Что такое глубокое обучение и нейронная сеть

Нейронные сети и глубокое обучение в настоящее время являются двумя горячими модными словами, которые сегодня используются с искусственным интеллектом. Последние разработки в мире искусственного интеллекта можно отнести к этим двум, поскольку они сыграли значительную роль в улучшении интеллекта ИИ.

Посмотрите вокруг, и вы найдете вокруг все больше и больше умных машин. Благодаря нейронным сетям и глубокому обучению рабочие места и возможности, которые когда-то считались сильной стороной человека, теперь выполняются машинами. Сегодня машины больше не предназначены для того, чтобы питаться более сложными алгоритмами, а вместо этого их кормят, чтобы они превратились в автономную, самообучающуюся систему, способную произвести революцию во многих отраслях.

Нейронные сети и глубокое обучение принесли исследователям огромный успех в таких задачах, как распознавание изображений, распознавание речи, поиск более глубоких взаимосвязей в наборах данных. Благодаря наличию огромных объемов данных и вычислительной мощности машины могут распознавать объекты, переводить речь, обучаться распознаванию сложных шаблонов, узнавать, как разрабатывать стратегии и составлять планы действий в чрезвычайных ситуациях в режиме реального времени.

Итак, как именно это работает? Знаете ли вы, что как нейтральные сети, так и глубокое обучение связаны, на самом деле, чтобы понять глубокое обучение, вы должны сначала разобраться в нейронных сетях? Читайте дальше, чтобы узнать больше.

Что такое нейронная сеть

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

Нейронная сеть — это, по сути, шаблон программирования или набор алгоритмов, которые позволяют компьютеру учиться на данных наблюдений. Нейронная сеть похожа на человеческий мозг, который работает, распознавая шаблоны. Сенсорные данные интерпретируются с использованием машинного восприятия, маркировки или кластеризации необработанных входных данных. Распознаваемые шаблоны являются числовыми, заключенными в векторы, в которые переводятся такие данные, как изображения, звук, текст и т. Д.

Подумайте о нейронной сети! Подумайте, как функционирует человеческий мозг

Как упоминалось выше, нейронная сеть функционирует так же, как человеческий мозг; он приобретает все знания в процессе обучения. После этого синаптические веса сохраняют полученные знания. В процессе обучения синаптические веса сети реформируются для достижения желаемой цели.

Как и человеческий мозг, нейронные сети работают как нелинейные системы параллельной обработки информации, которые быстро выполняют вычисления, такие как распознавание и восприятие образов. В результате эти сети очень хорошо работают в таких областях, как распознавание речи, звука и изображений, где входы / сигналы по своей сути нелинейны.

Проще говоря, вы можете вспомнить нейронную сеть как нечто, способное накапливать знания, как человеческий мозг, и использовать их для прогнозирования.

Структура нейронных сетей

Глубокое обучение и нейронная сеть

(Изображение предоставлено Mathworks)

Нейронные сети состоят из трех слоев:

  1. Входной слой,
  2. Скрытый слой и
  3. Выходной слой.

Каждый слой состоит из одного или нескольких узлов, как показано на диаграмме ниже маленькими кружками. Линии между узлами указывают поток информации от одного узла к другому. Информация течет от входа к выходу, то есть слева направо (в некоторых случаях это может быть справа налево или в обоих направлениях).

Узлы входного слоя пассивны, то есть они не изменяют данные. Они получают одно значение на своем входе и дублируют это значение на свои несколько выходов. При этом узлы скрытого и выходного слоя активны. Таким образом, они могут изменять данные.

Во взаимосвязанной структуре каждое значение из входного слоя дублируется и отправляется всем скрытым узлам. Значения, входящие в скрытый узел, умножаются на веса, набор заранее определенных чисел, хранящихся в программе. Затем взвешенные входные данные складываются для получения единого числа. Нейронные сети могут иметь любое количество слоев и любое количество узлов на каждом слое. Большинство приложений используют трехуровневую структуру с максимум несколькими сотнями входных узлов.

Пример нейронной сети

Рассмотрим нейронную сеть, распознающую объекты в сигнале сонара, и в ПК хранится 5000 отсчетов сигнала. ПК должен выяснить, представляют ли эти образцы подводную лодку, кита, айсберг, морские скалы или вообще ничего? Обычные методы ЦОС решают эту проблему с помощью математики и алгоритмов, таких как корреляционный и частотный спектральный анализ.

