Table of Contents[Hūnā][Hōʻike]
Ua manaʻo mua ʻia ʻo Artificial Intelligence (AI) he moeʻuhane mamao loa, he ʻenehana no ka wā e hiki mai ana, akā ʻaʻole ia ka hihia.
ʻO ka mea ma mua he kumuhana noiʻi e pahū nei i ka honua maoli. Loaʻa ʻia ʻo AI ma nā wahi like ʻole, me kāu wahi hana, kula, waihona kālā, nā halemai, a me kāu kelepona.
ʻO lākou nā maka o nā kaʻa hoʻokele ponoʻī, nā leo o Siri a me Alexa, nā manaʻo ma hope o ka wānana ʻana i ke aniau, nā lima ma hope o ke ʻoki ʻana i ka robotic, a me nā mea hou aku.
ʻimi hoʻopunipuni manao Ke lilo nei (AI) i mea maʻamau o ke ola hou. I nā makahiki i hala iho nei, ua puka mai ʻo AI ma ke ʻano he mea pāʻani nui i ka nui o nā ʻenehana IT.
ʻO ka hope, hoʻohana ʻia ka neural network e AI e aʻo i nā mea hou.
No laila i kēia lā e aʻo mākou e pili ana i nā Neural Networks, pehea e hana ai, kā lākou ʻano, nā noi, a me nā mea hou aku.
He aha ka Neural Network?
In aʻo aʻo, he pūnaewele neural kahi pūnaewele i hoʻonohonoho pono ʻia o nā neurons artificial. Ho'āʻo ʻo ia e hoʻohālike i ka lolo o ke kanaka ma o ka loaʻa ʻana o nā ʻāpana he nui o nā "neuron," e like me nā neurons i loko o ko mākou lolo.
E ʻae ka papa mua o nā neurons i nā kiʻi, wikiō, kani, kikokikona, a me nā mea hoʻokomo ʻē aʻe. Ke kahe nei kēia ʻikepili ma nā pae āpau, me ka puka ʻana o kahi papa e kahe ana i ka pae aʻe. He mea koʻikoʻi kēia no nā hana paʻakikī loa, e like me ka hana ʻōlelo kūlohelohe no ke aʻo ʻana i ka mīkini.
Eia nō naʻe, ma nā hihia ʻē aʻe, ʻoi aku ka maikaʻi o ka ʻimi ʻana i ka hoʻoemi ʻana i ka ʻōnaehana e hōʻemi i ka nui o ka hoʻohālike me ka mālama ʻana i ka pololei a me ka pono. ʻO ka ʻoki ʻana i kahi ʻupena neural kahi ʻano hoʻoemi e komo pū ana me ka wehe ʻana i nā paona mai kahi kumu hoʻohālike i aʻo ʻia. E noʻonoʻo i kahi pūnaewele neural naʻauao i hoʻomaʻamaʻa ʻia e hoʻokaʻawale i nā kānaka mai nā holoholona.
E hoʻokaʻawale ʻia ke kiʻi i nā ʻāpana ʻālohilohi a ʻeleʻele e ka papa mua o nā neurons. E hāʻawi ʻia kēia ʻikepili i ka papa aʻe, kahi e hoʻoholo ai i kahi o nā kihi.
E ho'āʻo ka papa aʻe e ʻike i nā ʻano i hoʻohui ʻia e nā kihi. Wahi a ka ʻikepili i hoʻomaʻamaʻa ʻia ai, e hele ka ʻikepili i nā papa he nui ma ke ʻano like e hoʻoholo ai inā he kanaka a holoholona paha ke kiʻi āu i hōʻike ai.
