Neuronové sítě byly vyvinuty ve snaze replikovat složitá spojení neuronů lidského nervového systému.
Předpokládalo se, že jelikož je biologický nervový systém tak účinný při přenášení a zpracovávání signálů, mohl by pomoci vytvořit pro stroje inteligenci podobnou lidské.
To vedlo k vytvoření sítě umělých neuronů, které mohou zpracovávat a přenášet data stejně jako shluk neuronů v lidském mozku.
To poskytlo značně zvýšenou kapacitu strojům učit se a inteligentně reagovat, a proto se zrodily neuronové sítě.
V tomto článku proberu neuronové sítě, jak fungují, jejich výhody a další důležité aspekty.
Začněme!
Table of Contents
Co jsou neuronové sítě?
Zdroj obrázku: Tibco.com
Neuronové sítě nebo umělé neuronové sítě (ANN) jsou součástí umělé inteligence (AI) a strojového učení (ML), které učí stroje/počítače zpracovávat informace jako biologický mozek. Síť má adaptivní systém, který jí umožňuje učit se z předchozích aktivit a neustále se zlepšovat.
Neuronové sítě jsou podskupinou strojového učení a jejich jádro je vyvíjeno pomocí algoritmů hlubokého učení. Název „neuronová síť“ je inspirován složitou sítí neuronů v lidském mozku a tím, jak neurony komunikují.
Neuronová síť využívá svá tréninková data jako vstup pro podporu učení a zlepšení svých schopností. Poskytuje neustálé učení se z minulých dat se zvyšující se přesností, což z něj činí výkonný a moderní nástroj.
Historii neuronových sítí lze vysledovat až do první éry počítačů. První příklad neuronové sítě navrhl Warren McCulloch jako obvodový systém, který dokáže aproximovat funkci lidského mozku.
V roce 1958 Frank Rosenblatt vyvinul první příklad umělého vnímání. V roce 1982 byl publikován článek o „rekurentních neuronových sítích“ od Johna Hopfielda. Neuronové sítě byly široce používány v roce 1988 v oblasti studia proteinů.
Tato technologie byla použita k predikci trojrozměrných tvarů proteinů. V roce 1992 byl vyvinut algoritmus pro rozpoznávání 3D objektů.
V současné době jsou neuronové sítě velmi pokročilé. Používají se v mnoha odvětvích, od zdravotnictví, letectví a obrany až po kybernetickou bezpečnost, marketing a předpovědi počasí.
Jak fungují neuronové sítě?
Jak bylo vysvětleno výše, vývoj neuronové sítě byl z hlediska neuronové architektury inspirován lidským mozkem. Neurony lidského mozku mohou vytvořit komplexní a vysoce propojenou síť, jejímž prostřednictvím jsou vysílány signály a zpracovávány informace. To funguje jako funkce neuronů, které jsou replikovány neuronovými sítěmi.
Základní metodou fungování neuronových sítí je propojení více a různých vrstev neuronů v rámci sítě. Každý neuron je spojen s druhým prostřednictvím uzlu.
Může přijímat vstup z vrstvy před ním a odeslat výstup, který následně předá vrstvě. Tento krok se neustále opakuje, dokud poslední vrstva neučiní rozhodnutí nebo předpověď.
Fungování neuronové sítě lze lépe pochopit z hlediska jednotlivých mechanismů každé vrstvy sítě, kterou data procházejí a jsou zpracovávána. V základní struktuře jsou tři vrstvy – vstupní, skrytá a výstupní.
Vstupní vrstva
Tato vrstva neuronové sítě je zodpovědná za sběr dat z vnějšího světa. Poté, co jsou data shromážděna, vrstva také zpracovává tato data, analyzuje obsah dat a přidává k datům kategorii pro lepší identifikaci. Poté odešle data do další vrstvy.
Skrytá vrstva
Data ze skryté vrstvy pocházejí ze vstupní vrstvy a dalších skrytých vrstev. V neuronové síti může být velké množství skrytých vrstev. Každá ze skrytých vrstev může analyzovat vstup, který je předán z předchozí vrstvy. Vstup je poté zpracován a následně předán dále.
Výstupní vrstva
Data předaná z poslední skryté vrstvy se dostanou do výstupní vrstvy. Tato vrstva zobrazuje konečný výstup ze zpracování dat, ke kterému dochází v předchozích vrstvách neuronové sítě. Výstupní vrstva může mít jeden nebo více uzlů na základě vstupu.
Například při práci s binárními daty (1/0, Ano/Ne) bude použit jeden výstupní uzel. Ale při práci s daty z více kategorií bude použito více uzlů.
Skrytá vrstva je v podstatě hluboce se učící síť propojení mezi několika uzly. Spojení uzlu je reprezentováno číslem nazývaným „váha“. Představuje, jak moc může uzel ovlivnit ostatní uzly. Kladná hodnota označuje schopnost excitovat jiný uzel, zatímco záporná hodnota označuje schopnost potlačit další uzel.
