення.

Застосування нейронних мереж

  • Прогнозування показників фондового ринку: багатошаровий перцептрон часто використовується для прогнозування показників фондового ринку та підготовки до змін на фондовому ринку. Система робить прогнози на основі коефіцієнтів прибутку, річної прибутковості та минулих даних про ефективність фондового ринку.

  • Розпізнавання облич: згорткові мережі використовуються для запуску системи розпізнавання облич, яка зіставляє даний ідентифікатор обличчя зі списком ідентифікаторів обличчя в базі даних, щоб показати позитивний збіг.
  • Вивчення поведінки в соціальних мережах: Perceptron для кількох гравців можна використовувати для вивчення поведінки людей у ​​соціальних мережах за допомогою віртуальних розмов і взаємодії в соціальних мережах. Ці дані можуть бути використані в маркетинговій діяльності.
  • Аерокосмічні дослідження: мережі із затримкою часу можна використовувати в різних галузях аеронавтики, таких як розпізнавання образів, системи безпеки безпеки, високоефективне автопілотування, діагностика несправностей літака та розробка моделювання. Це допомагає підвищити безпеку в галузі.
  • Планування оборони: стратегії оборони можна отримати та розробити за допомогою нейронних мереж. Цю технологію можна використовувати для прогнозування оборонних ризиків, контролю автоматизованого обладнання та визначення потенційних місць для патрулювання.
  • Охорона здоров’я: мережу можна використовувати для створення кращих методів візуалізації для ультразвуку, комп’ютерної томографії та рентгена. Це також може допомогти в кращому записі та відстеженні даних пацієнтів.
  • Перевірка особи: візерунки в почерку можна ідентифікувати за допомогою нейронних мереж. Це може допомогти виявити потенційні докази підробки за допомогою систем перевірки почерку та підпису.
  • Прогноз погоди: Дані метеорологічних супутників можна використовувати для динамічного моделювання та прогнозування погодних умов з більшою точністю. Це може допомогти створити раннє попередження про стихійні лиха, щоб можна було вчасно вжити запобіжних заходів.

Навчальні ресурси

#1. Глибоке навчання AZ від Udemy

Deep Learning AZ від Udemy допоможе вам навчитися використовувати Python і створювати алгоритми глибокого навчання. Тривалість курсу 22 години 33 хвилини.

  8 корисних програм для моніторингу бази даних для аналізу продуктивності

Курс навчить студентів:

  • Краще розуміти концепції штучного інтелекту, нейронних мереж, самоорганізованих карт, машини Больцмана та автокодерів.
  • Як застосувати ці технології на практиці в реальному світі.

Ціна курсу 39,98$.

#2. Data Science від Udemy

Наука про дані – це чудовий курс із глибокого навчання та нейронних мереж, який дає поглиблене висвітлення теорій нейронних мереж, які використовуються в машинному навчанні. Цей курс також пропонує Udemy. Його тривалість – 12 годин.

Курс навчатиме:

  • Про глибинне навчання та функцію нейронної мережі
  • Розробка коду для нейронних мереж з нуля

Вартість курсу 35,13 $.

#3. Створення нейронних мереж від Udemy

Курс Udemy Building Neural Networks in Python з нуля дає змогу учневі розвивати глибоке та машинне навчання за допомогою градієнтного спуску та лінійної регресії. Тривалість курсу 3 години 6 хвилин.

Курс навчатиме:

  • Про основні функції нейронних мереж, як-от лінійна регресія, зворотне поширення та функція вартості
  • Щоб навчити нейронні мережі, класифікуйте їх, налаштуйте швидкість навчання, нормалізуйте вхідні дані та оптимізуйте їхню точність.

Вартість курсу 31,50$.

#4. Нейронні мережі та глибоке навчання від Coursera

Курс «Нейронні мережі та глибоке навчання» пропонує Coursera. Це перший курс, який спеціалізується на глибокому навчанні та зосереджується на основних концепціях. Тривалість курсу 25 годин.

Курс навчатиме:

  • Ознайомитися з важливими технологічними тенденціями, які сприяють розвитку глибокого навчання
  • Дізнайтеся, як тренувати глибоке навчання та використовувати їх для розробки повністю підключеної мережі.

Цей курс пропонується безкоштовно.

#5. Створення передового глибокого навчання та НЛП

Курс «Створення передового глибокого навчання та НЛП» пропонує Educative. Курс займає близько 5 годин.

Курс навчатиме:

  • Працюйте в середовищах практичного кодування
  • Дізнайтеся про концепції глибокого навчання та попрактикуйтеся в проектах, пов’язаних із обробкою природної мови (NLP) і передовим глибоким навчанням

Вартість курсу становить 9,09$ на місяць.

#6. Проекти нейронної мережі з Python:

Ця книга Джеймса Лоя є чудовим посібником із використання Python і відкриття можливостей штучних нейронних мереж. Це змусить вас вивчати та впроваджувати нейронні мережі за допомогою шести проектів на Python із використанням нейронних мереж. Завершення цього проекту допоможе вам створити ваше портфоліо машинного навчання.

Курс навчатиме:

  • Архітектури нейронних мереж, такі як LSTM і CNN
  • Для використання популярних бібліотек, таких як Keras
  • Проекти включають аналіз настроїв, ідентифікацію облич, виявлення об’єктів тощо.

#7. Нейронні мережі та глибоке навчання

У цій книзі Чару К. Аггарвала розглядаються сучасні та класичні моделі глибокого навчання. Він навчить вас алгоритмам і теорії глибокого навчання та нейронних мереж, щоб ви могли застосовувати їх у кількох програмах.

Він також охоплює такі додатки, як системи рекомендацій, підписи та класифікація зображень, текстова аналітика, машинний переклад, ігри тощо.

Ти навчишся:

  • Основи нейронної мережі
  • Основи нейронних мереж
  • Розширені теми нейронних мереж, як-от GAN, нейронні машини Тьюринга тощо.

Висновок

Нейронні мережі, по суті, є частиною штучного інтелекту, яка підтримує навчання у спосіб, близький до людського інтелекту. Вони складаються з кількох рівнів, кожен зі своєю функцією та результатом. Враховуючи такі переваги, як точність, можливості обробки даних, паралельні обчислення тощо, застосування нейронних мереж зростає в багатьох секторах для прогнозування та прийняття розумніших рішень.

Ви також можете досліджувати згорточні нейронні мережі.