Wat is Deep Learning en Neural Network

Neurale netwerken en Deep Learning zijn momenteel de twee hete modewoorden die tegenwoordig worden gebruikt met Artificial Intelligence. De recente ontwikkelingen in de wereld van kunstmatige intelligentie kunnen aan deze twee worden toegeschreven, omdat ze een belangrijke rol hebben gespeeld bij het verbeteren van de intelligentie van AI. Kijk rond en je zult steeds meer intelligente machines vinden. Dankzij Neural Networks en Deep Learning worden taken en mogelijkheden die ooit als forte van mensen werden beschouwd, nu uitgevoerd door machines. Tegenwoordig worden machines niet langer gemaakt om complexere algoritmen te eten, maar worden ze in plaats daarvan ontwikkeld om te ontwikkelen tot een autonoom, zelflerend systeem dat een revolutie teweeg kan brengen in vele industrieën rondom.

Neural Networks

en Deep Leren heeft de onderzoekers enorm veel succes opgeleverd bij taken zoals beeldherkenning, spraakherkenning en het vinden van diepere relaties in een dataset. Geholpen door de beschikbaarheid van enorme hoeveelheden gegevens en rekenkracht, kunnen machines objecten herkennen, spraak vertalen, zichzelf trainen om complexe patronen te identificeren, leren strategieën te bedenken en noodplannen te maken in realtime. Dus, hoe precies doet dit werk? Weet je dat zowel Neutrale Netwerken als Diepe Leren in feite gerelateerd zijn aan diepgaand leren, moet je eerst inzicht krijgen in Neurale Netwerken? Lees verder om meer te weten.

Wat is een neuraal netwerk

Een neuraal netwerk is in feite een programmeerpatroon of een reeks algoritmen waarmee een computer van de waarnemingsgegevens kan leren. Een neuraal netwerk is vergelijkbaar met een menselijk brein, dat werkt door de patronen te herkennen. De sensorische gegevens worden geïnterpreteerd met behulp van een machineperceptie, labeling of clustering van onbewerkte invoer. De herkende patronen zijn numeriek, omsloten door vectoren, waarin de gegevens zoals afbeeldingen, geluid, tekst enz. Worden vertaald.

Think Neural Network! Bedenk hoe een menselijk brein functioneert

Zoals hierboven vermeld functioneert een neuraal netwerk net als een menselijk brein; het verwerft alle kennis door een leerproces. Daarna slaan synaptische gewichten de verworven kennis op. Tijdens het leerproces worden de synaptische gewichten van het netwerk hervormd om het gewenste doel te bereiken. Net als het menselijk brein, werken neurale netwerken als niet-lineaire parallelle informatieverwerkingssystemen die snel berekeningen uitvoeren zoals patroonherkenning en perceptie. Dientengevolge presteren deze netwerken heel goed op gebieden zoals spraak-, audio- en beeldherkenning waarbij de ingangen / signalen inherent niet-lineair zijn. In eenvoudige woorden, je kunt Neural Network onthouden als iets dat in staat is om kennis als een mens te bewaren hersenen en gebruik het om voorspellingen te doen.

Structuur van neurale netwerken

(beeldcredits: wiskunde)

Neurale netwerken bestaan ​​uit drie lagen,

invoerlaag,

verborgen laag en

Uitvoerlaag.

1. Elke laag bestaat uit een of meer knooppunten, zoals weergegeven in het onderstaande diagram door kleine cirkels. De lijnen tussen de knooppunten geven de informatiestroom van het ene knooppunt naar het volgende. De informatie stroomt van de invoer naar de uitvoer, dwz van links naar rechts (in sommige gevallen kan dit van rechts naar links of in beide richtingen zijn).
2. De knooppunten van de invoerlaag zijn passief, wat inhoudt dat ze de gegevens niet wijzigen. Ze ontvangen een enkele waarde op hun invoer en dupliceren de waarde naar hun meerdere uitgangen. Terwijl de knooppunten van de verborgen en de uitvoerlaag actief zijn. Zodoende kunnen ze de gegevens wijzigen.
3. In een onderling verbonden structuur wordt elke waarde van de invoerlaag gedupliceerd en naar alle verborgen knooppunten verzonden. De waarden die een verborgen knoop invoeren, worden vermenigvuldigd met gewichten, een reeks van vooraf bepaalde getallen opgeslagen in het programma. De gewogen inputs worden vervolgens toegevoegd om een ​​enkel nummer te produceren. Neurale netwerken kunnen elk aantal lagen hebben en elk aantal knooppunten per laag. De meeste toepassingen gebruiken de drielaagsstructuur met maximaal een paar honderd invoerknopen

Voorbeeld van een neuraal netwerk

Beschouw een neuraal netwerk dat objecten in een sonarsignaal herkent en er zijn 5000 signaalmonsters opgeslagen op de pc. De pc moet uitzoeken of deze monsters een onderzeeër, walvis, ijsberg, zee-rotsen of helemaal niets voorstellen? Conventionele DSP-methoden zouden dit probleem benaderen met wiskunde en algoritmen, zoals correlatie- en frequentiespectrumanalyse.

