Шта су неуронске мреже?
Неуронске мреже се моделирају по људском мозгу да препозна обрасце. Они узимају скупове података и препознају образац. Помажу у груписању необиљежених података на основу сличности, тј. Помажу у класификацији и групирању. Могу се прилагодити променама и створити најбољи могући резултат без потребе да редизајнирају критеријуме учинка.
Дефиниција неуронске мреже
Неуронска мрежа је скуп алгоритама узорака након функционисања људског мозга и људског нервног система. Неурон је математичка функција која узима улазе и затим их класификује према примењеном алгоритму. Састоји се од улазног слоја, више скривених слојева и излазног слоја. Има слојеве међусобно повезаних чворова. Сваки чвор је перцепција која сигнал уводи у функцију активирања.
Разумевање неуронске мреже
Неуронске мреже се тренирају и подучавају баш као што се тренира дечији мозак у развоју. Не могу се директно програмирати за одређени задатак. Обучени су на такав начин да се могу прилагодити променљивом улагању. Постоје три методе или учења парадигми за подучавање неуронске мреже.
- Надзирано учење
- Учење ојачања
- Ненадзоровано учење
Хајде да разговарамо о њима укратко,
1. Надзирано учење
Као што име каже, надгледано учење значи у присуству супервизора или учитеља. То значи да је скуп обележених скупа података већ присутан са жељеним излазом, тј. Оптималну акцију коју треба да изведе неуронска мрежа која је већ присутна за неке скупове података. Машини се затим дају нови скупови података како би анализирао скупове података о тренингу и створио тачан излаз.
То је затворени систем повратних информација, али окружење није у петљи.
2. Ојачавање учења
При томе се учење мапирања улаза и извода врши континуираном интеракцијом са околином како би се скаларни индекс перформанси свео на минимум. У томе, уместо учитеља, постоји критичар који претвара сигнал примарне арматуре тј. Скаларни улаз примљен из околине у хеуристички сигнал ојачања (сигнал високог квалитета ојачања) у скаларни улаз.
Циљ овог учења је минимизирати функцију трошкова, тј. Очекивани кумулативни трошак акција подузетих у низу корака.
3. Ненадзоровано учење
Као што име говори, нема учитеља или супервизора. При томе, подаци се не обележавају нити класификују и неуралне мреже нису доступне. При томе, машина мора груписати пружене скупове података у складу са сличностима, разликама и обрасцима без претходне обуке.
Рад са неуронском мрежом
Неуронска мрежа је пондерисани граф на коме су чворови неурони, а везе су представљене ивицама с утезима. Он узима улаз из спољашњег света и означен је са к (н).
Сваки се унос множи са одговарајућим тежинама, а затим се додају. Пристраност се додаје ако је пондерисани зброј једнак нули, где пристраност има унос као 1 са тежином б. Затим се та пондерисана сума прослеђује функцији активирања. Функција активације ограничава амплитуду излаза неурона. Постоје различите функције активирања попут прага, Пиецевисе линеарне функције или Сигмоид функције.
Архитектура неуронске мреже
У основи постоје три врсте архитектуре неуронске мреже.
- Сингле Лаиер феедфорвард мрежа
- Вишеслојна феедфорвард мрежа
- Понављајућа мрежа
1. Једнослојна мрежа за повратну везу
У овом случају имамо улазни слој изворних чворова пројектован на излазни слој неурона. Ова мрежа је напредна или ацикличка мрежа. Назван је као један слој, јер се односи само на рачунске неуроне излазног слоја. Не врши се рачунање на улазном слоју, па се не броји.
2. Вишепластна мрежа за повратну везу
У овом су један или више скривених слојева, осим улазних и излазних слојева. Чворови овог слоја називају се скривени неурони или скривене јединице. Улога скривеног слоја је да интервенише између излазног и спољног улаза. Чворови улазног слоја достављају улазни сигнал чворовима другог слоја тј. Скривеном слоју, а излаз скривеног слоја делује као улаз за следећи слој и то се наставља за остатак мреже.
3. Понављајуће мреже
Понављајући готово је сличан мрежи за пренос. Главна разлика је у томе што он има најмање једну петљу за повратне информације. Можда постоји нула или више сакривених слојева, али најмање једна петља за повратне информације биће тамо.
Предности неуронске мреже
- Може да ради са непотпуним информацијама након обуке.
- Имају способност толеранције на грешке.
- Имајте подељену меморију
- Може да се омогући машинско учење.
- Паралелна обрада.
- Похрањује информације на целој мрежи
- Може да научи нелинеарне и сложене односе.
- Способност генерализације тј. Може закључити невиђене односе након учења из неких претходних односа.
Потребне вештине неуронске мреже
- Познавање примењене математике и алгоритама.
- Вероватноћа и статистика.
- Дистрибуирано рачунање.
- Основне вештине програмирања
- Моделирање и процена података.
- Инжењеринг софтвера и системски дизајн.
Зашто бисмо требали користити Неуралне мреже?
- Помаже моделирању нелинеарних и сложених односа стварног свијета.
- Користе се за препознавање узорака јер могу генерализирати.
- Имају много апликација попут сажимања текста, идентификације потписа, препознавања рукописа и многих других.
- Може да моделира податке са великом волатилношћу.
Опсег неуронских мрежа
У будућности има широк опсег. Истраживачи стално раде на новим технологијама заснованим на неуронским мрежама. Све се претвара у аутоматизацију, па су врло ефикасне у суочавању са променама и могу се у складу са тим прилагодити. Због пораста нових технологија, постоји много отварања радних места за инжењере и стручњаке за неуролошку мрежу. Стога ће се у будућности и неуронске мреже показати као главни пружаоци посла.
Како ће вам ова технологија помоћи у развоју каријере
Постоји огроман раст у каријери на пољу неуронских мрежа. Просечна зарада инжењера неуронске мреже креће се од 33, 856 до 153, 240 долара годишње.
Закључак
Од неуронских мрежа се може пуно тога добити. Они могу научити и прилагодити се променљивом окружењу. Доприносе у другим областима као и у области неурологије и психологије. Отуда постоји огроман опсег неуронских мрежа у данашњем времену као иу будућности.
Препоручени чланци
Ово је водич за шта су неуронске мреже? Овде смо разговарали о компонентама, раду, вештинама, каријерном расту и предностима неуронске мреже. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- Шта је технологија великих података?
- Машинско учење и неуронска мрежа
- Шта је вештачка интелигенција
- Увод у машинско учење
- Увод у класификацију неуронске мреже
- Комадно у Матлабу
- Имплементација неуронских мрежа