Introduksjon til nevrale nettverk [+ 5 Learning Resources]

Nevrale nettverk ble utviklet i et forsøk på å gjenskape de intrikate forbindelsene til nevroner i det menneskelige nervesystemet.

Man trodde at siden det biologiske nervesystemet var så effektivt til å videresende og behandle signaler, kunne det bidra til å skape menneskelignende intelligens for maskiner.

Dette førte til opprettelsen av et nettverk av kunstige nevroner som kan behandle og overføre data akkurat som en klynge av nevroner i den menneskelige hjernen.

Dette ga en sterkt forbedret kapasitet for maskiner til å lære og reagere intelligent, derav fødselen av nevrale nettverk.

I denne artikkelen vil jeg diskutere nevrale nettverk, hvordan de fungerer, deres fordeler og andre viktige aspekter.

La oss begynne!

Hva er nevrale nettverk?

Bildekilde: Tibco.com

Nevrale nettverk eller kunstige nevrale nettverk (ANN) er en del av kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) som lærer maskiner/datamaskiner å behandle informasjon som den biologiske hjernen. Nettverket har et adaptivt system som lar det lære av sine tidligere aktiviteter og fortsette å forbedre seg.

Nevrale nettverk er en undergruppe av maskinlæring, og kjernen deres er utviklet ved hjelp av dyplæringsalgoritmer. Navnet «nevrale nettverk» er inspirert av det intrikate nettverket av nevroner i den menneskelige hjernen og hvordan nevronene kommuniserer.

Det nevrale nettverket bruker treningsdataene sine som input for å støtte læring og forbedre evnene. Det gir konstant læring fra tidligere data med økende nøyaktighet, noe som gjør det til et kraftig, moderne verktøy.

Historien om nevrale nettverk kan spores tilbake til den første epoken med datamaskiner. Den første forekomsten av et nevralt nettverk ble designet av Warren McCulloch som et kretssystem som kan tilnærme den menneskelige hjernefunksjonen.

I 1958 ble den første forekomsten av kunstig persepsjon utviklet av Frank Rosenblatt. I 1982 ble det publisert en artikkel om «tilbakevendende nevrale nettverk» av John Hopfield. Nevrale nettverk ble mye brukt i 1988 innen proteinstudier.

Teknologien ble brukt til å forutsi de tredimensjonale formene til proteinene. I 1992 ble det utviklet en algoritme for å gjenkjenne 3D-objekter.

For tiden har nevrale nettverk blitt svært avanserte. De brukes i flere sektorer, fra helsevesen, romfart og forsvar til cybersikkerhet, markedsføring og værmeldinger.

Hvordan fungerer nevrale nettverk?

Som forklart ovenfor ble utviklingen av det nevrale nettverket inspirert av den menneskelige hjernen når det gjelder nevrale arkitektur. Nevronene i en menneskelig hjerne kan skape et komplekst og sterkt sammenkoblet nett gjennom hvilket signaler sendes og informasjon behandles. Dette fungerer som funksjonen til nevronene som blir replikert av nevrale nettverk.

Den grunnleggende metoden som nevrale nettverk fungerer på er gjennom sammenkoblingen av flere og forskjellige lag av nevroner i nettverket. Hvert nevron er koblet til et annet via en node.

Den kan motta et input fra laget før det og sende en utgang som går videre til laget etterpå. Dette trinnet fortsetter å gjentas til en avgjørelse eller spådom er tatt av det siste laget.

Virkningen av det nevrale nettverket kan forstås bedre ut fra de individuelle mekanismene til hvert lag av nettverket som dataene passerer og behandles gjennom. I en grunnleggende struktur er det tre lag – input, skjult og output.

Inndatalag

Dette laget av det nevrale nettverket er ansvarlig for å samle inn data fra omverdenen. Etter at dataene er samlet inn, behandler laget også de dataene som analyserer innholdet i dataene, og legger til en kategori til dataene for bedre identifikasjon. Den sender deretter dataene til neste lag.

