Неуронске мреже су развијене у покушају да се реплицирају замршене везе неурона људског нервног система.
Сматрало се да би, пошто је биолошки нервни систем био толико ефикасан у преношењу и обради сигнала, могао помоћи у стварању интелигенције налик људима за машине.
Ово је довело до стварања мреже вештачких неурона који могу да обрађују и преносе податке баш као кластер неурона у људском мозгу.
Ово је омогућило знатно побољшани капацитет машинама да уче и интелигентно реагују, стога је дошло до рађања неуронских мрежа.
У овом чланку ћу разговарати о неуронским мрежама, како оне функционишу, њиховим предностима и другим важним аспектима.
Почнимо!
Преглед садржаја
Шта су неуронске мреже?
Извор слике: Тибцо.цом
Неуронске мреже или вештачке неуронске мреже (АНН) су део вештачке интелигенције (АИ) и машинског учења (МЛ) који учи машине/рачунаре да обрађују информације попут биолошког мозга. Мрежа има прилагодљив систем који јој омогућава да учи из својих претходних активности и настави да се побољшава.
Неуронске мреже су подгрупа машинског учења, а њихово језгро је развијено коришћењем алгоритама дубоког учења. Назив „неуронска мрежа“ инспирисан је сложеном мрежом неурона у људском мозгу и начином на који неурони комуницирају.
Неуронска мрежа користи своје податке о обуци као улаз да подржи учење и побољша своје способности. Омогућава стално учење из прошлих података са све већом прецизношћу, што га чини моћним, модерним алатом.
Историја неуронских мрежа може се пратити до прве ере рачунара. Прву инстанцу неуронске мреже дизајнирао је Варрен МцЦуллоцх као систем кола који може апроксимирати функцију људског мозга.
1958. Френк Розенблат развио је прву инстанцу вештачке перцепције. Године 1982, објављен је рад Џона Хопфилда о „рекурентним неуронским мрежама“. Неуронске мреже су се интензивно користиле 1988. године у области проучавања протеина.
Технологија је коришћена за предвиђање тродимензионалних облика протеина. До 1992. године развијен је алгоритам за препознавање 3Д објеката.
Тренутно су неуронске мреже веома напредне. Користе се у више сектора, од здравствене заштите, ваздухопловства и одбране до сајбер безбедности, маркетинга и предвиђања времена.
Како функционишу неуронске мреже?
Као што је горе објашњено, развој неуронске мреже је инспирисан људским мозгом у смислу неуронске архитектуре. Неурони људског мозга могу створити сложену и веома међусобно повезану мрежу кроз коју се шаљу сигнали и обрађују информације. Ово делује као функција неурона који се реплицирају у неуронским мрежама.
Основни метод којим неуронске мреже функционишу је кроз међусобну повезаност више и различитих слојева неурона унутар мреже. Сваки неурон је повезан са другим преко чвора.
Може да прими улаз од слоја пре њега и да пошаље излаз који после тога прелази на слој. Овај корак се понавља све док коначни слој не донесе одлуку или предвиђање.
Рад неуронске мреже може се боље разумети у смислу појединачних механизама сваког слоја мреже кроз који подаци пролазе и обрађују се. У основној структури постоје три слоја – улазни, скривени и излазни.
Улазни слој
Овај слој неуронске мреже је одговоран за прикупљање података из спољашњег света. Након што су подаци прикупљени, слој такође обрађује те податке, анализира садржај података и додаје категорију подацима ради боље идентификације. Затим шаље податке на следећи слој.
Хидден Лаиер
Подаци из скривеног слоја потичу из улазног слоја и других скривених слојева. У неуронској мрежи може постојати велики број скривених слојева. Сваки од скривених слојева може анализирати улаз који је прослеђен из претходног слоја. Улаз се затим обрађује, а затим прослеђује даље.
Излазни слој
Подаци пренети са последњег скривеног слоја стижу до излазног слоја. Овај слој приказује коначни резултат обраде података који се дешава у претходним слојевима неуронске мреже. Излазни слој може имати један или више чворова на основу улаза.
На пример, када се ради са бинарним подацима (1/0, Да/Не), користиће се један излазни чвор. Али, док се бавимо подацима из више категорија, користиће се више чворова.
Скривени слој је у суштини мрежа за дубоко учење међуповезивања између неколико чворова. Веза чвора је представљена бројем који се назива „тежина“. Представља колико чвор може утицати на друге чворове. Позитивна вредност указује на способност да се узбуди други чвор, док негативна вредност указује на способност да се потисне други чвор.