Ke hāʻawi ʻia ka ʻikepili i kahi neural network, hoʻomaka ia e hana. Ma hope o kēlā, hoʻoponopono ʻia ka ʻikepili ma o kāna mau pae e loaʻa ai ka hopena i makemake ʻia. ʻO kahi pūnaewele neural kahi mīkini e aʻo mai ka hoʻokomo i kūkulu ʻia a hōʻike i nā hopena. ʻEkolu ʻano o ke aʻo ʻana i hiki ke hana ʻia ma nā neural network:
- Hoʻonaʻauao ʻia - Hāʻawi ʻia nā mea hoʻokomo a me nā hopena i nā algorithms me ka hoʻohana ʻana i ka ʻikepili i hōʻailona ʻia. Ma hope o ke aʻo ʻia ʻana pehea e kālailai ai i ka ʻikepili, wānana lākou i ka hopena i manaʻo ʻia.
- Ke aʻo ʻole ʻia - Aʻo ʻia kahi ANN me ke kōkua ʻole o ke kanaka. ʻAʻohe ʻikepili i hoʻopaʻa ʻia, a ua hoʻoholo ʻia ka hoʻopuka e nā hiʻohiʻona i loaʻa i ka ʻikepili puka.
- Hoʻomaopopo hoʻomaʻamaʻa ʻo ia ka manawa e aʻo ai kahi pūnaewele mai ka manaʻo i loaʻa iā ia.
Pehea e hana ai nā pūnaewele neural?
Hoʻohana ʻia nā neurons artificial i nā neural network, he ʻōnaehana maʻalahi. ʻO nā neurons artificial, i ʻike ʻia hoʻi he perceptrons, ua hana ʻia i kēia mau ʻāpana:
- hoʻokomo o
- Weight
- pāʻewaʻewa
- Hana ho'āla
- ia auoiaea
ʻO nā papa o nā neurons i hana i nā ʻupena neural. He ʻekolu papa o ka neural network:
- Papa hookomo
- Papa huna
- Papa puka
Hoʻouna ʻia ka ʻikepili i ke ʻano o ka helu helu i ka papa hoʻokomo. ʻO nā papa huna o ka pūnaewele ka mea e hana i ka nui o nā helu. ʻO ka papa hoʻopuka, hope akā ʻaʻole liʻiliʻi, wānana i ka hopena. ʻO nā neurons kekahi i kekahi ma kahi pūnaewele neural. Hoʻohana ʻia nā neurons e kūkulu i kēlā me kēia papa. Hoʻouna ʻia ka ʻikepili i ka papa huna ma hope o ka loaʻa ʻana o ka papa hoʻokomo.
Hoʻopili ʻia nā paona i kēlā me kēia hoʻokomo. I loko o nā ʻāpana huna o kahi pūnaewele neural, ʻo ke kaumaha kahi waiwai e unuhi i ka ʻikepili komo. Hana nā paona ma ka hoʻonui ʻana i ka ʻikepili hoʻokomo me ka waiwai kaumaha ma ka papa hoʻokomo.
A laila hoʻomaka ka waiwai o ka papa huna mua. Hoʻololi ʻia ka ʻikepili hoʻokomo a hāʻawi ʻia i ka papa ʻē aʻe ma o nā papa huna. ʻO ka papa hoʻopuka ke kuleana no ka hanaʻana i ka hopena hope loa. Hoʻonui ʻia nā mea hoʻokomo a me nā paona, a hāʻawi ʻia ka hopena i nā neurons huna huna e like me ka huina. Hāʻawi ʻia kēlā me kēia neuron i kahi bias. No ka helu ʻana i ka huina, hoʻohui kēlā me kēia neuron i nā hoʻokomo i loaʻa iā ia.
Ma hope o kēlā, hele ka waiwai ma o ka hana hoʻāla. ʻO ka hopena o ka hana hoʻonā e hoʻoholo ai i ka hana ʻana o kahi neuron a i ʻole. Ke hoʻoikaika ka neuron, hoʻouna ʻo ia i ka ʻike i nā papa ʻē aʻe. Hoʻokumu ʻia ka ʻikepili i ka pūnaewele a hiki i ka neuron i ka papa hoʻopuka me ka hoʻohana ʻana i kēia ʻano. ʻO ka hoʻolaha mua kekahi huaʻōlelo no kēia.