Skjult lag

Data fra det skjulte laget kommer fra inndatalaget og andre skjulte lag. Det kan være et stort antall skjulte lag i det nevrale nettverket. Hvert av de skjulte lagene kan analysere et input som sendes fra et tidligere lag. Innspillet behandles så og sendes videre.

Utgangslag

Dataene som sendes videre fra det siste skjulte laget, når utdatalaget. Dette laget viser det endelige resultatet fra databehandlingen som skjer i de forrige lagene i det nevrale nettverket. Utgangslaget kan ha en eller flere noder basert på inngangen.

For eksempel, når du arbeider med binære data (1/0, Ja/Nei), vil en enkelt utgangsnode bli brukt. Men mens du arbeider med multi-kategori data, vil flere noder bli brukt.

Det skjulte laget er i hovedsak det dype læringsnettverket av sammenkoblinger mellom flere noder. Nodeforbindelsen er representert av et tall kalt «vekt». Den representerer hvor mye noden kan påvirke andre noder. En positiv verdi indikerer evnen til å eksitere en annen node, mens en negativ verdi indikerer evnen til å undertrykke en annen node.

Typer nevrale nettverk

For forskjellige typer bruk og data brukes forskjellige typer nevrale nettverk, som hver har forskjellig arkitektur. Her er noen av typene nevrale nettverk:

#1. Feed Forward Network

I denne typen nevrale nettverk er flere sammenkoblede skjulte lag og nevroner til stede. Her er flyten av informasjonen bare i retning fremover uten forplantning tilbake, derav navnet «feedforward». Et større antall av dette laget hjelper til med vekttilpasning; og dermed læring.

#2. Perceptron

Dette er den mest grunnleggende formen for nettverk som kun består av 1 nevron. Nevronet bruker en aktiveringsfunksjon på inngangen for å få en binær utgang. Den legger i hovedsak til inngangsverdien og nodens vekt og sender summen til aktiveringsfunksjonen for å lage utgangen. Skjulte lag er fraværende i denne typen nettverk.

#3. Multi-Layer Perceptron

Denne typen nevrale nettverk tillater backpropagation som ikke støttes i feed-forward-systemet. Dette inkluderer flere skjulte lag og aktiveringsfunksjoner som tillater toveis dataflyt. Inndata spres fremover mens vektoppdateringer spres bakover. Basert på målet kan aktiveringsfunksjonen endres.

#4. Radial Basisnettverk

Denne nettverkskategorien bruker et lag med Radial Basis Function (RBF) nevroner mellom inngangs- og utgangslagene. Disse nevronene kan lagre klassene til de forskjellige treningsdataene, og dermed bruke en annen måte å forutsi mål. Nevronet sammenligner de euklidiske avstandene med faktisk lagrede klasser fra funksjonsverdien til inngangen.

#5. Konvolusjonelt nettverk

Dette nevrale nettverket inneholder flere lag med konvolusjoner som identifiserer viktige funksjoner fra innganger som bilder. De første lagene fokuserer på detaljer på lavt nivå, mens de påfølgende lagene fokuserer på detaljer på høyt nivå. En tilpasset matrise eller filter brukes av dette nettverket for å lage kart.

#6. Tilbakevendende nettverk

Dette nettverket brukes når det er et krav om å få spådommer fra en gitt datasekvens. Det kan ta tidsforsinkede inndata for den siste prediksjonen. Dette lagres i RNN-datacellen, som igjen fungerer som en andre inngang som brukes for prediksjonen.

#7. Korttidsminnenettverk

I denne typen nevrale nettverk brukes en ekstra spesiell minnecelle for å lagre informasjon for en lengre varighet og overvinne problemet med Vanishing Gradients. Logiske porter brukes til å identifisere utgangene som må brukes eller forkastes. Dermed er de tre logiske portene som brukes i dette – Input, Output og Glem.

