Невронните мрежи са разработени в опит да възпроизведат сложните връзки на невроните на човешката нервна система.
Смятало се е, че тъй като биологичната нервна система е толкова ефективна при препредаване и обработка на сигнали, тя може да помогне за създаването на човешкия интелект за машините.
Това доведе до създаването на мрежа от изкуствени неврони, които могат да обработват и прехвърлят данни точно като клъстер от неврони в човешкия мозък.
Това осигури значително подобрен капацитет за машините да учат и реагират интелигентно, следователно, раждането на невронните мрежи.
В тази статия ще обсъдя невронните мрежи, как работят, техните предимства и други важни аспекти.
Да започваме!
Съдържание
Какво представляват невронните мрежи?
Източник на изображението: Tibco.com
Невронните мрежи или изкуствените невронни мрежи (ANN) са част от изкуствения интелект (AI) и машинното обучение (ML), които учат машините/компютрите да обработват информация като биологичния мозък. Мрежата има адаптивна система, която й позволява да се учи от предишните си дейности и да продължава да се подобрява.
Невронните мрежи са подгрупа на машинното обучение и тяхното ядро е разработено с помощта на алгоритми за дълбоко обучение. Името „невронна мрежа“ е вдъхновено от сложната мрежа от неврони в човешкия мозък и от начина, по който невроните комуникират.
Невронната мрежа използва своите данни за обучение като вход за подпомагане на обучението и подобряване на своите способности. Той осигурява постоянно учене от минали данни с нарастваща точност, което го прави мощен, модерен инструмент.
Историята на невронните мрежи може да бъде проследена до първата ера на компютрите. Първият екземпляр на невронна мрежа е проектиран от Уорън Маккулох като електрическа система, която може да се доближи до функцията на човешкия мозък.
През 1958 г. първият случай на изкуствено възприятие е разработен от Франк Розенблат. През 1982 г. беше публикувана статия за „повтарящите се невронни мрежи“ от Джон Хопфийлд. Невронните мрежи бяха широко използвани през 1988 г. в областта на изследването на протеини.
Технологията е използвана за предсказване на триизмерните форми на протеините. До 1992 г. е разработен алгоритъм за разпознаване на 3D обекти.
В момента невронните мрежи са много напреднали. Те се използват в множество сектори, от здравеопазване, космическо пространство и отбрана до киберсигурност, маркетинг и прогнози за времето.
Как работят невронните мрежи?
Както беше обяснено по-горе, развитието на невронната мрежа е вдъхновено от човешкия мозък по отношение на невронната архитектура. Невроните на човешкия мозък могат да създадат сложна и силно взаимосвързана мрежа, чрез която се изпращат сигнали и се обработва информация. Това действа като функция на невроните, които се репликират от невронни мрежи.
Основният метод, чрез който функционират невронните мрежи, е чрез взаимосвързаността на множество и различни слоеве неврони в мрежата. Всеки неврон е свързан с друг чрез възел.
Той може да получи вход от слоя преди него и да изпрати изход, който преминава към слоя след това. Тази стъпка продължава да се повтаря, докато крайният слой не вземе решение или прогноза.
Работата на невронната мрежа може да бъде разбрана по-добре от гледна точка на отделните механизми на всеки слой на мрежата, през който данните преминават и се обработват. В основната структура има три слоя – вход, скрит и изход.
Входен слой
Този слой на невронната мрежа е отговорен за събирането на данни от външния свят. След като данните бъдат събрани, слоят също обработва тези данни, анализира съдържанието на данните и добавя категория към данните за по-добра идентификация. След това изпраща данните към следващия слой.
Скрит слой
Данните от скрития слой идват от входния слой и други скрити слоеве. В невронната мрежа може да има голям брой скрити слоеве. Всеки от скритите слоеве може да анализира вход, който е предаден от предишен слой. След това входът се обработва и след това се предава по-нататък.
Изходен слой
Данните, предадени от последния скрит слой, достигат до изходния слой. Този слой показва крайния резултат от обработката на данни, която се случва в предишните слоеве на невронната мрежа. Изходният слой може да има един или повече възли въз основа на входа.
Например, когато се работи с двоични данни (1/0, Да/Не), ще се използва един изходен възел. Но докато се работи с многокатегорийни данни, ще се използват множество възли.
Скритият слой по същество е мрежата за дълбоко обучение от взаимовръзки между няколко възела. Връзката на възела е представена от число, наречено „тегло“. Той показва колко възелът може да повлияе на други възли. Положителната стойност показва способността за възбуждане на друг възел, докато отрицателната стойност показва способността за потискане на друг възел.
Видове невронни мрежи
За различни видове употреби и данни се прилагат различни видове невронни мрежи, всяка от които има различна архитектура. Ето някои от видовете невронни мрежи:
#1. Feed Forward Network
В този тип невронна мрежа присъстват множество взаимосвързани скрити слоеве и неврони. Тук потокът от информация е само в права посока без обратно разпространение, откъдето идва и името „подаване напред“. По-голям брой от този слой помага при персонализиране на теглото; и следователно, учене.