ʻO ke ʻano hana o ka hānai ʻana i ka ʻikepili i loko o kahi node hoʻokomo a loaʻa ka mea hoʻopuka ma o kahi puka puka i ʻike ʻia ʻo ia ka hoʻolaha ʻana i mua. Ke ʻae ʻia ka ʻikepili hoʻokomo e ka papa huna, e hoʻolaha ʻia ka hānai-i mua. Hoʻopili ʻia e like me ka hana hoʻāla a laila hāʻawi ʻia i ka hopena.
Hoʻolālā ʻia ka hopena e ka neuron i ka papa puka me ka mea kiʻekiʻe loa. Hana ʻia ka backpropagation inā hewa ka puka. Hoʻomaka ʻia nā paona i kēlā me kēia hoʻokomo i ka wā e hana ana i kahi pūnaewele neural. ʻO ka backpropagation ke kaʻina hana o ka hoʻoponopono hou ʻana i nā paona o kēlā me kēia hoʻokomo e hōʻemi i nā hewa a hāʻawi i kahi hoʻopuka pololei.
Nā ʻano o ka Pūnaewele Neural
1. Perceptron
ʻO ka Minsky-Papert perceptron model kekahi o nā hiʻohiʻona neuron maʻalahi a kahiko loa. ʻO ia ka ʻāpana liʻiliʻi loa o kahi pūnaewele neural e hana i kekahi mau helu ʻana i mea e ʻike ai i nā hiʻohiʻona a i ʻole naʻauao ʻoihana i ka ʻikepili e hiki mai ana. Lawe ia i nā mea hoʻokomo kaumaha a hoʻohana i ka hana hoʻāla e loaʻa ai ka hopena hope. ʻO TLU (threshold logic unit) kekahi inoa no ka perceptron.
ʻO Perceptron kahi papa helu binary kahi ʻōnaehana hoʻonaʻauao mālama ʻia e hoʻokaʻawale i ka ʻikepili i ʻelua pūʻulu. ʻO Gates Logic e like me AND, OR, a me NAND hiki ke hoʻokō me nā perceptrons.
2. ʻOihana Neural Feed-Forward
ʻO ka mana maʻamau o nā pūnaewele neural, kahi e kahe wale ai ka ʻikepili hoʻokomo i ka ʻaoʻao hoʻokahi, e hele ma nā nodes neural artificial a puka i waho ma nā nodes puka. Aia nā papa hoʻokomo a me nā papa puka ma nā wahi i loaʻa a ʻaʻole paha nā papa huna. Hiki iā lākou ke hoʻohālikelike ʻia ma ke ʻano he one-layered a multi-layered feed-forward neural network e pili ana i kēia.
Hoʻoholo ʻia ka helu o nā papa i hoʻohana ʻia e ka paʻakikī o ka hana. Hoʻolaha wale ia i mua ma kahi ʻaoʻao a ʻaʻole hoʻi i hope. Maanei, mau ke kaumaha. Hoʻonui ʻia nā mea hoʻokomo me nā paona e hānai i kahi hana hoʻāla. Hoʻohana ʻia kahi hana hoʻāla hoʻokaʻawale a i ʻole kahi hana hoʻāla ʻanuʻu e hana i kēia.
3. ʻO ka perceptron papa-nui
He hoʻolauna i ka maʻalahi ʻupena neural, kahi e hoʻokele ʻia ai ka ʻikepili hoʻokomo ma o nā ʻāpana he nui o nā neurons artificial. He pūnaewele neural pili loa ia, no ka mea, ua pili kēlā me kēia node i nā neurons a pau ma ka papa aʻe. Nui nā papa huna, ʻo ia hoʻi, ʻekolu a ʻoi aʻe paha nā papa, aia i loko o nā papa hoʻokomo a me nā papa puka.
Loaʻa iā ia ka hoʻolaha bidirectional, ʻo ia ka mea hiki ke hoʻolaha i mua a i hope. Hoʻonui ʻia nā mea hoʻokomo e nā paona a hoʻouna ʻia i ka hana hoʻāla, kahi e hoʻololi ʻia ma o backpropagation e hōʻemi i ka nalowale.