Typy neuronových sítí
Pro různé typy použití a dat se používají různé typy neuronových sítí, z nichž každá má jinou architekturu. Zde jsou některé typy neuronových sítí:
#1. Dopředná síť
V tomto typu neuronové sítě je přítomno více vzájemně propojených skrytých vrstev a neuronů. Tok informací je zde pouze v dopředném směru bez zpětného šíření, odtud název „feedforward“. Větší počet této vrstvy pomáhá při přizpůsobení hmotnosti; a tedy učení.
#2. Perceptron
Toto je nejzákladnější forma sítě, která se skládá pouze z 1 neuronu. Neuron aplikuje aktivační funkci na vstup, aby získal binární výstup. V podstatě sečte vstupní hodnotu a váhu uzlu a předá součet aktivační funkci k vytvoření výstupu. Skryté vrstvy v tomto typu sítě chybí.
#3. Vícevrstvý perceptron
Tento typ neuronové sítě umožňuje zpětné šíření, které není podporováno v dopředném systému. To zahrnuje několik skrytých vrstev a aktivačních funkcí, které umožňují obousměrný tok dat. Vstupy se šíří dopředu, zatímco aktualizace hmotnosti se šíří zpět. Na základě cíle lze aktivační funkci změnit.
#4. Radiální základní síť
Tato kategorie sítí používá vrstvu neuronů Radial Basis Function (RBF) mezi vstupní a výstupní vrstvou. Tyto neurony mohou ukládat třídy různých trénovacích dat, a tím používat jiný způsob předpovídání cílů. Neuron porovnává euklidovské vzdálenosti se skutečně uloženými třídami z hodnoty prvku vstupu.
#5. Konvoluční síť
Tato neuronová síť obsahuje více vrstev konvolucí, které identifikují důležité prvky ze vstupů, jako jsou obrázky. Prvních několik vrstev se zaměřuje na detaily nízké úrovně, zatímco následující vrstvy se zaměřují na detaily na vysoké úrovni. Tato síť používá k vytváření map vlastní matici nebo filtr.
#6. Opakující se síť
Tato síť se používá, když existuje požadavek na získání predikcí z dané datové sekvence. Může trvat časově zpožděné vstupy poslední predikce. To je uloženo v datové buňce RNN, která zase funguje jako druhý vstup používaný pro predikci.
#7. Síť s krátkodobou pamětí
V tomto typu neuronové sítě se používá další speciální paměťová buňka k uložení informací na delší dobu a překonání problému mizejících přechodů. Logická hradla se používají k identifikaci výstupů, které je třeba použít nebo vyřadit. Jsou zde tedy použity tři logické brány – Vstup, Výstup a Zapomenutí.
Výhody neuronových sítí
Neuronové sítě nabízejí mnoho výhod:
- Díky své struktuře může zpracovávat data a učit se složité a nelineární vztahy o reálném světě a zobecňovat své učení k vytváření nových výstupů.
- Neuronové sítě nemají omezení na vstupy. Mohou tedy modelovat heteroskedasticitu, jejímž prostřednictvím se může dozvědět o skrytých vztazích mezi daty.
- Neuronová síť může ukládat data napříč celou sítí a pracovat s nedostatečnými daty. To vytváří redundanci dat a snižuje riziko ztráty dat.
- Díky redundantnímu připojení je schopen zpracovávat více dat současně a paralelně. To znamená, že neuronové sítě mohou pomoci provádět více funkcí současně.
- Schopnost upravit zpracování dat mu dává silnou odolnost proti chybám a trénuje se, aby se neustále zlepšovalo.
- Protože síť používá distribuovanou paměť, je odolná vůči poškození dat.
- Dokáže se poučit z minulých událostí, na základě kterých dokáže trénovat stroje, aby se lépe rozhodovaly.
Aplikace neuronových sítí
- Předpovídání výkonnosti akciového trhu: Vícevrstvý Perceptron se často používá k předpovídání výkonnosti akciového trhu a připravuje se na změny akciového trhu. Systém vytváří prognózy založené na poměrech zisku, ročních výnosech a údajích o minulé výkonnosti z akciového trhu.
- Rozpoznávání obličeje: Konvoluční sítě se používají ke spuštění systému rozpoznávání obličeje, který porovnává dané ID obličeje se seznamem ID obličeje v databázi, aby se zobrazila pozitivní shoda.
- Studium chování na sociálních sítích: Multiplayer Perceptron lze použít ke studiu chování lidí na sociálních sítích z virtuálních konverzací a interakcí na sociálních sítích. Tyto údaje mohou být použity v marketingových aktivitách.
- Letecký výzkum: Sítě časového zpoždění lze použít v různých oblastech letectví, jako je rozpoznávání vzorů, zabezpečovací řídicí systémy, vysoce výkonná autopilota, diagnostika poruch letadel a vývoj simulací. To pomáhá zlepšit bezpečnostní a bezpečnostní postupy v tomto odvětví.
- Plánování obrany: K obranným strategiím lze přistupovat a rozvíjet je pomocí neuronových sítí. Tato technologie může být použita k předpovídání obranných rizik, ovládání automatizovaného vybavení a identifikaci potenciálních míst pro hlídkování.