Врсте неуронских мрежа
За различите врсте употребе и података, примењују се различите врсте неуронских мрежа, од којих свака има различиту архитектуру. Ево неких од типова неуронских мрежа:
#1. Феед Форвард Нетворк
У овој врсти неуронске мреже присутно је више међусобно повезаних скривених слојева и неурона. Овде је ток информација само у правцу унапред без пропагације уназад, отуда и назив „феедфорвард“. Већи број овог слоја помаже у прилагођавању тежине; а самим тим и учење.
#2. Перцептрон
Ово је најосновнији облик мреже који се састоји од само 1 неурона. Неурон примењује функцију активације на улаз да би добио бинарни излаз. У суштини додаје улазну вредност и тежину чвора и прослеђује збир функцији за активацију да би се креирао излаз. Скривени слојеви су одсутни у овој врсти мреже.
#3. Вишеслојни перцептрон
Овај тип неуронске мреже омогућава ширење уназад које није подржано у систему за напредовање. Ово укључује неколико скривених слојева и активационих функција које омогућавају двосмерни проток података. Уноси се преносе унапред, док се ажурирања тежине преносе уназад. На основу циља, функција активације се може променити.
#4. Мрежа радијалних основа
Ова категорија мреже користи слој неурона радијалне базичне функције (РБФ) између улазног и излазног слоја. Ови неурони могу да чувају класе различитих података о обуци, користећи на тај начин другачији начин за предвиђање циљева. Неурон упоређује еуклидске удаљености са стварно сачуваним класама из вредности карактеристике улаза.
#5. Цонволутионал Нетворк
Ова неуронска мрежа садржи више слојева конволуција које идентификују важне карактеристике из улаза као што су слике. Првих неколико слојева се фокусирају на детаље ниског нивоа, док се следећи слојеви фокусирају на детаље високог нивоа. Ова мрежа користи прилагођену матрицу или филтер за креирање мапа.
#6. Рецуррент Нетворк
Ова мрежа се користи када постоји захтев за добијање предвиђања из дате секвенце података. Може бити потребно временско одложено уношење последњег предвиђања. Ово се чува у ћелији података РНН, која заузврат делује као други улаз који се користи за предвиђање.
#7. Мрежа краткорочне меморије
У овом типу неуронске мреже, додатна специјална меморијска ћелија се користи за дуже чување информација и превазилажење проблема нестајања градијената. Логичке капије се користе за идентификацију излаза које треба користити или одбацити. Дакле, три логичке капије које се користе у овоме су – Улаз, Излаз и Заборави.
Предности неуронских мрежа
Неуронске мреже нуде много предности:
- Због своје структуре, може да обрађује податке и учи сложене и нелинеарне односе о стварном свету и генерализује своје учење да би створио нове резултате.
- Неуронске мреже немају ограничења на улазе. Дакле, они могу моделирати хетероскедастичност кроз коју може сазнати о скривеним односима између података.
- Неуронска мрежа може да складишти податке у целој мрежи и да ради на недовољно података. Ово ствара редундантност података и смањује ризик од губитка података.
- Због редундантних веза, способан је да обрађује више података истовремено и паралелно. То значи да неуронске мреже могу помоћи у обављању више функција у исто време.
- Могућност прилагођавања обраде података даје му јаку толеранцију на грешке и тренира се да се стално побољшава.
- Пошто мрежа користи дистрибуирану меморију, отпорна је на оштећење података.
- Може да учи из прошлих догађаја, на основу чега може да обучи машине да доносе боље одлуке.
Примене неуронских мрежа
- Предвиђање перформанси на берзи: Вишеслојни перцептрон се често користи за предвиђање перформанси на берзи и припрема за промене на берзи. Систем прави прогнозе на основу коефицијента профита, годишњих приноса и података о прошлим перформансама са берзе.
- Препознавање лица: Конволуционе мреже се користе за покретање система за препознавање лица који одговара датом ИД-у лица са листом ИД-ова лица у бази података како би се показало позитивно подударање.
- Проучавање понашања друштвених медија: Перцептрон за више играча се може користити за проучавање понашања људи на друштвеним медијима из виртуелних разговора и интеракција на друштвеним медијима. Ови подаци се могу користити у маркетиншким активностима.
- Ваздухопловство: Мреже за кашњење могу се користити у различитим областима аеронаутике, као што су препознавање образаца, обезбеђивање контролних система, аутопилот високих перформанси, дијагностика кварова у авиону и развој симулација. Ово помаже у побољшању безбедносних и безбедносних пракси у индустрији.
- Планирање одбране: Одбрамбеним стратегијама се може приступити и развити помоћу неуронских мрежа. Технологија се може користити за предвиђање одбрамбених ризика, контролу аутоматизоване опреме и идентификовање потенцијалних места за патролирање.
- Здравство: Мрежа се може користити за стварање бољих техника снимања за ултразвук, ЦТ скенирање и рендгенске снимке. Ово такође може помоћи у бољем бележењу и праћењу података о пацијентима.