#2. Перцептрон
Това е най-основната форма на мрежа, която се състои само от 1 неврон. Невронът прилага функция за активиране към входа, за да получи двоичен изход. По същество той добавя входната стойност и теглото на възела и предава сумата на функцията за активиране, за да създаде изхода. В този тип мрежи липсват скрити слоеве.
#3. Многослоен перцептрон
Този тип невронна мрежа позволява обратно разпространение, което не се поддържа в системата за подаване напред. Това включва няколко скрити слоя и функции за активиране, които позволяват двупосочен поток от данни. Входящите данни се разпространяват напред, докато актуализациите на теглото се разпространяват назад. Въз основа на целта функцията за активиране може да бъде променена.
#4. Радиална базова мрежа
Тази мрежова категория използва слой от неврони с радиална базова функция (RBF) между входния и изходния слой. Тези неврони могат да съхраняват класовете на различните данни за обучение, като по този начин използват различен начин за прогнозиране на целите. Невронът сравнява евклидовите разстояния с действително съхранени класове от стойността на характеристиката на входа.
#5. Конволюционна мрежа
Тази невронна мрежа съдържа множество слоеве от навивки, които идентифицират важни характеристики от входове, като например снимки. Първите няколко слоя се фокусират върху детайли от ниско ниво, докато следващите слоеве се фокусират върху детайли от високо ниво. Тази мрежа използва персонализирана матрица или филтър за създаване на карти.
#6. Повтаряща се мрежа
Тази мрежа се използва, когато има изискване да се получат прогнози от дадена последователност от данни. Може да отнеме забавени във времето входове на последната прогноза. Това се съхранява в клетката с данни RNN, която от своя страна действа като втори вход, използван за прогнозата.
#7. Мрежа за краткосрочна памет
В този тип невронни мрежи се използва допълнителна специална клетка с памет за запазване на информация за по-дълъг период от време и преодоляване на проблема с изчезващите градиенти. Логическите порти се използват за идентифициране на изходите, които трябва да бъдат използвани или изхвърлени. По този начин трите логически порти, използвани в това, са – вход, изход и забравяне.
Предимства на невронните мрежи
Невронните мрежи предлагат много предимства:
- Поради структурата си той може да обработва данни и да научава сложни и нелинейни връзки за реалния свят и да обобщава своето обучение, за да създава нови резултати.
- Невронните мрежи нямат ограничения за входовете. По този начин те могат да моделират хетероскедастичност, чрез която може да научи за скритите връзки между данните.
- Невронната мрежа може да съхранява данни в цялата мрежа и да работи върху недостатъчно данни. Това създава излишък на данни и намалява риска от загуба на данни.
- Поради наличието на излишни връзки, той е в състояние да обработва множество данни едновременно и паралелно. Това означава, че невронните мрежи могат да помогнат за извършването на множество функции едновременно.
- Способността да регулира обработката на данни му дава силна толерантност към грешки и се обучава да се подобрява постоянно.
- Тъй като мрежата използва разпределена памет, тя е устойчива на повреда на данните.
- Може да се учи от минали събития, въз основа на които може да обучава машините да вземат по-добри решения.
Приложения на невронни мрежи
- Прогнозиране на представянето на фондовия пазар: Многослойният перцептрон често се използва за прогнозиране на представянето на фондовия пазар и подготвя за промени на фондовия пазар. Системата прави прогнози въз основа на коефициенти на печалба, годишна възвръщаемост и данни за минали резултати от фондовия пазар.
- Разпознаване на лица: Конволюционните мрежи се използват за стартиране на система за разпознаване на лица, която съвпада с даден лицев идентификатор със списък от лицеви идентификатори в базата данни, за да покаже положително съвпадение.
- Изучаване на поведението в социалните медии: Perceptron за мултиплейър може да се използва за изучаване на поведението на хората в социалните медии от виртуални разговори и взаимодействия в социалните медии. Тези данни могат да се използват в маркетингови дейности.
- Аерокосмически изследвания: Мрежите за забавяне на времето могат да се използват в различни области на аеронавтиката, като разпознаване на образи, системи за контрол на сигурността, високоефективно автопилотиране, диагностика на грешки на самолети и разработване на симулации. Това помага за подобряване на практиките за безопасност и сигурност в индустрията.
- Планиране на отбраната: Стратегиите за отбрана могат да бъдат достъпни и разработени с помощта на невронни мрежи. Технологията може да се използва за прогнозиране на рисковете за отбрана, контрол на автоматизирано оборудване и идентифициране на потенциални места за патрулиране.