ʻO nā paona he mau waiwai i aʻo ʻia e nā mīkini mai Neural Networks, i mea maʻalahi. Ma muli o ka ʻokoʻa ma waena o nā mea i manaʻo ʻia a me nā hoʻokomo hoʻomaʻamaʻa, hoʻoponopono lākou iā lākou iho. Hoʻohana ʻia ʻo Softmax ma ke ʻano he hana hoʻoulu ʻana o ka papa ma hope o nā hana hoʻāla nonlinear.
4. Pūnaehana Neural Convolutional
ʻOkoʻa i ka papa hana kuʻuna ʻelua-dimensional, he convolution neural network kahi hoʻonohonoho ʻekolu-dimensional o nā neurons. ʻIke ʻia ka papa mua ma ke ʻano he convolutional layer. ʻO kēlā me kēia neuron i loko o ka papa convolutional wale nō e hana i ka ʻike mai kahi ʻāpana palena o ke kahua ʻike. E like me kahi kānana, lawe ʻia nā hiʻohiʻona hoʻokomo i ke ʻano hui.
Hoʻomaopopo ka pūnaewele i nā kiʻi ma nā ʻāpana a hiki ke hana i kēia mau hana i nā manawa he nui e hoʻopau i ka hoʻoili kiʻi holoʻokoʻa.
Hoʻololi ʻia ke kiʻi mai RGB a i ʻole HSI i hina hina i ka wā e hana ai. ʻO nā hoʻololi hou aʻe o ka waiwai pixel e kōkua i ka ʻimi ʻana i nā kihi, a hiki ke hoʻokaʻawale ʻia nā kiʻi i loko o nā pūʻulu. Hana ʻia ka hoʻolaha unidirectional ke loaʻa i kahi CNN hoʻokahi a ʻoi aku paha nā papa convolutional i ukali ʻia e ka pooling, a hiki ke hoʻolaha ʻia ʻelua ke hoʻouna ʻia ka puka o ka papa convolution i kahi pūnaewele neural pili piha no ka hoʻokaʻawale kiʻi.
No ka unuhi ʻana i kekahi mau mea o ke kiʻi, hoʻohana ʻia nā kānana. Ma MLP, kaupaona ʻia nā mea hoʻokomo a hāʻawi ʻia i ka hana hoʻāla. Hoʻohana ʻia ʻo RELU i ka convolution, ʻoiai hoʻohana ʻo MLP i kahi hana hoʻāla nonlinear a ukali ʻia e softmax. Ma ka ʻike kiʻi a me ka wikiō, ka parsing semantic, a me ka ʻike ʻana i ka paraphrase, hoʻopuka nā ʻoihana neural convolutional i nā hopena maikaʻi loa.
5. Pūnaehana Radial Bias
Hoʻopili ʻia kahi vector hoʻokomo e kahi papa o nā neurons RBF a me kahi papa hoʻopuka me hoʻokahi node no kēlā me kēia ʻāpana i loko o kahi Pūnaewele Hana Radial Basis. Hoʻokaʻawale ʻia ka mea hoʻokomo ma ka hoʻohālikelike ʻana me nā helu ʻikepili mai ka hoʻonohonoho hoʻomaʻamaʻa, kahi e mālama ai kēlā me kēia neuron i kahi prototype. ʻO kēia kekahi o nā laʻana o ka pūʻulu hoʻomaʻamaʻa.
Heluhelu ʻia kēlā me kēia neuron i ka mamao Euclidean ma waena o ka hoʻokomo a me kāna prototype ke hoʻokaʻawale ʻia kahi vector hoʻokomo hou [ka n-dimensional vector āu e hoʻāʻo nei e hoʻokaʻawale]. Inā loaʻa iā mākou ʻelua papa, Papa A a me Papa B, ʻoi aku ka like o ka mea hoʻokomo hou e hoʻokaʻawale ʻia me nā prototypes papa A ma mua o nā prototypes papa B.
