Τι είναι η βαθιά μάθηση και το νευρωνικό δίκτυο

Τα νευρωνικά δίκτυα και Deep Learning είναι σήμερα οι δύο καυτές λέξεις-κλειδιά που χρησιμοποιούνται σήμερα με την Τεχνητή Νοημοσύνη. Οι πρόσφατες εξελίξεις στον κόσμο της Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να αποδοθούν σε αυτά τα δύο δεδομένου ότι έχουν διαδραματίσει σημαντικό ρόλο στη βελτίωση της νοημοσύνης του AI.

Κοιτάξτε γύρω και θα βρείτε όλο και πιο έξυπνες μηχανές γύρω. Χάρη στα Νευρικά Δίκτυα και τη Βαθιά Μάθηση, οι θέσεις εργασίας και οι δυνατότητες που κάποτε θεωρούνταν το φορτίο των ανθρώπων εκτελούνται τώρα από μηχανές. Σήμερα, Μηχανήματα δεν είναι πλέον γίνονται για να τρώνε περισσότερο πολύπλοκων αλγορίθμων, αλλά αντ `αυτού, τρέφονται να εξελιχθεί σε ένα αυτόνομο, συστήματα αυτο-διδασκαλίας σε θέση να ξεσηκώνει πολλές βιομηχανίες σε όλο.

Νευρωνικά Δίκτυα και Βαθύ Η μάθηση έχει δώσει τεράστια επιτυχία στους ερευνητές σε εργασίες όπως αναγνώριση εικόνας, αναγνώριση ομιλίας, εύρεση βαθύτερων σχέσεων σε σύνολα δεδομένων. Με τη βοήθεια της διαθεσιμότητας τεράστιες ποσότητες δεδομένων και υπολογιστικής ισχύος, μηχανές μπορεί να αναγνωρίσει αντικείμενα, να μεταφράσει την ομιλία, εκπαιδεύονται για τον εντοπισμό πολύπλοκα σχήματα, μάθετε πώς να σχεδιάσουν στρατηγικές και να κάνουν σχέδια έκτακτης ανάγκης σε πραγματικό χρόνο.

Λοιπόν, πώς ακριβώς το κάνει αυτό δουλειά? Γνωρίζετε ότι τόσο τα Ουδέτερα Δίκτυα όσο και η Βαθιά μάθηση σχετίζονται, στην πραγματικότητα, με την κατανόηση της βαθιάς μάθησης, πρέπει πρώτα να καταλάβετε τα Νευρωνικά Δίκτυα; Διαβάστε το για να μάθετε περισσότερα

Τι είναι ένα νευρωνικό δίκτυο

Ένα νευρωνικό δίκτυο είναι βασικά ένα πρότυπο προγραμματισμού ή ένα σύνολο αλγορίθμων που επιτρέπει στον υπολογιστή να μάθει από τα δεδομένα παρατήρησης. Ένα νευρικό δίκτυο είναι παρόμοιο με έναν ανθρώπινο εγκέφαλο, ο οποίος λειτουργεί αναγνωρίζοντας τα πρότυπα. Τα αισθητήρια δεδομένα ερμηνεύονται χρησιμοποιώντας μια αντίληψη της μηχανής, την επισήμανση ή την ομαδοποίηση πρώτης εισόδου. Τα αναγνωρισμένα μοτίβα είναι αριθμητικά, που περικλείονται σε διανύσματα, στα οποία μεταφράζονται τα δεδομένα, όπως είναι οι εικόνες, ο ήχος, το κτλ.

Σκεφτείτε το νευρωνικό δίκτυο! Σκεφτείτε πώς λειτουργεί ο ανθρώπινος εγκέφαλος

Όπως αναφέρθηκε παραπάνω, ένα νευρικό δίκτυο λειτουργεί ακριβώς όπως ένας ανθρώπινος εγκέφαλος. αποκτά όλη τη γνώση μέσω μιας μαθησιακής διαδικασίας. Μετά από αυτό, τα συναπτικά βάρη αποθηκεύουν την αποκτηθείσα γνώση. Κατά τη διαδικασία της μάθησης, οι συναπτικές βάρη του δικτύου αναμορφώθηκε το να επιτευχθεί ο επιθυμητός σκοπός.

Ακριβώς όπως στον ανθρώπινο εγκέφαλο, Νευρωνικά Δίκτυα λειτουργούν σαν μη-γραμμικά συστήματα παράλληλης επεξεργασίας πληροφοριών οι οποίες εκτελούν ταχέως υπολογισμούς όπως αναγνώριση προτύπων και αντίληψη. Ως αποτέλεσμα, τα δίκτυα αυτά αποδίδουν πολύ καλά σε τομείς όπως η ομιλία, ήχο και την αναγνώριση της εικόνας, όπου οι είσοδοι / σήματα είναι εγγενώς μη γραμμικά.