- Zdravotní péče: Síť lze použít k vytvoření lepších zobrazovacích technik pro ultrazvuk, CT skenování a rentgenové záření. To může také pomoci k lepšímu zaznamenávání a sledování údajů o pacientech.
- Ověření identity: Vzory v rukopisu lze identifikovat pomocí neuronových sítí. To může pomoci identifikovat potenciální důkazy o padělání prostřednictvím systémů ověřování rukopisu a podpisu.
- Předpověď počasí: Data z meteorologických družic lze použít pro dynamické modelování a předpovědi počasí s vyšší přesností. To může pomoci vytvořit včasné varování před přírodními katastrofami, aby bylo možné včas přijmout preventivní opatření.
Výukové zdroje
#1. Deep Learning AZ od Udemy
Deep Learning AZ od Udemy vám pomůže naučit se používat Python a vytvářet algoritmy Deep Learning. Délka kurzu je 22 hodin a 33 minut.
Kurz naučí studenty:
- Lépe porozumět konceptům umělé inteligence, neuronových sítí, samoorganizujících se map, Boltzmannova stroje a automatických kodérů.
- Jak tyto technologie aplikovat do praxe v reálném světě.
Cena kurzu je 39,98 $.
#2. Data Science od Udemy
Data Science je vynikající kurz o hlubokém učení a neuronových sítích, který poskytuje podrobné pokrytí teorií neuronových sítí používaných ve strojovém učení. Tento kurz nabízí také Udemy. Jeho délka je 12 hodin.
Kurz naučí:
- O hlubokém učení a funkci neuronové sítě
- Vyvíjejte kód pro neuronové sítě od začátku
Cena kurzu je 35,13 $.
#3. Budování neuronových sítí od Udemy
Kurz Udemy Budování neuronových sítí v Pythonu od nuly umožňuje studentovi rozvíjet hluboké učení a strojové učení pomocí gradientního sestupu a lineární regrese. Délka kurzu je 3 hodiny a 6 minut.
Kurz naučí:
- O základních funkcích neuronových sítí jako lineární regrese, zpětné šíření a nákladová funkce
- Trénovat neuronové sítě, klasifikovat je, upravovat jejich rychlost učení, normalizovat vstupy a optimalizovat jejich přesnost.
Cena kurzu je 31,50 $.
#4. Neuronové sítě a hluboké učení od Coursera
Kurz Neuronové sítě a hluboké učení nabízí Coursera. Toto je první kurz, který se specializuje na hluboké učení a zaměřuje se na základní koncepty. Délka kurzu je 25 hodin.
Kurz naučí:
- Seznámit se s důležitými technologickými trendy, které pohánějí rozvoj hlubokého učení
- Naučte se trénovat hluboké učení a použijte je k rozvoji plně propojené sítě.
Tento kurz je nabízen zdarma.
#5. Budování pokročilého hlubokého učení a NLP
Kurz Building Advanced Deep Learning a NLP nabízí Educative. Absolvování kurzu trvá přibližně 5 hodin.
Kurz naučí:
- Práce v prostředí praktického kódování
- Seznamte se s koncepty hlubokého učení a procvičte si projekty související se zpracováním přirozeného jazyka (NLP) a pokročilým hlubokým učením
Cena kurzu je 9,09 $ měsíčně.
#6. Projekty neuronové sítě s Pythonem:
Tato kniha od Jamese Loye je dokonalým průvodcem, jak používat Python a objevovat sílu umělých neuronových sítí. Donutí vás naučit se a implementovat neuronové sítě pomocí šesti projektů v Pythonu využívajících neuronové sítě. Dokončení tohoto projektu vám pomůže vybudovat portfolio ML.
Kurz naučí:
- Architektury neuronových sítí jako LSTM a CNN
- Chcete-li používat oblíbené knihovny, jako je Keras
- Projekty zahrnují analýzu sentimentu, identifikaci obličeje, detekci objektů atd.
#7. Neuronové sítě a hluboké učení
Tato kniha od Charu C. Aggarwal pokrývá moderní a klasické modely v hlubokém učení. Naučí vás algoritmy a teorii hlubokého učení a neuronových sítí, abyste je mohli aplikovat v několika aplikacích.
Zahrnuje také aplikace, jako jsou systémy doporučování, popisky a klasifikace obrázků, analýza textu, strojový překlad, hraní her a další.
Naučíte se:
- Základy neuronové sítě
- Základy neuronových sítí
- Pokročilá témata neuronových sítí, jako jsou GAN, neuronové Turingovy stroje atd.
Závěr
Neuronové sítě jsou v podstatě součástí umělé inteligence, která podporuje učení způsobem blízkým lidské inteligenci. Ty zahrnují více vrstev, z nichž každá má svou vlastní funkci a výstup. Vzhledem k jejich výhodám, jako je přesnost, možnosti zpracování dat, paralelní výpočty atd., aplikace neuronových sítí narůstají ve více sektorech pro předpovědi a chytřejší rozhodnutí.
Můžete také prozkoumat konvoluční neuronové sítě.