- Верификација идентитета: Обрасци у рукопису се могу идентификовати коришћењем неуронских мрежа. Ово може помоћи да се идентификују потенцијални докази о фалсификовању путем система за проверу рукописа и потписа.
- Прогноза времена: Подаци са метеоролошких сателита се могу користити за динамичко моделирање и предвиђање временских образаца са већом прецизношћу. Ово може помоћи у стварању раног упозорења на природне катастрофе како би се превентивне мере могле предузети на време.
Ресурси за учење
#1. Дубоко учење АЗ од Удеми
Дееп Леарнинг АЗ од Удеми-а ће вам помоћи да научите како да користите Питхон и креирате алгоритме за дубоко учење. Трајање курса је 22 сата и 33 мин.
Курс ће научити студенте да:
- Боље разумете концепте вештачке интелигенције, неуронских мрежа, самоорганизујућих мапа, Болцманнове машине и аутоенкодера.
- Како применити ове технологије у пракси у стварном свету.
Цена курса је 39,98 долара.
#2. Дата Сциенце би Удеми
Наука о подацима је одличан курс о дубоком учењу и неуронским мрежама који даје дубински преглед теорија неуронских мрежа које се користе у машинском учењу. Овај курс такође нуди Удеми. Његово трајање је 12 сати.
Курс ће научити:
- О дубоком учењу и функцији неуронске мреже
- Развијте код за неуронске мреже од нуле
Цена курса је 35,13 долара.
#3. Изградња неуронских мрежа од Удеми
Удеми курс Изградња неуронских мрежа у Питхон-у од нуле омогућава ученику да развије дубоко учење и машинско учење коришћењем градијентног спуштања и линеарне регресије. Трајање курса је 3 сата и 6 минута.
Курс ће научити:
- О основним функцијама неуронских мрежа као што су линеарна регресија, пропагација уназад и функција трошкова
- Да бисте обучили неуронске мреже, класификовали их, прилагодили њихове стопе учења, нормализовали улазе и оптимизовали њихову тачност.
Цена курса је 31,50 долара.
#4. Неуралне мреже и дубоко учење од Цоурсера
Курс Неуралне мреже и дубоко учење нуди Цоурсера. Ово је први курс који се специјализује за дубоко учење и фокусира се на темељне концепте. Трајање курса је 25 сати.
Курс ће научити:
- Да се упознају са важним технолошким трендовима који покрећу развој дубоког учења
- Научите како да обучите дубоко учење и користите их за развој потпуно повезане мреже.
Овај курс се нуди бесплатно.
#5. Изградња напредног дубоког учења и НЛП-а
Курс, Изградња напредног дубоког учења и НЛП, нуди Едуцативе. Курс траје око 5 сати.
Курс ће научити:
- Радите у окружењима за практично кодирање
- Сазнајте више о концептима дубоког учења и вежбајте на пројектима који се односе на обраду природног језика (НЛП) и напредно дубоко учење
Цена курса је 9,09 долара месечно.
#6. Пројекти неуронске мреже са Питхон-ом:
Ова књига Џејмса Лоја је врхунски водич о томе како да користите Питхон и откријете моћ вештачких неуронских мрежа. Натераће вас да научите и примените неуронске мреже уз помоћ шест пројеката у Питхон-у користећи неуронске мреже. Завршетак овог пројекта ће вам помоћи да изградите свој МЛ портфолио.
Курс ће научити:
- Архитектуре неуронских мрежа као што су ЛСТМ и ЦНН
- Да бисте користили популарне библиотеке као што је Керас
- Пројекти укључују анализу осећања, идентификацију лица, детекцију објеката итд.
#7. Неуралне мреже и дубоко учење
Ова књига Цхаруа Ц. Аггарвала покрива модерне и класичне моделе дубоког учења. Научиће вас алгоритмима и теорији дубоког учења и неуронских мрежа тако да их можете применити у неколико апликација.
Такође покрива апликације као што су системи препорука, натписи и класификација слика, аналитика текста, машинско превођење, играње игара и још много тога.
Научићеш:
- Основе неуронске мреже
- Основи неуронских мрежа
- Напредне теме о неуронским мрежама као што су ГАН, неуронске Тјурингове машине итд.
Закључак
Неуралне мреже су у суштини део вештачке интелигенције која подржава учење на начин који је близак људској интелигенцији. Они се састоје од више слојева, од којих сваки има своју функцију и излаз. С обзиром на њихове предности као што су тачност, могућности обраде података, паралелно рачунарство, итд., примене неуронских мрежа расту у више сектора за предвиђање и паметније одлуке.
Такође можете истражити конволуционе неуронске мреже.