Vad är djupt lärande och neuralt nätverk

Neurala nätverk och Deep Learning är för tillfället de två heta buzzword som används idag med Artificial Intelligence. Den senaste utvecklingen i Artificial Intelligence-världen kan hänföras till dessa två, eftersom de har spelat en viktig roll för att förbättra AI: s intelligens.

Titta runt, och du hittar mer och mer intelligenta maskiner runt. Tack vare neurala nätverk och djupt lärande utförs nu jobb och kapacitet som en gång betraktades som människans forte av maskiner. Idag är maskiner inte längre gjorda för att äta mer komplexa algoritmer, men i stället matas de till att utvecklas till ett autonomt, självundervisningssystem som kan revolutionera många industrier runt om.

Neurala nätverk och Deep Lärande har utgjort enorm framgång för forskarna i uppgifter som bildigenkänning, taligenkänning och att hitta djupare relationer i dataset. Med hjälp av tillgången på massiva datamängder och beräkningskraft kan maskiner känna igen objekt, översätta tal, träna sig för att identifiera komplexa mönster, lära sig att utforma strategier och göra beredskapsplaner i realtid. Således exakt arbete? Vet du att både Neutral Networks och Deep Learning relaterat, faktiskt att förstå Deep Learning, måste du först förstå om Neural Networks? Läs mer om det.

Vad är ett neuralt nätverk

Ett neuralt nätverk är i grunden ett programmeringsmönster eller en uppsättning algoritmer som gör att en dator kan lära av observationsdata. Ett neuralt nätverk liknar en mänsklig hjärna, som fungerar genom att känna igen mönstren. Den sensoriska data tolkas med hjälp av en maskinuppfattning, märkning eller gruppering av råa ingångar. Mönstren som erkänns är numeriska, omslutna i vektorer, i vilka data såsom bilder, ljud, text etc. är översatta.

Tänk neuralt nätverk! Tänk på hur en mänsklig hjärnfunktion

Som nämnts ovan fungerar ett neuralt nätverk precis som en mänsklig hjärna; Det förvärvar all kunskap genom en inlärningsprocess. Därefter lagrar synaptiska vikter den förvärvade kunskapen. Under inlärningsprocessen reformeras nätets synaptiska vikter för att uppnå det önskade målet.

Precis som den mänskliga hjärnan fungerar Neural Networks som olinjära parallella informationsbehandlingssystem som snabbt utför beräkningar som mönsterigenkänning och mönsterigenkänning. uppfattning. Följaktligen fungerar dessa nätverk mycket bra inom områden som tal-, ljud- och bildigenkänning där ingångarna / signalerna är iboende olinjära.

I enkla ord kan du komma ihåg det neurala nätverket som något som kan lagra kunskap som en människa

Neural Networks består av tre lager,

Inmatningslager,

Dold lager och

Utmatningslager.

1. Varje lager består av en eller flera noder, som visas i nedanstående diagram med små cirklar. Linjerna mellan noderna indikerar flödet av information från en nod till nästa. Informationen strömmar från ingången till utgången, dvs från vänster till höger (i vissa fall kan det vara från höger till vänster eller på båda hållen).
2. Inmatningsskiktens noder är passiva, vilket innebär att de inte ändrar data. De får ett enda värde på deras ingång och duplicerar värdet till sina multipla utgångar. Medan det dolda och utgående lagrets noder är aktiva. Således kan de ändra data.
3. I en sammanlänken struktur dupliceras varje värde från ingångslaget och skickas till alla de dolda noderna. Värdena som matas in i en dold nod multipliceras med vikter, en uppsättning förbestämda nummer som lagras i programmet. De viktiga ingångarna läggs sedan till för att producera ett enda nummer. Neurala nätverk kan ha ett antal lag och ett antal nodar per lager. De flesta applikationer använder trelagersstrukturen med högst några få hundra ingångsknappar

Exempel på neuralt nätverk

Tänk på ett neuralt nätverk som känner igen objekt i en sonarsignal, och det finns 5000 signalprover lagrade i datorn. PC: n måste ta reda på om dessa prover representerar en ubåt, val, isberg, havsstänger eller ingenting alls? Konventionella DSP-metoder skulle närma sig detta problem med matematik och algoritmer, såsom korrelation och frekvensspektrumanalys.