ʻO ka hopena, hiki ke hoʻopaʻa inoa ʻia a hoʻokaʻawale ʻia paha ma ke ʻano he papa A.
6. Pūnaehana Neural Recurrent
Hoʻolālā ʻia ʻo Recurrent Neural Networks e mālama i ka hopena o kahi papa a laila hānai hou i loko o ka mea hoʻokomo e kōkua i ka wānana i ka hopena o ka papa. He hānai-mua kaʻenehana kikowaena ʻO ka maʻamau ka papa mua, a ukali ʻia e kahi papa neural network recurrent, kahi e hoʻomanaʻo ai kahi hana hoʻomanaʻo i ka ʻāpana o ka ʻike i loaʻa iā ia i ka wā ma mua.
Ke hoʻohana nei kēia hiʻohiʻona i ka hoʻolaha mua. Mālama ia i ka ʻikepili e pono ai i ka wā e hiki mai ana. Inā hewa ʻole ka wānana, hoʻohana ʻia ka helu aʻo e hana i nā hoʻololi liʻiliʻi. ʻO ka hopena, i ka holomua ʻana o ka backpropagation, e ʻoi aku ka pololei.
noi
Hoʻohana ʻia nā ʻupena neural e mālama i nā pilikia ʻikepili ma nā ʻano aʻoaʻo like ʻole; hōʻike ʻia ma lalo nei kekahi mau laʻana.
- ʻIke Maka - He ʻōnaehana nānā maikaʻi ʻo Facial Recognition Solutions. Hoʻopili nā ʻōnaehana ʻike i nā kiʻi kikohoʻe i nā helehelena kanaka. Hoʻohana ʻia lākou ma nā keʻena no ke komo ʻana. No laila, hōʻoia nā ʻōnaehana i kahi maka kanaka a hoʻohālikelike iā ia i kahi papa inoa o nā ID i mālama ʻia i kāna waihona.
- Kūlana Kūʻai - Hōʻike ʻia nā hoʻopukapuka i nā pilikia mākeke. He mea paʻakikī loa ka ʻike ʻana i nā hanana e hiki mai ana i ka mākeke kūʻai paʻakikī loa. Ma mua o nā pūnaewele neural, ʻaʻole hiki ke ʻike ʻia ka neʻe mau ʻana o ka bullish a me ka bearish. Akā, he aha ka mea i hoʻololi i nā mea a pau? ʻOiaʻiʻo, ke kamaʻilio nei mākou e pili ana i nā ʻupena neural… Hoʻohana ʻia kahi Multilayer Perceptron MLP (kahi ʻano o ka feedforward artificial intelligence system) e hana i kahi wānana waiwai kūleʻa i ka manawa maoli.
- Social Media - ʻOiai ke kani ʻana o ke kani ʻana, ua hoʻololi ka ʻoihana pūnaewele i ke ala kūlohelohe o ke ola. Ke aʻo ʻia nei ka ʻano o nā mea hoʻohana i ka ʻoihana pūnaewele me ka hoʻohana ʻana i Artificial Neural Networks. No ka hoʻopaʻapaʻa hoʻokūkū, hōʻuluʻulu ʻia a nānā ʻia nā ʻikepili i hāʻawi ʻia i kēlā me kēia lā ma o nā pilina virtual. Hoʻopili hou ʻia nā hana a nā mea hoʻohana pūnaewele e nā neural network. Hiki ke hoʻopili ʻia nā ʻano o kēlā me kēia kanaka i nā ʻano hoʻolimalima o ka poʻe i ka wā e nānā ʻia ai ka ʻikepili ma o nā ʻupena pūnaewele. Hoʻohana ʻia ka ʻikepili mai nā noi media media me Multilayer Perceptron ANN.