Terwijl met een neuraal netwerk de 5000 monsters zouden worden ingevoerd in de invoerlaag, resulterend in waarden die uit de uitvoerlaag komen. Door de juiste gewichten te selecteren, kan de uitvoer worden geconfigureerd om een ​​breed scala aan informatie te rapporteren. Er kunnen bijvoorbeeld outputs zijn voor: onderzeeër (ja / nee), sea rock (ja / nee), walvis (ja / nee), etc.

Met andere gewichten kunnen de outputs de objecten classificeren als metaal of niet -metaal, biologisch of niet-biologisch, vijand of bondgenoot, etc. Geen algoritmen, geen regels, geen procedures; alleen een relatie tussen de invoer en uitvoer gedicteerd door de waarden van de geselecteerde gewichten.

Laten we het concept van diep leren nu begrijpen.

Wat is een diepgaand leren

Diep leren is eigenlijk een subset van neurale netwerken; misschien kun je zeggen een complex neuraal netwerk met veel verborgen lagen erin. Technisch gezien kan diep leren ook worden gedefinieerd als een krachtige set van technieken om te leren in neurale netwerken. Het verwijst naar kunstmatige neurale netwerken (ANN) die zijn samengesteld uit vele lagen, enorme gegevenssets, krachtige computerhardware om een ​​gecompliceerd trainingsmodel mogelijk te maken. Het bevat de klasse van methoden en technieken die gebruikmaken van kunstmatige neurale netwerken met meerdere lagen van steeds rijkere functionaliteit.

Structuur van diepgaand leernetwerk

Deep learning-netwerken maken meestal gebruik van neurale netwerkarchitecturen en worden daarom vaak diepe neurale netwerken genoemd. Gebruik van werk "diep" verwijst naar het aantal verborgen lagen in het neurale netwerk. Een conventioneel neuraal netwerk bevat drie verborgen lagen, terwijl diepe netwerken wel 120 - 150 kunnen bevatten.

Bij deep-learning gaat het om het voeden van een computersysteem veel gegevens, die het kan gebruiken om beslissingen te nemen over andere gegevens. Deze gegevens worden door neurale netwerken gevoed, zoals het geval is bij machine learning. Deep learning-netwerken kunnen functies rechtstreeks uit de gegevens leren zonder dat handmatige functie-extractie nodig is.

Voorbeelden van diepgaand leren

Deep learning wordt momenteel in bijna elke sector gebruikt, van Automobile, Aerospace en Automation tot Medical. Hier zijn enkele voorbeelden.

Google, Netflix en Amazon: Google gebruikt het in zijn algoritmen voor spraakherkenning en beeldherkenning. Netflix en Amazon gebruiken ook deep learning om te beslissen wat je wilt kijken of kopen volgende

Rijden zonder bestuurder: onderzoekers maken gebruik van deep learning-netwerken om objecten zoals stopborden en verkeerslichten automatisch te detecteren. Diepgaand leren wordt ook gebruikt om voetgangers te detecteren, wat helpt ongelukken te verminderen.

Ruimtevaart en defensie: diep leren wordt gebruikt om objecten te identificeren van satellieten die interessegebieden lokaliseren en veilige of onveilige zones voor troepen te identificeren.

Dank aan Deep Learning, Facebook vindt en labelt automatisch vrienden in je foto`s. Skype kan gesproken communicatie in realtime en vrij nauwkeurig vertalen.

• Medisch onderzoek: medische onderzoekers gebruiken deep learning om kankercellen automatisch te detecteren
• Industriële automatisering: diepgaand leren helpt de veiligheid van werknemers rond zware machines te verbeteren door automatisch detecteren wanneer mensen of objecten zich op een onveilige afstand van machines bevinden.
• Elektronica: diepgaand leren wordt gebruikt bij automatische hoor- en spraakvertalingen.
• Conclusie
• Het concept van neurale netwerken is niet nieuw en onderzoekers hebben elkaar ontmoet met matig succes in het laatste decennium of zo. Maar de echte game-wisselaar was de evolutie van Deep neurale netwerken.
• Door de traditionele benaderingen van machine learning uit te voeren, heeft het laten zien dat diepe neurale netwerken niet alleen door maar weinig onderzoekers kunnen worden getraind en uitgetest, maar het heeft de ruimte om door multinationale technologiebedrijven worden overgenomen om in de nabije toekomst met betere innovaties te komen
• Dankzij Deep Learning en Neural Network doet AI niet alleen de taken, maar is het ook gaan nadenken!