Fordeler med nevrale nettverk

Nevrale nettverk gir mange fordeler:

• På grunn av strukturen kan den behandle data og lære komplekse og ikke-lineære forhold om den virkelige verden og generalisere læringen for å skape nye resultater.
• Nevrale nettverk har ikke begrensninger på inngangene. Dermed kan disse modellere heteroskedastisitet der den kan lære om skjulte relasjoner mellom dataene.
• Et nevralt nettverk kan lagre data på tvers av hele nettverket og arbeide med utilstrekkelig data. Dette skaper dataredundans og reduserer risikoen for tap av data.

• På grunn av redundante tilkoblinger, er den i stand til å behandle flere data samtidig og parallelt. Dette betyr at nevrale nettverk kan bidra til å utføre flere funksjoner samtidig.
• Muligheten til å justere databehandlingen gir den sterk feiltoleranse og trener seg til å forbedre seg hele tiden.
• Siden nettverket bruker distribuert minne, er det motstandsdyktig mot datakorrupsjon.
• Den kan lære av tidligere hendelser, basert på hvilke den kan trene maskiner til å ta bedre beslutninger.

Anvendelser av nevrale nettverk

• Forutsi aksjemarkedets ytelse: Multilayer Perceptron brukes ofte til å forutsi aksjemarkedets ytelse og forbereder seg på endringer i aksjemarkedet. Systemet lager prognoser basert på resultatforhold, årlig avkastning og tidligere resultatdata fra aksjemarkedet.

• Ansiktsgjenkjenning: Konvolusjonelle nettverk brukes til å kjøre et ansiktsgjenkjenningssystem som matcher en gitt ansikts-ID med en liste over ansikts-ID-er i databasen for å vise et positivt samsvar.
• Studerer sosiale medier-atferd: Multiplayer Perceptron kan brukes til å studere folks oppførsel på sosiale medier fra virtuelle samtaler og sosiale medier-interaksjoner. Disse dataene kan brukes i markedsføringsaktiviteter.
• Luftfartsforskning: Tidsforsinkelsesnettverk kan brukes innen ulike felt innen luftfart, for eksempel mønstergjenkjenning, sikring av kontrollsystemer, høyytelses autopiloting, diagnostisering av flyfeil og utvikling av simuleringer. Dette bidrar til å forbedre sikkerhet og sikkerhetspraksis i bransjen.
• Forsvarsplanlegging: Forsvarsstrategier kan nås og utvikles ved hjelp av nevrale nettverk. Teknologien kan brukes til å forutsi forsvarsrisikoer, kontrollere automatisert utstyr og identifisere potensielle steder for patrulje.
• Helsetjenester: Nettverket kan brukes til å lage bedre bildeteknikker for ultralyd, CT-skanninger og røntgenbilder. Dette kan også bidra til bedre registrering og sporing av pasientdata.
• Identitetsverifisering: Mønstre i håndskrift kan identifiseres ved hjelp av nevrale nettverk. Dette kan bidra til å identifisere potensielle bevis på forfalskning gjennom systemer for håndskrift og signaturverifisering.
• Værvarsling: Data fra værsatellitter kan brukes til dynamisk modellering og varsling av værmønstre med høyere nøyaktighet. Dette kan bidra til å skape et tidlig varsel om naturkatastrofer slik at forebyggende tiltak kan iverksettes i tide.

Læringsressurser

#1. Deep Learning AZ av Udemy

Deep Learning AZ av Udemy vil hjelpe deg å lære hvordan du bruker Python og lage Deep Learning Algorithms. Kursets varighet er 22 timer og 33 min.

Kurset skal lære studentene å:

• Bedre forstå begrepene AI, nevrale nettverk, selvorganiserende kart, Boltzmann Machine og autoenkodere.
• Hvordan bruke disse teknologiene til praksis i den virkelige verden.

