Введение в применение нейронной сети
В следующей статье подробно описывается применение нейронной сети. Первый вопрос, который возникает у нас в голове, это что такое «искусственная нейронная сеть»? И зачем нам искусственная нейронная сеть? Искусственные нейронные сети - это вычислительные модели, основанные на биологических нейронных сетях. Они облегчают решение проблем, в то время как обычно нам нужно писать длинный код для сложных задач.
Нейронные сети помогают решать проблемы без обширного программирования с учетом конкретных правил и условий. Это упрощенные модели, используемые для решения многих аналогичных задач с большинством сложных математических вычислений, как за кулисами. Нейронные сети намного быстрее в прогнозировании после обучения, чем обычные программы.
Различные типы нейронных сетей, такие как нейронная сеть свертки, нейронная сеть с прямой связью, рекуррентная нейронная сеть, многослойный персептрон и т. Д. Наиболее широко используемая модель нейронной сети - это нейронная сеть свертки (CNN).
Искусственные нейронные сети
Давайте сначала разберемся в Искусственных Нейронных Сетях (ANN). В искусственных нейронных сетях в основном три слоя.
1. Входной слой: входной слой - тот, который содержит нейроны, которые отвечают за входные данные объекта. В дополнение к нейронам для объектов, есть также нейрон для смещения, добавленный к входному слою. Таким образом, на входном слое всего n + 1 нейронов. Смещение отвечает за перенос линии или кривой от начала координат.
2. Скрытые слои: скрытые слои - это слои между входным и выходным слоями. Количество скрытых слоев можно варьировать в зависимости от приложения и потребностей. Глубокие Нейронные Сети - это те, которые содержат более одного скрытого слоя.
3. Выходной слой: выходной слой содержит нейроны, ответственные за вывод проблемы классификации или прогнозирования. Количество нейронов в нем основано на количестве выходных классов.
Приложения нейронных сетей
Искусственные нейронные сети широко используются в таких областях, как классификация изображений или маркировка, или обнаружение сигналов или перевод языков, таких как Google Translator. Может ли это быть обнаружение подделки с использованием некоторого биометрического или сигнального или какого-то рода прогнозирования или предсказания, вы можете найти все эти вещи, которые будут охвачены под эгидой искусственных нейронных сетей.
Мы можем широко классифицировать приложения в следующих областях:
- Картинки
- сигналы
- язык
1. ANN в изображениях
Искусственные нейронные сети в настоящее время широко используются в изображениях и видео. Мы можем найти применение нейронных сетей от обработки изображений и классификации до даже генерации изображений. Изображение и видео-маркировка также являются приложениями нейронных сетей. Современные искусственные нейронные сети также широко используются в биометрии, такой как распознавание лиц или проверка подписи.
Распознавание символов: мы должны были найти веб-сайты или приложения, которые просят нас загрузить изображение наших документов eKYC, верно? Все, что они делают, это распознают символы на этих изображениях наших документов eKYC. Это широко используемое приложение нейронной сети, которое подпадает под категорию распознавания образов. Изображения документа или старая литература могут быть оцифрованы с помощью распознавания символов. Здесь отсканированные изображения документов подаются на модель, и модель распознает текстовую информацию в этом отсканированном документе. Модели, которые обычно используются для этого, - это CNN или другие многослойные нейронные сети, такие как нейронная сеть с обратным распространением.
Классификация или маркировка изображений: как приятно, когда мы не можем что-то распознать и используем поиск изображений Google! Это именно то, что называется классификацией изображений, или оно маркирует изображения, которые передаются на него. Нейронная сеть свертки или нейронная сеть прямой связи с обратным распространением обычно используются для классификации изображений. Существует также много других моделей, но для обучения и интересующих функций необходимо выбрать модель на основе набора данных.
Передача обучения может быть выполнена с использованием любой предварительно обученной модели, если набор данных вашей проблемы подобен набору данных предварительно подготовленной модели, которую вы выбираете. Существует множество предварительно обученных моделей классификации изображений, которые обучаются на миллионах изображений различных сотен и тысяч классов. Некоторые из моделей: ResNet, GoogLeNet, InceptionV3, VGG16, ImageNet и многие другие доступны.
Обнаружение объекта: Обнаружение объекта по изображениям широко используется для обнаружения любого объекта и классификации изображения на основе этого. Требуется большой набор данных для обучения, в котором четко указаны все координаты объекта, представляющего интерес. Широко используемыми моделями обнаружения объектов являются YOLO (Вы смотрите только один раз) и SSD (детекторы одиночных объектов).
Генерация изображения: Генерация изображения помогает в создании поддельных изображений на основе данных. Создание карикатуры также можно считать одним из ее применений. GAN (Generative Adversarial Networks) используются для моделей генерации изображений. Они состоят из генератора изображений и дискриминатора.
2. ANN в сигналах
ИНС представляет собой систему, основанную на биологической нейронной сети, одним из типов нейронов в ИНС является -
Распознавание речи: Система распознавания речи преобразует речевые сигналы и декодирует их в текст или некоторую форму значения. Можно сказать, это прямой пример применения виртуальных помощников или чат-ботов. Сегодня умный дом Google, Alexa, Siri, помощь Google или Cortana известны большинству из нас.
3. ANN на языке
Это можно разделить на две модели в основном как -
Классификация и категоризация текста. Классификация текста является неотъемлемой частью поиска и фильтрации документов, онлайн-поиска в Интернете, определения языка и анализа настроений. Нейронные сети активно используются для решения таких задач.
Распознавание именованных объектов и части речевого тегирования являются одними из приложений, относящихся к области обработки естественного языка (NLP). Широко используются модели с рекуррентными нейронными сетями (RNN) и сетями с кратковременной памятью (LSTM). Хотя CNN также используются для некоторых приложений.
Генерация языка и суммирование документов: Генерация и перефразирование естественного языка и обобщение документов широко используются для генерации документов и суммирования нескольких документов. Их приложения можно найти в создании текстовых отчетов из таблиц данных, автоматическом написании отчетов, обобщении медицинских отчетов, создании историй и анекдотов и т. Д.
Модель, которая широко используется для генерации текста, является моделью рекуррентной нейронной сети (RNN).
Вывод
Нейронные сети помогают облегчить сложные проблемы путем обширного обучения. Они широко используются для классификации, прогнозирования, обнаружения объектов и генерации изображений, а также текста.
Рекомендуемые статьи
Это было руководство по применению в нейронной сети. Здесь мы также обсуждаем введение по применению нейронной сети. Вы также можете взглянуть на следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Классификация нейронной сети
- Инструменты сетевого сканирования
- Рекуррентные нейронные сети (RNN)
- Машинное обучение против нейронной сети