Με απλά λόγια, μπορείτε να θυμηθείτε νευρωνικών δικτύων ως κάτι το οποίο είναι ικανό να γνώσης εκτροφής σαν άνθρωπος. του εγκεφάλου και να το χρησιμοποιούν για να κάνουν προβλέψεις

Δομή των νευρωνικών δικτύων

(Image Credit: Mathworks)

Νευρωνικά Δίκτυα αποτελείται από τρία στρώματα,

1. στρώμα εισόδου,
2. Κρυφό στρώμα, και
3. Στρώμα εξόδου

Κάθε στρώμα αποτελείται από έναν ή περισσότερους κόμβους, όπως φαίνεται στο παρακάτω διάγραμμα από μικρούς κύκλους. Οι γραμμές μεταξύ των κόμβων υποδεικνύουν τη ροή πληροφοριών από έναν κόμβο στον επόμενο. Οι πληροφορίες ρέουν από την είσοδο στην έξοδο, δηλαδή από αριστερά προς τα δεξιά (σε ορισμένες περιπτώσεις μπορεί να είναι από δεξιά προς τα αριστερά ή και οι δύο).

Οι κόμβοι του στρώματος εισόδου είναι παθητικοί, δηλαδή δεν τροποποιούν τα δεδομένα. Λαμβάνουν μία μόνο τιμή στις εισόδους τους και αντιγράφουν την τιμή στις πολλαπλές εξόδους τους. Ενώ οι κόμβοι της κρυφής και της εξερχόμενης στρώσης είναι ενεργοί. Έτσι, μπορούν να τροποποιήσουν τα δεδομένα.

Σε μια διασυνδεδεμένη δομή, κάθε τιμή από το στρώμα εισόδου αντιγράφεται και αποστέλλεται σε όλους τους κρυμμένους κόμβους. Οι τιμές που εισέρχονται σε έναν κρυφό κόμβο πολλαπλασιάζονται με βάρη, ένα σύνολο προκαθορισμένων αριθμών που αποθηκεύονται στο πρόγραμμα. Στη συνέχεια προστίθενται οι σταθμισμένες εισροές για να δημιουργηθεί ένας μόνο αριθμός. Τα νευρικά δίκτυα μπορούν να έχουν οποιοδήποτε αριθμό στρώσεων και οποιοδήποτε αριθμό κόμβων ανά στρώμα. Οι περισσότερες εφαρμογές χρησιμοποιούν τη δομή τριών επιπέδων με μέγιστο αριθμό μερικών εκατοντάδων κόμβων εισόδου

Παράδειγμα νευρωνικού δικτύου

Σκεφτείτε ένα νευρωνικό δίκτυο που αναγνωρίζει αντικείμενα σε ένα σήμα σόναρ και υπάρχουν στον υπολογιστή 5000 δείγματα σήματος. Ο υπολογιστής πρέπει να υπολογίσει εάν αυτά τα δείγματα αντιπροσωπεύουν υποβρύχιο, φάλαινα, παγόβουνο, βράχια στη θάλασσα ή τίποτα; Οι συμβατικές μέθοδοι DSP θα προσεγγίσουν αυτό το πρόβλημα με τα μαθηματικά και τους αλγορίθμους, όπως η συσχέτιση και η ανάλυση του φάσματος συχνοτήτων.

Ενώ με ένα νευρικό δίκτυο, τα 5000 δείγματα θα τροφοδοτούνται στο στρώμα εισόδου, με αποτέλεσμα να λαμβάνονται τιμές από το στρώμα εξόδου. Επιλέγοντας τα σωστά βάρη, η έξοδος μπορεί να ρυθμιστεί ώστε να αναφέρει ένα ευρύ φάσμα πληροφοριών. Για παράδειγμα, μπορεί να υπάρχουν έξοδοι για: υποβρύχιο (ναι / όχι), θαλάσσιο βράχο (ναι / όχι), φάλαινα (ναι / όχι) κλπ.

Με άλλα βάρη, οι έξοδοι μπορούν να ταξινομούν τα αντικείμενα ως μεταλλικά ή μη -μετάλλου, βιολογικού ή μη βιολογικού, εχθρού ή συμμάχου κλπ. Δεν υπάρχουν αλγόριθμοι, κανένας κανόνας, καμία διαδικασία. μόνο μια σχέση μεταξύ εισόδου και εξόδου υπαγορεύεται από τις τιμές των επιλεγμένων βαρών

Τώρα, ας καταλάβουμε την έννοια της Βαθιάς Μάθησης

Τι είναι μια βαθιά εκμάθηση

Η βαθιά εκμάθηση είναι βασικά ένα υποσύνολο των Νευρωνικών Δικτύων. ίσως μπορείτε να πείτε ένα σύνθετο Νευρικό Δίκτυο με πολλά κρυφά στρώματα σε αυτό.

Από τεχνική άποψη, η Βαθιά μάθηση μπορεί επίσης να οριστεί ως ένα ισχυρό σύνολο τεχνικών για μάθηση σε νευρωνικά δίκτυα. Αναφέρεται στα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (ANN) που αποτελούνται από πολλά στρώματα, μαζικά σύνολα δεδομένων, ισχυρό υλικό ηλεκτρονικών υπολογιστών για να καταστεί δυνατή η σύνθετη εκπαίδευση. Περιέχει την τάξη μεθόδων και τεχνικών που χρησιμοποιούν τεχνητά νευρωνικά δίκτυα με πολλαπλά στρώματα ολοένα και πιο πλούσιας λειτουργικότητας.