В то время как с нейронной сетью 5000 выборок будут подаваться на входной уровень, что приведет к появлению значений из выходного слоя. Выбрав правильный вес, можно настроить вывод на передачу широкого спектра информации. Например, могут быть выходы для: подводная лодка (да / нет), морской камень (да / нет), кит (да / нет) и т. Д.

С другими весами выходные данные могут классифицировать объекты как металлические или неметаллические, биологические или небиологические, враги или союзники и т. Д. Никаких алгоритмов, никаких правил, никаких процедур; только взаимосвязь между входом и выходом, продиктованная значениями выбранных весов.

Теперь давайте разберемся с концепцией глубокого обучения.

Что такое глубокое обучение

Глубокое обучение — это, по сути, подмножество нейронных сетей; возможно, вы можете назвать сложную нейронную сеть со многими скрытыми слоями.

С технической точки зрения, глубокое обучение также можно определить как мощный набор методов обучения в нейронных сетях. Это относится к искусственным нейронным сетям (ИНС), которые состоят из множества слоев, массивных наборов данных, мощного компьютерного оборудования, что делает возможной сложную обучающую модель. Он содержит класс методов и приемов, в которых используются искусственные нейронные сети с несколькими уровнями все более расширяющейся функциональности.

Структура сети глубокого обучения

В сетях глубокого обучения в основном используются архитектуры нейронных сетей, поэтому их часто называют глубокими нейронными сетями. Использование работы «глубоко» относится к количеству скрытых слоев в нейронной сети. Обычная нейронная сеть содержит три скрытых слоя, в то время как глубокие сети могут иметь до 120–150.

Глубокое обучение включает в себя передачу в компьютерную систему большого количества данных, которые она может использовать для принятия решений в отношении других данных. Эти данные передаются через нейронные сети, как в случае с машинным обучением. Сети глубокого обучения могут изучать функции непосредственно из данных без необходимости извлечения функций вручную.

Примеры глубокого обучения

Глубокое обучение в настоящее время используется почти во всех отраслях, начиная от автомобилестроения, авиакосмической промышленности и автоматизации до медицины. Вот несколько примеров.

  • Google, Netflix и Amazon: Google использует его в своих алгоритмах распознавания голоса и изображений. Netflix и Amazon также используют глубокое обучение, чтобы решить, что вы хотите посмотреть или купить дальше.
  • Вождение без водителя: исследователи используют сети глубокого обучения для автоматического обнаружения таких объектов, как знаки остановки и светофоры. Глубокое обучение также используется для обнаружения пешеходов, что помогает снизить количество аварий.
  • Аэрокосмическая промышленность и оборона: глубокое обучение используется для идентификации объектов со спутников, которые определяют интересующие области, а также для определения безопасных или небезопасных зон для войск.
  • Благодаря Deep Learning Facebook автоматически находит друзей на ваших фотографиях и отмечает их тегами. Skype может довольно точно переводить разговоры в реальном времени.
  • Медицинские исследования: исследователи-медики используют глубокое обучение для автоматического обнаружения раковых клеток.
  • Промышленная автоматизация: глубокое обучение помогает повысить безопасность работников тяжелой техники за счет автоматического определения, когда люди или объекты находятся на небезопасном расстоянии от машин.
  • Электроника: Глубокое обучение используется для автоматического перевода речи и слуха.

Прочтите: Что такое машинное обучение и глубокое обучение?

Вывод

Концепция нейронных сетей не нова, и в последнее десятилетие исследователи добились умеренного успеха. Но настоящим переломным моментом стала эволюция глубоких нейронных сетей.

Превосходя традиционные подходы машинного обучения, он продемонстрировал, что глубокие нейронные сети могут быть обучены и испытаны не только несколькими исследователями, но и могут быть приняты многонациональными технологическими компаниями, чтобы в ближайшем будущем предложить более совершенные инновации.

Благодаря глубокому обучению и нейронной сети ИИ не просто выполняет задачи, он начал думать!

Глубокое обучение и нейронная сеть .

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

Похожие записи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.