Prisen på kurset er $39,98.

#2. Data Science av Udemy

Data Science er et utmerket kurs om dyp læring og nevrale nettverk som gir en grundig dekning av nevrale nettverksteorier som brukes i maskinlæring. Dette kurset tilbys også av Udemy. Dens varighet er 12 timer.

Kurset vil lære:

• Om dyp læring og nevrale nettverksfunksjon
• Utvikle kode for nevrale nettverk fra bunnen av

Prisen for kurset er $35,13.

#3. Bygge nevrale nettverk av Udemy

Udemy-kurset Building Neural Networks in Python fra bunnen av gjør det mulig for eleven å utvikle dyp læring og maskinlæring ved å bruke gradient descent og lineær regresjon. Kurset varer 3 timer og 6 minutter.

Kurset vil lære:

• Om de grunnleggende funksjonene til nevrale nettverk som lineær regresjon, tilbakepropagasjon og kostnadsfunksjon
• For å trene nevrale nettverk, klassifisere dem, justere læringshastigheter, normalisere innganger og optimalisere nøyaktigheten.

Prisen for kurset er $31,50.

#4. Nevrale nettverk og dyp læring av Coursera

Kurset Nevrale nettverk og dyp læring tilbys av Coursera. Dette er det første kurset som spesialiserer seg på dyp læring og fokuserer på grunnleggende konsepter. Kursets varighet er 25 timer.

Kurset vil lære:

• Å bli kjent med viktige teknologiske trender som driver utviklingen av dyp læring
• Lær hvordan du trener dyp læring og bruk dem til å utvikle et fullstendig tilkoblet nettverk.

Dette kurset tilbys gratis.

#5. Bygge avansert dyplæring og NLP

Kurset, Building Advanced Deep Learning og NLP, tilbys av Educative. Kurset tar ca 5 timer å gjennomføre.

Kurset vil lære:

• Arbeid i praktiske kodemiljøer
• Lær om konsepter innen dyp læring og praksis på prosjekter relatert til Natural Language Processing (NLP) og avansert dyp læring

Prisen på kurset er $9,09 per måned.

#6. Nevrale nettverksprosjekter med Python:

Denne boken av James Loy er en ultimat guide for hvordan du bruker Python og oppdager kraften i kunstige nevrale nettverk. Det vil få deg til å lære og implementere nevrale nettverk ved hjelp av seks prosjekter i Python ved bruk av nevrale nettverk. Å fullføre dette prosjektet vil hjelpe deg med å bygge din ML-portefølje.

Kurset vil lære:

• Nevrale nettverksarkitekturer som LSTM og CNN
• For å bruke populære biblioteker som Keras
• Prosjekter involverer sentimentanalyse, ansiktsidentifikasjon, gjenstandsdeteksjon, etc.

#7. Nevrale nettverk og dyp læring

Denne boken av Charu C. Aggarwal dekker moderne og klassiske modeller innen dyp læring. Den vil lære deg algoritmene og teorien om dyp læring og nevrale nettverk slik at du kan bruke dem i flere applikasjoner.

Den dekker også applikasjoner som anbefalingssystemer, bildeteksting og klassifisering, tekstanalyse, maskinoversettelse, spill og mer.

Du vil lære:

• Grunnleggende om nevrale nettverk
• Grunnleggende om nevrale nettverk
• Avanserte nevrale nettverksemner som GAN-er, nevrale Turing-maskiner, etc.

Konklusjon

Nevrale nettverk er i hovedsak en del av AI som støtter læring på en måte som er nær menneskelig intelligens. Disse består av flere lag, hver med sin egen funksjon og utgang. Gitt deres fordeler som nøyaktighet, databehandlingsevner, parallell databehandling, etc., øker bruken av nevrale nettverk i flere sektorer for å gjøre spådommer og smartere beslutninger.

Du kan også utforske konvolusjonelle nevrale nettverk.