Увод у примену неуронске мреже
Следећи чланак детаљно даје преглед примене неуронске мреже. Прво питање које нам се јавља у глави је шта се мисли под вештачком неуронском мрежом? И зашто нам је потребна вештачка неуронска мрежа? Вештачке неуронске мреже рачунарски су модели засновани на биолошким неуронским мрежама. Они олакшавају решавање проблема, док за сложене проблеме обично морамо да пишемо дугачки код.
Неуронске мреже помажу у решавању проблема без опсежног програмирања са одређеним правилима и условима. Они су поједностављени модели који се користе за многе сличне проблеме са већином сложених математичких израчуна као иза кулиса. Неуронске мреже су много брже у предвиђању након што су обучене од класичних програма.
Различите врсте неуронских мрежа су попут Цонволутион Неурал Нетворк, Феедфорвард Неурал Нетворк, Рецуррент Неурал Нетворк, Мултилаиер перцептрон, итд. Најчешћи модел неуронске мреже је Цонволутион Неурал Нетворк (ЦНН).
Вештачке неуронске мреже
Да прво разумемо вештачке неуронске мреже (АНН). У вештачким неуронским мрежама постоје углавном три слоја.
1. Улазни слој: Улазни слој је онај који садржи неуроне који су одговорни за уносе значајки. Поред неурона за карактеристике, у улазном слоју је додат и неурон за пристраност. Значи, укупно је н + 1 неурона у улазном слоју. Биас је одговоран за пренос линије или криве од извора.
2. Скривени слојеви: Скривени слојеви су слојеви који се налазе између улазних и излазних слојева. Број скривених слојева може се мењати на основу примене и потреба. Дубоке неуронске мреже су оне које садрже више скривеног слоја.
3. Излазни слој: Излазни слој садржи неуроне који су одговорни за излазни проблем класификације или предвиђања. Број неурона у њему заснован је на броју излазних класа.
Примене неуронских мрежа
Вештачке неуронске мреже широко се користе у областима као што су класификација слика или означавање или детекција сигнала или превођење језика као што смо пронашли као Гоогле преводилац. Можда је откривање превара помоћу неког биометријског или сигнала или неке врсте предвиђања или предвиђања, све ове ствари можете пронаћи под окриљем Вештачких неуронских мрежа.
Апликације можемо широко класификовати у следеће домене:
- Слике
- Сигнали
- Језик
1. АНН у сликама
Вештачке неуронске мреже се тренутно широко користе у сликама и видео записима. Можемо пронаћи апликације неуронских мрежа од обраде слике и класификације до чак генерације слика. Означавање слике и видео записа су такође апликације неуронских мрежа. Данас вештачке неуронске мреже такође се широко користе у биометрији као што су препознавање лица или верификација потписа.
Препознавање знакова: Сигурно смо пронашли веб локације или апликације које од нас траже да отпремимо слику наших еКИЦ докумената, зар не? Све што они чине је препознавање знакова на тим сликама наших еКИЦ докумената. Ово је широко коришћена апликација неуронске мреже која спада у категорију препознавања образаца. Слике документа или стара литература могу се дигитализовати помоћу препознавања знакова. Овде се скениране слике докумената шаљу моделу и модел препознаје текстуалне информације у том скенираном документу. Модели који се за то углавном користе су ЦНН или друге вишеслојне неуронске мреже попут неуронске мреже са повратном размножавањем.
Класификација или етикетирање слика: Како је лепо кад нешто не можемо препознати и користимо Гоогле претрагу слика !! То је управо оно што се назива класификација слике или она означава слике које се на њу напајају. За класификацију слика углавном се користи неуронска мрежа Конволуција или неуронска мрежа напред са повратним ширењем. Постоје и многи други модели, али треба одабрати модел на основу скупа података за обуку и карактеристике које су од интереса.
Учење путем трансфера може се обавити помоћу било којег унапред обученог модела ако је скуп података вашег проблема сличан скупу података испитиваног модела који одаберете. Постоји много унапред обучених модела класификације слика који се обучавају на милионима слика из стотина и хиљада класа. Неки од модела су РесНет, ГоогЛеНет, ИнцептионВ3, ВГГ16, ИмагеНет и многи други су доступни.
Откривање објекта: Детекција објекта са слике се широко користи за откривање било којег објекта и класификовање слике на основу тога. Потребан му је велики скуп података за обуку са јасно наведеним координатама објекта од интереса. Широко коришћени модели детекције објеката су ИОЛО (само једном погледате) и ССД (Сингле Схот Објецт Детецторс).
Стварање слика: Генерације слика помажу у стварању лажних слика на основу података. Стварање карикатуре такође се може сматрати једном од његових примена. За моделе генерисања слике користе се ГАН (генеративне адверсарне мреже). Састоји се од генератора слика и дискриминатора.
2. АНН у сигналима
АНН је систем заснован на биолошкој неуронској мрежи, једна од врста неурона у АНН је -
Препознавање говора: Систем за препознавање говора претвара говорне сигнале и декодира их у текст или неки други облик значења. Можемо рећи да је то директан пример апликација у виртуелним асистентима или цхатботовима. Данас је Гооглеов паметни дом, Алека, Сири, Гоогле помоћ или Цортана познати већини нас.
3. АНН на језику
Ово се углавном може поделити у два модела као:
Класификација и категоризација текста: Класификација текста је битан део претраживања и филтрирања докумената, претраживања путем Интернета на мрежи и идентификације и осећања и анализе језика. Неуронске мреже се активно користе за овакав задатак.
Препознавање назива ентитета и дијелови означавања говора су неке од апликација које спадају у домен обраде природног језика (НЛП). Модели који се често користе су мреже са понављајућом неуронском мрежом (РНН) и дуготрајне меморије (ЛСТМ). Иако се ЦНН користи и за неке апликације.
Генерирање језика и резимирање докумената: Генерација и парафразирање природног језика и сажимање докумената широко се користе за генерисање докумената и резимирање више докумената. Њихове примене могу се наћи у генерисању текстуалних извештаја из табела података, аутоматизованом писању извештаја, сажетку медицинских извештаја, генерисању прича и вицева итд.
Модел који се широко користи за генерисање текста је модел понављајуће неуронске мреже (РНН).
Закључак
Неуронске мреже помажу у олакшању тешких проблема опсежном обуком. Они се широко користе за класификацију, предвиђање, откривање објеката и стварање слика, као и текста.
Препоручени чланци
Ово је водич за апликацију на неуронској мрежи. Овде такође расправљамо о уводу у примену неуронске мреже. Можда ћете такође погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Класификација неуронске мреже
- Мрежни алати за скенирање
- Понављајуће неуронске мреже (РНН)
- Машинско учење и неуронска мрежа