- Здравеопазване: Мрежата може да се използва за създаване на по-добри техники за изображения за ултразвук, компютърна томография и рентгенови лъчи. Това също може да помогне за по-добро записване и проследяване на данните за пациентите.
- Проверка на самоличността: Моделите в почерка могат да бъдат идентифицирани с помощта на невронни мрежи. Това може да помогне за идентифициране на потенциални доказателства за фалшифициране чрез системи за проверка на почерк и подпис.
- Прогноза за времето: Данните от сателитите за времето могат да се използват за динамично моделиране и прогнозиране на моделите на времето с по-висока точност. Това може да помогне за създаването на ранно предупреждение за природни бедствия, така че да могат да се предприемат превантивни мерки навреме.
Ресурси за обучение
#1. Deep Learning AZ от Udemy
Deep Learning AZ от Udemy ще ви помогне да научите как да използвате Python и да създавате алгоритми за задълбочено обучение. Продължителността на курса е 22 часа и 33 минути.
Курсът ще научи студентите да:
- Разберете по-добре концепциите за AI, невронни мрежи, самоорганизиращи се карти, Boltzmann Machine и автоенкодери.
- Как да приложим тези технологии на практика в реалния свят.
Цената на курса е $39.98.
#2. Data Science от Udemy
Data Science е отличен курс за дълбоко обучение и невронни мрежи, който дава задълбочено покритие на теориите за невронни мрежи, използвани в машинното обучение. Този курс се предлага и от Udemy. Продължителността му е 12 часа.
Курсът ще научи:
- За дълбокото обучение и функцията на невронната мрежа
- Разработете код за невронни мрежи от нулата
Цената на курса е $35.13.
#3. Изграждане на невронни мрежи от Udemy
Курсът на Udemy Изграждане на невронни мрежи в Python от нулата дава възможност на обучаемия да развие задълбочено обучение и машинно обучение, използвайки градиентно спускане и линейна регресия. Продължителността на курса е 3 часа и 6 минути.
Курсът ще научи:
- За основните функции на невронните мрежи като линейна регресия, обратно разпространение и функция на разходите
- За да обучите невронни мрежи, класифицирайте ги, коригирайте скоростта им на обучение, нормализирайте входовете и оптимизирайте тяхната точност.
Цената на курса е $31.50.
#4. Невронни мрежи и дълбоко обучение от Coursera
Курсът Невронни мрежи и дълбоко обучение се предлага от Coursera. Това е първият курс, който се специализира в задълбочено обучение и се фокусира върху основните концепции. Продължителността на курса е 25 часа.
Курсът ще научи:
- Да се запознаят с важни технологични тенденции, които движат развитието на дълбокото обучение
- Научете как да тренирате дълбоко обучение и да ги използвате, за да разработите напълно свързана мрежа.
Този курс се предлага безплатно.
#5. Изграждане на Advanced Deep Learning и NLP
Курсът Изграждане на напреднало задълбочено обучение и НЛП се предлага от Educative. Курсът отнема около 5 часа.
Курсът ще научи:
- Работете в среди за практическо кодиране
- Научете за концепциите в дълбокото обучение и практикувайте по проекти, свързани с обработката на естествен език (NLP) и напредналото дълбоко обучение
Цената на курса е $9.09 на месец.
#6. Проекти за невронни мрежи с Python:
Тази книга от Джеймс Лой е най-доброто ръководство за това как да използвате Python и да откриете силата на изкуствените невронни мрежи. Ще ви накара да научите и внедрите невронни мрежи с помощта на шест проекта в Python, използващи невронни мрежи. Завършването на този проект ще ви помогне да изградите вашето ML портфолио.
Курсът ще научи:
- Архитектури на невронни мрежи като LSTM и CNN
- За да използвате популярни библиотеки като Keras
- Проектите включват анализ на настроението, идентифициране на лица, откриване на обекти и др.
#7. Невронни мрежи и дълбоко обучение
Тази книга от Charu C. Aggarwal обхваща модерни и класически модели в задълбоченото обучение. Ще ви научи на алгоритмите и теорията на дълбокото обучение и невронните мрежи, така че да можете да ги прилагате в няколко приложения.
Той също така обхваща приложения като системи за препоръчване, надписи и класифициране на изображения, анализ на текст, машинен превод, игри и др.
Ще се научиш:
- Основи на невронната мрежа
- Основи на невронните мрежи
- Теми за напреднали невронни мрежи като GAN, невронни машини на Тюринг и др.
Заключение
Невронните мрежи по същество са част от AI, която поддържа ученето по начин, който е близък до човешкия интелект. Те се състоят от множество слоеве, всеки със собствена функция и изход. Като се имат предвид техните предимства като точност, възможности за обработка на данни, паралелни изчисления и т.н., приложенията на невронните мрежи нарастват в множество сектори за правене на прогнози и по-интелигентни решения.
Можете също така да изследвате конволюционните невронни мрежи.