Δομή του δικτύου βαθιάς μάθησης

Τα δίκτυα βαθιάς μάθησης χρησιμοποιούν αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων και επομένως συχνά αναφέρονται ως βαθιά νευρωνικά δίκτυα. Η χρήση της εργασίας "βαθιά" αναφέρεται στον αριθμό των κρυφών επιπέδων στο νευρωνικό δίκτυο. Ένα συμβατικό νευρωνικό δίκτυο περιέχει τρία κρυμμένα στρώματα, ενώ τα βαθιά δίκτυα μπορούν να φτάσουν τα 120-150.

Η βαθιά εκμάθηση περιλαμβάνει την τροφοδοσία ενός συστήματος υπολογιστή με πολλά δεδομένα, τα οποία μπορεί να χρησιμοποιήσει για τη λήψη αποφάσεων σχετικά με άλλα δεδομένα. Αυτά τα δεδομένα τροφοδοτούνται μέσω νευρωνικών δικτύων, όπως συμβαίνει με τη μηχανική μάθηση. Τα βαθιά μαθήματα μάθησης μπορούν να μάθουν χαρακτηριστικά απευθείας από τα δεδομένα χωρίς την ανάγκη χειροκίνητης εξαγωγής χαρακτηριστικών.

Παραδείγματα βαθιάς μάθησης

Η βαθιά εκμάθηση χρησιμοποιείται σήμερα σε όλες σχεδόν τις βιομηχανίες, ξεκινώντας από την αυτοκινητοβιομηχανία, την αεροδιαστημική και την αυτοματοποίηση έως την ιατρική. Εδώ είναι μερικά από τα παραδείγματα

• Google, Netflix και Amazon: Η Google το χρησιμοποιεί με τους αλγόριθμους αναγνώρισης φωνής και εικόνας. Netflix και Amazon χρησιμοποιούν επίσης τη βαθιά εκμάθηση για να αποφασίσουν τι θέλετε να παρακολουθήσετε ή να αγοράσετε στην επόμενη
• Οδήγηση χωρίς οδηγό: Οι ερευνητές χρησιμοποιούν δίκτυα βαθιάς μάθησης για την αυτόματη ανίχνευση αντικειμένων όπως σημάδια στάσης και φανάρια. Η εμβληματική μάθηση χρησιμοποιείται επίσης για την ανίχνευση πεζών, η οποία συμβάλλει στη μείωση των ατυχημάτων
• Αεροδιαστημική και αμυντική: Η βαθιά εκμάθηση χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό αντικειμένων από δορυφόρους που εντοπίζουν περιοχές ενδιαφέροντος και για τον εντοπισμό ασφαλών ή μη ασφαλών ζωνών για στρατεύματα. Deep Learning, το Facebook εντοπίζει αυτόματα και ετικέτες φίλους στις φωτογραφίες σας. Το Skype μπορεί να μεταφράσει τις ομιλούμενες επικοινωνίες σε πραγματικό χρόνο και με μεγάλη ακρίβεια.
• Ιατρική Έρευνα: Οι ιατρικοί ερευνητές χρησιμοποιούν βαθιά μάθηση για την αυτόματη ανίχνευση καρκινικών κυττάρων
• Βιομηχανικός Αυτοματισμός: Η βαθιά μάθηση βοηθά στη βελτίωση της ασφάλειας των εργαζομένων γύρω από τα βαριά μηχανήματα ανίχνευση όταν οι άνθρωποι ή τα αντικείμενα βρίσκονται σε μια μη ασφαλή απόσταση των μηχανών
• Ηλεκτρονική: Η βαθιά εκμάθηση χρησιμοποιείται στην αυτοματοποιημένη μετάφραση και ακρόαση.
• Συμπέρασμα

Η έννοια των Νευρωνικών Δικτύων δεν είναι νέα και οι ερευνητές με μέτρια επιτυχία την τελευταία δεκαετία. Αλλά η πραγματική αλλαγή του παιχνιδιού ήταν η εξέλιξη των Deep νευρωνικών δικτύων.

Με την παράδοση των παραδοσιακών προσεγγίσεων μηχανικής μάθησης έχει δείξει ότι τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα μπορούν να εκπαιδευτούν και να δοκιμαστούν όχι μόνο από λίγους ερευνητές, αλλά έχει το πεδίο να να υιοθετηθούν από τις πολυεθνικές εταιρείες τεχνολογίας για να προσφέρουν καλύτερες καινοτομίες στο εγγύς μέλλον.

Χάρη στο Deep Learning και το Νευρικό Δίκτυο, η AI δεν κάνει μόνο τα καθήκοντα, αλλά έχει αρχίσει να σκέφτεται!