Medan ett neuralt nätverk skulle de 5000 proven matas till inmatningsskiktet, vilket resulterar i värden som poppar från utgångsskiktet. Genom att välja rätt vikter kan utmatningen konfigureras för att rapportera ett brett spektrum av information. Exempelvis kan det finnas utgångar för: ubåt (ja / nej), havsstjärna (ja / nej), val (ja / nej) etc.

Med andra vikter kan utgångarna klassificera objekten som metall eller icke -metal, biologisk eller icke-biologisk, fiende eller allierad, etc. Inga algoritmer, inga regler, inga förfaranden; bara en relation mellan inmatning och utgång dikterad av värdena för de valda vikterna.

Låt oss förstå begreppet Deep Learning.

Vad är en djup lärande?

Djupt lärande är i grund och botten en delmängd av neurala nätverk; kanske kan du säga ett komplext neuralt nätverk med många dolda lager i det.

Tekniskt sett kan djupt lärande också definieras som en kraftfull uppsättning tekniker för lärande i neurala nätverk. Det hänvisar till artificiella neurala nätverk (ANN) som består av många lager, massiva dataset, kraftfull datormaskinvara för att göra komplicerad träningsmodell möjlig. Det innehåller klassen metoder och tekniker som använder konstgjorda neurala nätverk med flera lager av alltmer rikare funktionalitet.

Struktur för djupt lärande nätverk

Djupt lärande nätverk använder mestadels neurala nätverksarkitekturer och kallas därför ofta som djupa neurala nätverk. Användning av arbete "djup" refererar till antalet dolda lager i neuralt nätverk. Ett konventionellt neuralt nätverk innehåller tre dolda lager, medan djupa nätverk kan ha så många som 120-150.

Deep Learning innebär att mata ett datorsystem mycket data, vilket det kan använda för att fatta beslut om annan data. Denna data matas genom neurala nätverk, vilket är fallet vid maskininlärning. Djupt lärande nätverk kan lära kännetecken direkt från data utan att man behöver manuell extraktion.

Exempel på djupt lärande

Djupt lärande används för närvarande i nästan alla branscher, från Auto, Aerospace och Automation to Medical. Här följer några exempel.

Google, Netflix och Amazon: Google använder det i sina algoritmer för röst och bildigenkänning. Netflix och Amazon använder också djupt lärande att bestämma vad du vill titta på eller köpa nästa

Kör utan förare: Forskare använder djupt lärande nätverk för att automatiskt upptäcka objekt som stoppskyltar och trafikljus. Djupinlärning används också för att upptäcka fotgängare, vilket hjälper till att minska olyckor.

Flyg och försvar: Djupt lärande används för att identifiera objekt från satelliter som lokaliserar intressanta områden och identifiera säkra eller osäkra zoner för trupper.

• Tack vare Deep Learning, Facebook hittar automatiskt och taggar vänner i dina foton. Skype kan översätta talad kommunikation i realtid och ganska exakt också.
• Medicinsk forskning: Medicinska forskare använder djupt lärande för att automatiskt upptäcka cancerceller.
• Industriell automation: Djupt lärande bidrar till att förbättra arbetstagarnas säkerhet kring tunga maskiner automatiskt
• Elektronik: Djuplärning används i automatiserad hörsel- och talomvandling.
• Slutsats
• Begreppet Neural Networks är inte nytt och forskare har träffat med måttlig framgång det senaste decenniet eller så. Men den verkliga spelväxlaren har utvecklats av djupa neurala nätverk.
• Genom att utföra de traditionella maskininlärningsmetoderna har det visat sig att djupa neurala nätverk kan utbildas och provas inte bara av få forskare men det har utrymme att antas av multinationella teknikföretag att komma med bättre innovationer inom en snar framtid.

Tack vare Deep Learning och Neural Network gör AI inte bara uppgiften, men det har börjat tänka!