- Ola Ola - Ke hoʻohana nei nā kānaka o kēia ao i nā pono o ka ʻenehana i ka ʻoihana mālama ola. I ka ʻoihana mālama ola, hoʻohana ʻia nā Convolutional Neural Networks no ka ʻike X-ray, CT scans, a me ultrasound. ʻO ka ʻikepili imaging lāʻau i loaʻa mai nā hoʻokolohua i ʻōlelo ʻia a loiloi ʻia me ka hoʻohana ʻana i nā hiʻohiʻona neural network, ʻoiai ua hoʻohana ʻia ʻo CNN i ka hoʻoili kiʻi. I ka hoʻomohala ʻana i nā ʻōnaehana ʻike leo, hoʻohana pū ʻia ka recurrent neural network (RNN).
- Hōʻike Hōʻike ʻo Weather – Ma mua o ka hoʻokō ʻia ʻana o ka naʻauao hana, ʻaʻole pololei nā kuhi o ka ʻoihana meteorological. Hana ʻia ka wānana ʻana i ka wā e wānana i ke ʻano o ka wā e hiki mai ana. Ke hoʻohana ʻia nei nā wānana o ka lewa e kakali i ka hiki ʻana mai o nā pōʻino kūlohelohe i kēia au. Hana ʻia ka wānana ʻana me ka multilayer perceptron (MLP), convolutional neural networks (CNN), a me nā neural network recurrent (RNN).
- Defence - Logistics, ka hoʻouka kaua kaua, a me ka wahi mea e hoʻohana ai i nā pūnaewele neural. Hoʻohana pū ʻia lākou i ka ea a me ke kai, a me ka mālama ʻana i nā drones autonomous. Hāʻawi ka naʻauao artificial i ka ʻoihana pale i ka hoʻoikaika nui e pono ai e hoʻonui i kāna ʻenehana. No ka ʻike ʻana i ke ola ʻana o nā mines i lalo o ka wai, hoʻohana ʻia nā Convolutional Neural Networks (CNN).
pono
- ʻOiai inā ʻaʻole e holo pono ana kekahi mau neurons i loko o kahi pūnaewele neural, e hoʻopuka mau nā neural network i nā huahana.
- Loaʻa i nā pūnaewele neural ka hiki ke aʻo i ka manawa maoli a hoʻololi i kā lākou hoʻonohonoho hoʻololi.
- Hiki i nā pūnaewele neural ke aʻo e hana i nā hana like ʻole. E hāʻawi i ka hopena kūpono ma muli o ka ʻikepili i hāʻawi ʻia.
- Loaʻa i nā pūnaewele neural ka ikaika a me ka hiki ke lawelawe i nā hana i ka manawa like.
keakea
- Hoʻohana ʻia nā ʻupena neural e hoʻoponopono i nā pilikia. ʻAʻole ia e hōʻike i ka wehewehe ʻana ma hope o "no ke aha a pehea" i hana ai i nā hoʻoholo i hana ʻia ma muli o ka paʻakikī o nā pūnaewele. ʻO ka hopena, hiki ke hoʻopau ʻia ka hilinaʻi pūnaewele.
- Pili nā ʻāpana o ka neural network i kekahi i kekahi. ʻO ia hoʻi, ke koi nei nā neural networks (a i ʻole hilinaʻi nui ʻia) i nā kamepiula me ka lawa o ka mana computing.
- ʻAʻohe kānāwai kikoʻī o kahi kaʻina hana neural network (a i ʻole rule of thumb). Ma kahi ʻenehana hoʻāʻo-a-hewa, ua hoʻokumu ʻia kahi ʻōnaehana pūnaewele kūpono ma o ka hoʻāʻo ʻana i ka pūnaewele maikaʻi loa. He kaʻina hana e pono ai ka hoʻoponopono maikaʻi.
Panina
Ka mahina o nā hanana laulā ke hoʻonui wikiwiki nei. He mea koʻikoʻi ke aʻo a hoʻomaopopo i nā manaʻo o kēia māhele i hiki ke hana me lākou.
Ua uhi ʻia nā ʻano ʻano neural network ma kēia ʻatikala. Hiki iā ʻoe ke hoʻohana i nā ʻupena neural e hoʻoponopono i nā pilikia ʻikepili ma nā kahua ʻē aʻe inā ʻoe e aʻo hou e pili ana i kēia aʻo.
Waiho i ka Reply