Hvad er neurale netværk?

Neurale netværk modelleres efter den menneskelige hjerne for at genkende mønstre. De tager datasæt og genkender mønsteret. De hjælper med at gruppere umærkede data på baggrund af lighederne, dvs. de hjælper med klassificering og klynger. De kan tilpasse sig ændringer og genererer det bedst mulige resultat uden behov for at redesigne outputkriterierne.

Definition af neuralt netværk

Neuralnetværket er et sæt algoritmer, der er mønsteret efter funktionen af ​​den menneskelige hjerne og det menneskelige nervesystem. En neuron er en matematisk funktion, der tager input og derefter klassificerer dem i henhold til den anvendte algoritme. Det består af et inputlag, flere skjulte lag og et outputlag. Det har lag af sammenkoblede knudepunkter. Hver knude er en opfattelse, der indfører signalet til en aktiveringsfunktion.

Forståelse af neuralt netværk

Neurale netværk trænes og undervises, ligesom et barns udviklende hjerne trænes. De kan ikke programmeres direkte til en bestemt opgave. De trænes på en sådan måde, at de kan tilpasse sig efter det skiftende input. Der er tre metoder eller læringsparadigmer til at undervise i et neuralt netværk.

  1. Overvåget læring
  2. Forstærkningslæring
  3. Uovervåget læring

Lad os diskutere dem kort,

1. Overvåget læring

Som navnet antyder betyder overvåget læring i nærvær af en vejleder eller en lærer. Det betyder, at et sæt af et mærket datasæt allerede er til stede med ønsket output, dvs. den optimale handling, der skal udføres af det neurale netværk, som allerede er til stede for nogle datasæt. Maskinen får derefter nye datasæt til analyse af træningsdatasættene og til at producere det rigtige output.

Det er et lukket feedback-system, men miljøet er ikke i løkken.

2. Forstærkningslæring

I dette gøres indlæring af input-output-kortlægning ved kontinuerlig interaktion med miljøet, så det skalære indeks for ydeevne kan minimeres. I dette, i stedet for en lærer, er der en kritiker, der konverterer det primære forstærkningssignal, dvs. det skalarindgang, der er modtaget fra miljøet, til heuristisk forstærkningssignal (forstærkningssignal af højere kvalitet) også et skalarindgang.

Målet med denne læring er at minimere omkostningen til at gå-funktionen, dvs.

3. Uovervåget læring

Som navnet antyder, er der ingen lærer eller vejleder tilgængelig. I dette er dataene hverken mærket eller klassificeret, og ingen forudgående vejledning er tilgængelig for det neurale netværk. I dette skal maskinen gruppere de medfølgende datasæt i henhold til ligheder, forskelle og mønstre uden forudgående træning.

Arbejder med neuralt netværk

Neuralnetværket er en vægtet graf, hvor knudepunkter er neuronerne, og forbindelserne er repræsenteret ved kanter med vægte. Det tager input fra omverdenen og betegnes med x (n).

Hver input multipliceres med dens respektive vægte, og derefter tilføjes de. En bias tilføjes, hvis den vægtede sum svarer til nul, hvor bias har input som 1 med vægt b. Derefter overføres denne vægtede sum til aktiveringsfunktionen. Aktiveringsfunktionen begrænser amplituden af ​​neuronets output. Der er forskellige aktiveringsfunktioner som tærskelfunktion, stykkevis lineær funktion eller Sigmoid-funktion.

Arkitekturen af ​​neuralt netværk

Der er dybest set tre typer arkitektur på det neurale netværk.

  1. Enkeltlags feedforward netværk
  2. Multilags feedforward netværk
  3. Tilbagevendende netværk

1. Enkeltlags feedforward-netværk

I dette har vi et inputlag af kildeknudepunkter projiceret på et outputlag af neuroner. Dette netværk er et fremadrettet eller acyklisk netværk. Det betegnes som et enkelt lag, fordi det kun refererer til beregningsneuronerne i outputlaget. Ingen beregning udføres på inputlaget, og det tælles derfor ikke.

2. Multilags feedforward-netværk

I dette er der et eller flere skjulte lag undtagen input- og outputlagene. Knudene til dette lag kaldes skjulte neuroner eller skjulte enheder. Det skjulte lags rolle er at gribe ind mellem output og ekstern input. Knudepunkterne i inputlaget leverer indgangssignal til knudepunkterne i det andet lag, dvs. det skjulte lag, og output fra det skjulte lag fungerer som et input til det næste lag, og dette fortsætter for resten af ​​netværket.

3. Tilbagevendende netværk

En gentagelse ligner næsten et feedforward-netværk. Den største forskel er, at den i det mindste har en feedback-loop. Der kan være et eller flere skjult lag, men mindst en feedback-loop er der.

Fordele ved neuralt netværk

  1. Kan arbejde med ufuldstændige oplysninger, når de er trænet.
  2. Har evnen til fejltolerance.
  3. Har en distribueret hukommelse
  4. Kan lave maskinlæring.
  5. Parallel behandling.
  6. Gemmer oplysninger på et helt netværk
  7. Kan lære ikke-lineære og komplekse forhold.
  8. Evnen til at generalisere dvs. kan udlede usete forhold efter at have lært af nogle tidligere forhold.

Krævede neurale netværksfærdigheder

  1. Kendskab til anvendt matematik og algoritmer.
  2. Sandsynlighed og statistik.
  3. Distribueret computing.
  4. Grundlæggende programmeringsevner.
  5. Datamodellering og evaluering.
  6. Software engineering og system design.

Hvorfor skal vi bruge neurale netværk?

  1. Det hjælper med at modellere de ikke-lineære og komplekse forhold i den virkelige verden.
  2. De bruges i mønstergenkendelse, fordi de kan generalisere.
  3. De har mange applikationer som tekstopsummering, signaturidentifikation, håndskriftgenkendelse og mange flere.
  4. Det kan modellere data med høj volatilitet.

Neural Networks Omfang

Det har et bredt anvendelsesområde i fremtiden. Forskere arbejder konstant på nye teknologier baseret på neurale netværk. Alt konverteres til automatisering, derfor er de meget effektive til at håndtere ændringer og kan tilpasse sig i overensstemmelse hermed. På grund af en stigning i nye teknologier er der mange jobåbninger for ingeniører og neurale netværkseksperter. Derfor vil neurale netværk i fremtiden vise sig at være en stor jobudbyder.

Hvordan denne teknologi vil hjælpe dig i karrierevækst

Der er en enorm karriereudvikling inden for neurale netværk. En gennemsnitsløn for neuralnetværksingeniør varierer fra $ 33.856 til $ 153.240 pr. År ca.

Konklusion

Der er meget at tjene på neurale netværk. De kan lære og tilpasse sig efter det skiftende miljø. De bidrager til andre områder såvel som inden for neurologi og psykologi. Derfor er der et enormt omfang af neurale netværk både i nutiden og i fremtiden.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til Hvad er neurale netværk? Her diskuterede vi komponenter, arbejde, færdigheder, karrierevækst og fordele ved neurale netværk. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -

  1. Hvad er Big Data Technology?
  2. Machine Learning vs Neural Network
  3. Hvad er kunstig intelligens
  4. Introduktion til maskinlæring
  5. Introduktion til klassificering af neuralt netværk
  6. Stykkevis-funktion i Matlab
  7. Implementering af neurale netværk

Kategori: