Что такое нейронные сети?

Нейронные сети моделируются после того, как человеческий мозг распознает паттерны. Они принимают наборы данных и распознают шаблон. Они помогают группировать немеченые данные на основе сходства, т.е. они помогают в классификации и кластеризации. Они могут адаптироваться к изменениям и генерировать наилучший возможный результат без необходимости переделывать критерии выхода.

Определение нейронной сети

Нейронная сеть представляет собой набор алгоритмов, созданных по образцу человеческого мозга и нервной системы человека. Нейрон - это математическая функция, которая принимает входные данные и затем классифицирует их в соответствии с применяемым алгоритмом. Он состоит из входного слоя, нескольких скрытых слоев и выходного слоя. Имеет слои взаимосвязанных узлов. Каждый узел - это восприятие, которое подает сигнал в функцию активации.

Понимание нейронной сети

Нейронные сети обучаются и преподаются так же, как тренируется развивающийся мозг ребенка. Они не могут быть запрограммированы непосредственно для конкретной задачи. Они обучены таким образом, чтобы они могли адаптироваться в соответствии с изменяющимися входными данными. Существует три метода или парадигмы обучения для обучения нейронной сети.

  1. Контролируемое обучение
  2. Усиление обучения
  3. Обучение без учителя

Давайте обсудим их вкратце,

1. Контролируемое обучение

Как следует из названия, контролируемое обучение означает в присутствии руководителя или учителя. Это означает, что набор помеченного набора данных уже присутствует с желаемым выходным сигналом, то есть оптимальным действием, которое должна выполнять нейронная сеть, которая уже присутствует для некоторых наборов данных. Затем машине выдаются новые наборы данных для анализа наборов обучающих данных и получения правильных результатов.

Это закрытая система обратной связи, но среда не в курсе.

2. Усиление обучения

При этом изучение отображения ввода-вывода осуществляется путем непрерывного взаимодействия со средой, чтобы можно было минимизировать скалярный индекс производительности. В этом, вместо учителя, есть критик, который преобразует основной сигнал усиления, т.е. скалярный вход, полученный из окружающей среды, в эвристический сигнал усиления (сигнал усиления более высокого качества), также скалярный вход.

Целью этого обучения является минимизация затрат на функционирование, т. Е. Ожидаемой совокупной стоимости действий, предпринятых за последовательность шагов.

3. Обучение без учителя

Как следует из названия, нет ни учителя, ни руководителя. При этом данные не помечены и не классифицированы, и для нейронной сети не существует предварительного руководства. При этом машина должна группировать предоставленные наборы данных в соответствии с сходствами, различиями и схемами без какого-либо предварительного обучения.

Работа с нейронной сетью

Нейронная сеть представляет собой взвешенный граф, где узлами являются нейроны, а связи представлены ребрами с весами. Он принимает данные из внешнего мира и обозначается через x (n).

Каждый вход умножается на соответствующий вес, а затем они добавляются. Смещение добавляется, если взвешенная сумма равна нулю, где смещение имеет значение 1 с весом b. Затем эта взвешенная сумма передается в функцию активации. Функция активации ограничивает амплитуду выхода нейрона. Существуют различные функции активации, такие как пороговая функция, кусочно-линейная функция или сигмовидная функция.

Архитектура нейронной сети

Есть в основном три типа архитектуры нейронной сети.

  1. Однослойная сеть с прямой связью
  2. Многослойная сеть с прямой связью
  3. Рекуррентная сеть

1. Однослойная сеть с прямой связью

В этом у нас есть входной слой исходных узлов, спроецированный на выходной слой нейронов. Эта сеть является прямой или ациклической сетью. Он называется одним слоем, поскольку он относится только к вычислительным нейронам выходного слоя. На входном слое вычисление не выполняется, поэтому оно не учитывается.

2. Многослойная сеть с прямой связью

В этом есть один или несколько скрытых слоев, за исключением входного и выходного слоев. Узлы этого слоя называются скрытыми нейронами или скрытыми единицами. Роль скрытого слоя - вмешиваться между выходом и внешним вводом. Узлы входного слоя подают входной сигнал на узлы второго уровня, то есть скрытого слоя, и выход скрытого слоя действует как вход для следующего слоя, и это продолжается для остальной части сети.

3. Периодические сети

Рекуррент почти аналогичен сети с прямой связью. Основное отличие состоит в том, что он имеет по крайней мере один цикл обратной связи. Там может быть ноль или более скрытых слоев, но там будет хотя бы один цикл обратной связи.

Преимущества нейронной сети

  1. Может работать с неполной информацией после обучения.
  2. Обладают способностью отказоустойчивости.
  3. Распределенная память
  4. Можно сделать машинное обучение.
  5. Параллельная обработка.
  6. Хранит информацию по всей сети
  7. Можно выучить нелинейные и сложные отношения.
  8. Способность обобщать, т.е. может вывести невидимые отношения после изучения некоторых предыдущих отношений.

Требуемые навыки нейронной сети

  1. Знание прикладной математики и алгоритмов.
  2. Вероятность и статистика.
  3. Распределенных вычислений.
  4. Фундаментальные навыки программирования.
  5. Моделирование и оценка данных.
  6. Разработка программного обеспечения и системный дизайн.

Почему мы должны использовать нейронные сети?

  1. Это помогает моделировать нелинейные и сложные отношения реального мира.
  2. Они используются в распознавании образов, потому что они могут обобщать.
  3. Они имеют множество приложений, таких как суммирование текста, идентификация подписи, распознавание рукописного ввода и многое другое.
  4. Он может моделировать данные с высокой волатильностью.

Область нейронных сетей

Это имеет широкие возможности в будущем. Исследователи постоянно работают над новыми технологиями на основе нейронных сетей. Все превращается в автоматизацию, поэтому они очень эффективно справляются с изменениями и могут соответствующим образом адаптироваться. В связи с ростом новых технологий, есть много вакансий для инженеров и экспертов по нейронным сетям. Следовательно, в будущем нейронные сети также окажутся основным поставщиком рабочих мест.

Как эта технология поможет вам в карьерном росте

В области нейронных сетей наблюдается огромный карьерный рост. Средняя зарплата инженера нейронной сети колеблется от 33 856 до 153 240 долларов в год.

Вывод

Нейронные сети могут извлечь много пользы. Они могут учиться и адаптироваться в соответствии с меняющейся средой. Они способствуют другим областям так же как в области неврологии и психологии. Следовательно, существует огромное количество нейронных сетей как в наше время, так и в будущем.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство к Что такое нейронные сети? Здесь мы обсудили компоненты, работу, навыки, карьерный рост и преимущества нейронных сетей. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -

  1. Что такое технология больших данных?
  2. Машинное обучение против нейронной сети
  3. Что такое искусственный интеллект
  4. Введение в машинное обучение
  5. Введение в классификацию нейронных сетей
  6. Кусочная функция в Matlab
  7. Внедрение нейронных сетей

Категория:

Большое количество данных