Какво е невронни мрежи?
Невронните мрежи се моделират след човешкия мозък да разпознава модели. Те вземат набори от данни и разпознават модела. Те помагат за групиране на незабелязани данни въз основа на приликите, т.е. помагат при класифицирането и групирането. Те могат да се адаптират към промените и да генерират най-добрия възможен резултат, без да е необходимо да препроектират критериите за продукция.
Определение на невронна мрежа
Невронната мрежа е набор от алгоритми, моделирани след функционирането на човешкия мозък и човешката нервна система. Неврон е математическа функция, която приема входове и след това ги класифицира според приложен алгоритъм. Състои се от входен слой, множество скрити слоеве и изходен слой. Има слоеве от взаимосвързани възли. Всеки възел е възприятие, което подава сигнала във функция за активиране.
Разбиране на невронната мрежа
Невронните мрежи се обучават и учат точно както се обучава развиващия се мозък на детето. Те не могат да бъдат програмирани директно за конкретна задача. Те са обучени по такъв начин, че да могат да се адаптират според променящия се вход. Има три метода или изучаване на парадигми за преподаване на невронна мрежа.
- Контролирано обучение
- Укрепване на обучението
- Неуправляемо обучение
Нека ги обсъдим накратко,
1. Контролирано обучение
Както подсказва името, контролираното обучение означава в присъствието на ръководител или учител. Това означава, че набор от етикетиран набор от данни вече присъства с желания изход, т.е. оптималното действие, което трябва да се извърши от невронната мрежа, което вече съществува за някои набори от данни. След това на машината се предоставят нови набори от данни, за да анализира наборите от данни за обучението и да произведе правилния изход.
Това е затворена система за обратна връзка, но средата не е в цикъла.
2. Укрепване на обучението
По този начин изучаването на картографирането на вход-изход се извършва чрез непрекъснато взаимодействие с околната среда, така че скаларният индекс на производителност да бъде сведен до минимум. В това, вместо учител, има критик, който превръща основния усилващ сигнал, т.е. скаларният вход, получен от околната среда, в евристичен усилващ сигнал (по-висококачествен усилващ сигнал), също скаларен вход.
Целта на това обучение е да се сведе до минимум функцията за разходи, т.е. очакваната кумулативна цена на предприетите действия в последователност от стъпки.
3. Неуправляемо обучение
Както подсказва името, няма наличен учител или ръководител. При това данните не са етикетирани, нито класифицирани и не са налични предварителни указания за невронната мрежа. По този начин машината трябва да групира предоставените набори от данни според приликите, разликите и моделите, без предварително да се провежда обучение.
Работа с Невронна мрежа
Невронната мрежа е претеглена графика, където възлите са невроните и връзките са представени от ръбове с тежести. Той приема вход от външния свят и се обозначава с x (n).
Всеки вход се умножава по съответните му тегла и след това се добавят. Пристрастие се добавя, ако претеглената сума е равна на нула, където пристрастието има вход като 1 с тегло b. Тогава тази претеглена сума се предава на функцията за активиране. Функцията за активиране ограничава амплитудата на изхода на неврона. Има различни функции на активиране като праг функция, парче линейна функция или функция Sigmoid.
Архитектурата на невронната мрежа
Основно има три типа архитектура на невронната мрежа.
- Еднослойна захранваща мрежа
- Многопластова захранваща мрежа
- Повтаряща се мрежа
1. Еднослойна мрежа за подаване
В това имаме входен слой от изходни възли, проектирани върху изходен слой от неврони. Тази мрежа е захранваща или ациклична мрежа. Тя се нарича като един слой, тъй като се отнася само до изчислителните неврони на изходния слой. Не се извършват изчисления на входния слой, следователно той не се отчита.
2. Многопластова мрежа за подаване
В това има един или повече скрити слоя с изключение на входните и изходните слоеве. Възлите на този слой се наричат скрити неврони или скрити единици. Ролята на скрития слой е да се намеси между изхода и външния вход. Възлите на входния слой подават входен сигнал към възлите на втория слой, т.е. скрития слой, а изходът на скрития слой действа като вход за следващия слой и това продължава за останалата част от мрежата.
3. Повтарящи се мрежи
Рецидивиращият е почти подобен на подвижна мрежа. Основната разлика е, че тя има поне един цикъл за обратна връзка. Възможно е да има нулев или повече скрит слой, но поне един цикъл за обратна връзка ще бъде там.
Предимства на Невронната мрежа
- Може да работи с непълна информация веднъж обучен.
- Да имат способност за толерантност.
- Имайте разпределена памет
- Може да направи машинно обучение.
- Паралелна обработка.
- Съхранява информация в цяла мрежа
- Може да научи нелинейни и сложни отношения.
- Способността да се обобщава, т.е. може да заключи невиждани взаимоотношения, след като се научите от някои предишни връзки.
Необходими умения на невронната мрежа
- Познаване на приложна математика и алгоритми.
- Вероятност и статистика.
- Разпределени изчисления.
- Основни умения по програмиране.
- Моделиране и оценка на данни.
- Софтуерно инженерство и дизайн на системи.
Защо трябва да използваме Невронни мрежи?
- Той помага да се моделират нелинейните и сложни отношения на реалния свят.
- Те се използват за разпознаване на модели, защото могат да обобщят.
- Те имат много приложения като обобщаване на текст, идентификация на подпис, разпознаване на почерк и много други.
- Той може да моделира данни с висока волатилност.
Обхват на невронните мрежи
Той има широк обхват в бъдеще. Изследователите непрекъснато работят върху нови технологии, базирани на невронни мрежи. Всичко се превръща в автоматизация, следователно те са много по-ефективни в справянето с промените и могат да се адаптират съответно. Поради нарастването на новите технологии, има много работни места за инженери и експерти по невронни мрежи. Следователно и в бъдеще невронните мрежи ще се окажат основен доставчик на работа.
Как тази технология ще ви помогне в кариерния растеж
Има огромен кариерен растеж в областта на невронните мрежи. Средната заплата на инженера от невронната мрежа варира приблизително от 33 856 до 153 240 долара годишно.
заключение
От невронните мрежи може да се спечели много. Те могат да се учат и да се адаптират според променящата се среда. Те допринасят за други области, както и в областта на неврологията и психологията. Следователно има огромен обхват от невронни мрежи както в днешно време, така и в бъдеще.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за Какво са невронните мрежи? Тук обсъдихме компонентите, работата, уменията, кариерния растеж и предимствата на Neural Networks. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Какво е Big Data Technology?
- Машинно обучение срещу невронна мрежа
- Какво е изкуствен интелект
- Въведение в машинното обучение
- Въведение в класификацията на невронната мрежа
- Частично функция в Matlab
- Внедряване на невронни мрежи