Introduktion til anvendelse af neuralt netværk

Den følgende artikel indeholder en oversigt over anvendelsen af ​​neuralt netværk i detaljer. Det første spørgsmål, der opstår i vores sind, er, hvad menes med kunstigt neuralt netværk? Og hvorfor har vi brug for kunstigt neuralt netværk? Kunstige neurale netværk er beregningsmodeller baseret på biologiske neurale netværk. De letter problemløsningen, mens vi traditionelt skal skrive en lang kode for komplekse problemer.

Neural Networks hjælper med at løse problemerne uden omfattende programmering med de problemspecifikke regler og betingelser. De er forenklede modeller, der bruges til mange lignende slags problemer med det meste af kompleks matematisk beregning som bag kulisserne. Neurale netværk er meget hurtigere i forudsigelse, efter at det er blevet trænet end konventionelt program.

De forskellige typer neurale netværk er som Convolution Neural Network, Feedforward Neural Network, Recurrent Neural Network, Multilayer perceptron osv. Den mest udbredte neurale netværksmodel er Convolution Neural Network (CNN).

Kunstige neurale netværk

Lad os først forstå kunstige neurale netværk (ANN) først. Der er hovedsageligt tre lag i kunstige neurale netværk.

1. Inputlag: Inputlaget er det, der indeholder neuroner, der er ansvarlige for funktionsindgange. Ud over neuronerne til funktioner er der også en neuron til bias føjet til inputlaget. Så der er n + 1 neuroner i alt i inputlaget. Bias er ansvarlig for overførsel af linjen eller kurven fra oprindelsen.

2. Skjulte lag: De skjulte lag er de lag, der er mellem input- og outputlag. Antallet af skjulte lag kan varieres baseret på applikation og behov. Deep Neural Networks er dem, der indeholder mere end et skjult lag.

3. Outputlag: Outputlaget indeholder neuroner, der er ansvarlige for output af klassificering eller forudsigelsesproblem. Antallet af neuroner i det er baseret på antallet af outputklasser.

Anvendelser af neurale netværk

Kunstige neurale netværk bruges i vid udstrækning inden for områder som billedklassificering eller mærkning eller signaldetektion eller oversættelse af sprog som vi finder som Google Translator. Måske det er falskdetektion ved hjælp af biometri eller signal eller en eller anden form for forudsigelse eller forudsigelse, kan du finde alle disse ting, der skal dækkes under paraplyen af ​​kunstige neurale netværk.

Vi kan bredt klassificere applikationerne på følgende domæner:

  • Billeder
  • Signaler
  • Sprog

1. ANN i billeder

Kunstige neurale netværk bruges i vid udstrækning i billeder og videoer i øjeblikket. Vi kan finde anvendelsen af ​​neurale netværk fra billedbehandling og klassificering til endda generering af billeder. Billed- og videomærkning er også anvendelsen af ​​neurale netværk. Kunstige neurale netværk i dag anvendes også i vid udstrækning i biometri som ansigtsgenkendelse eller signaturverifikation.

Tegngenkendelse: Vi må have fundet de websteder eller applikationer, der beder os om at uploade billedet af vores eKYC-dokumenter, ikke? Alt, hvad de gør, er at genkende figurerne i billederne af vores eKYC-dokumenter. Dette er en udbredt anvendelse af neurale netværk, der falder ind under kategorien af ​​mønstergenkendelse. Dokumentbillederne eller gammel litteratur kan digitaliseres ved hjælp af tegngenkendelse. Her føres de scannede billeder af dokumenter til modellen, og modellen genkender tekstinformationen i det scannede dokument. De modeller, der generelt bruges til dette, er CNN eller andre flerlagsneurale netværk som neurale netværk med bagpropagering.

Billedklassificering eller mærkning: Hvor flot det føles, når vi ikke kan genkende noget, og vi bruger Google-billedsøgning !! Det er nøjagtigt, hvad der kaldes billedklassificering, eller det mærker de billeder, der føres til det. Convolution Neural Network eller Feed forward neuralt netværk med bagpropagering bruges generelt til billedklassificering. Der er også mange andre modeller, men man skal vælge en model baseret på datasættet til træning og funktioner af interesse.

Overførselslæring kan udføres ved hjælp af en hvilken som helst foruddannet model, hvis datasættet med dit problem ligner datasættet for den foruddannede model, du vælger. Der er mange foruddannede billedklassificeringsmodeller, der trænes på millioner af billeder af forskellige hundreder og tusinder af klasser. Nogle af modellerne er ResNet, GoogLeNet, InceptionV3, VGG16, ImageNet og mange flere er tilgængelige.

Objektdetektion: Objektdetekteringen fra billeder bruges i vid udstrækning til at detektere ethvert objekt og klassificere billedet baseret på det. Det har brug for stort træningsdatasæt med alle koordinaterne for det objekt, der er klart specificeret. De bredt anvendte objektdetekteringsmodeller er YOLO (You Only Look Once) og SSD (Single Shot Object Detectors).

Billedgenerering: Billedgenerationer hjælper med at generere falske billeder baseret på dataene. Karikaturgenerering kan også betragtes som en af ​​dens applikationer. GAN (Generative Adversarial Networks) bruges til billedgenereringsmodeller. De består af billedgenerator og diskriminator.

2. ANN i signaler

ANN er et system baseret på et biologisk neuralt netværk, en af ​​typerne af neuroner i ANN er -

Talegenkendelse: Talegenkendelsessystem konverterer talesignalerne og afkoder dem til tekst eller en eller anden form for mening. Vi kan sige, at det er et direkte eksempel på applikationer i virtuelle assistenter eller chatbots. I dag er Googles smarte hjem, Alexa, Siri, Google-assistance eller Cortana kendt for de fleste af os.

3. ANN på sprog

Dette kan opdeles i to modeller hovedsageligt som -

Tekstklassificering og kategorisering: Tekstklassificering er en væsentlig del af dokumentsøgning og filtrering, online websøgning og sprogidentifikation og følelsesanalyse. Neurale netværk bruges aktivt til denne type opgaver.

Navngivet enhedsgenkendelse og dele af talemærkning er nogle af de applikationer, der hører under domænet Natural Natural Processing (NLP). De udbredte modeller er gentagne neurale netværk (RNN) og langtidshukommelsesnetværk (LSTM). Selvom CNN også bruges til nogle af applikationerne.

Sproggenerering og dokumentopsummering: Naturligt sproggenerering og parafrasering og sammenfattelse af dokumenter bruges i vid udstrækning til at generere dokumenter og sammenfatte multi-dokumenter. Deres applikationer kan findes i generering af tekstbaserede rapporter fra datatabeller, automatisering af rapporter, sammenfatning af medicinske rapporter, generering af historier og vittigheder osv.

Modellen, der er vidt brugt til tekstgenerering er RNN-modellen (Recurrent Neural Network).

Konklusion

Neural Networks hjælper med at gøre vanskelige problemer let ved omfattende træning. De er vidt brugt til klassificering, forudsigelse, objektdetektion og generering af billeder samt tekst.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til anvendelse på neuralt netværk. Her diskuterer vi også introduktion til anvendelse af neuralt netværk. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -

  1. Klassificering af neuralt netværk
  2. Netværksscanningsværktøjer
  3. Tilbagevendende neurale netværk (RNN)
  4. Machine Learning vs Neural Network

Kategori:

Big Data