Upphaflega var talið að gervigreind (AI) væri fjarlægur draumur, tækni til framtíðar, en það er ekki lengur raunin.
Það sem einu sinni var rannsóknarefni er nú að springa út í hinum raunverulega heimi. AI er nú að finna á ýmsum stöðum, þar á meðal vinnustaðnum þínum, skóla, banka, sjúkrahúsum og jafnvel símanum þínum.
Þau eru augu sjálfkeyrandi farartækja, raddir Siri og Alexa, hugurinn á bak við veðurspá, hendurnar á bak við skurðaðgerðir með vélfærafræði og fleira.
gervigreind (AI) er að verða algengur eiginleiki nútímalífs. Á síðustu árum hefur gervigreind komið fram sem stór leikmaður í margs konar upplýsingatæknitækni.
Að lokum er tauganetið notað af gervigreind til að læra nýja hluti.
Svo í dag munum við læra um taugakerfi, hvernig það virkar, gerðir þeirra, forrit og margt fleira.
Hvað er tauganet?
In vél nám, tauganet er hugbúnaðarforritað net gervi taugafruma. Það reynir að líkja eftir mannsheilanum með því að hafa fjölmörg lög af „taugafrumum“ sem eru svipuð taugafrumum í heila okkar.
Fyrsta lagið af taugafrumum mun taka við myndum, myndböndum, hljóði, texta og öðrum inntakum. Þessi gögn flæða í gegnum öll stigin, þar sem framleiðsla eins lags flæðir yfir í það næsta. Þetta er mikilvægt fyrir erfiðustu verkefnin, svo sem náttúrulega málvinnslu fyrir vélanám.
Hins vegar, í öðrum tilfellum, er æskilegt að stefna að kerfisþjöppun til að minnka líkanstærð en viðhalda nákvæmni og skilvirkni. Að klippa taugakerfi er þjöppunaraðferð sem felur í sér að fjarlægja lóð úr lærðu líkani. Lítum á gervigreind tauganet sem hefur verið þjálfað til að greina fólk frá dýrum.
Myndinni verður skipt í bjarta og dökka hluta af fyrsta lagi taugafrumna. Þessi gögn verða send inn í eftirfarandi lag, sem mun ákvarða hvar brúnirnar eru.
Næsta lag mun reyna að þekkja formin sem samsetning brúnanna hefur myndað. Samkvæmt gögnunum sem þau voru þjálfuð á munu gögnin fara í gegnum fjölmörg lög á svipaðan hátt til að ákvarða hvort myndin sem þú sýndir er af manni eða dýri.
Þegar gögn eru gefin inn í tauganet byrjar það að vinna úr þeim. Eftir það eru gögnin unnin í gegnum stig þeirra til að fá tilætluðum árangri. Tauganet er vél sem lærir af skipulögðu inntaki og sýnir niðurstöðurnar. Það eru þrjár tegundir af námi sem geta átt sér stað í tauganetum:
- Stýrt nám - Inntak og úttak eru gefin reikniritunum með því að nota merkt gögn. Eftir að hafa verið kennt hvernig á að greina gögn spá þeir fyrir um fyrirhugaða niðurstöðu.
- Nám án eftirlits - ANN lærir án aðstoðar manns. Það eru engin merkt gögn og úttakið er ákveðið af mynstrum sem finnast í úttaksgögnunum.
- Styrkingarnám er þegar net lærir af endurgjöfinni sem það fær.
Hvernig virka taugakerfi?
Gervi taugafrumur eru notaðar í taugakerfi, sem eru háþróuð kerfi. Gervi taugafrumurnar, einnig þekktar sem perceptrons, samanstanda af eftirfarandi hlutum:
- inntak
- þyngd
- Bias
- Virkjunaraðgerð
- Output
Lög taugafrumna sem mynda tauganet. Tauganet samanstendur af þremur lögum:
- Inntakslag
- Falið lag
- Úttakslag
Gögn í formi tölugildis eru send til inntakslagsins. Falin lög netsins eru þau sem gera flesta útreikninga. Framleiðslulagið, síðast en ekki síst, spáir niðurstöðunni. Taugafrumur ráða hver annarri í tauganeti. Taugafrumur eru notaðar til að smíða hvert lag. Gögn eru flutt í falið lag eftir að inntakslagið fær það.
Vigt er beitt á hvert inntak. Innan falinna laga tauganets er þyngdin gildi sem þýðir að komandi gögn. Lóð virka með því að margfalda inntaksgögn með þyngdargildinu í inntakslaginu.
Það byrjar síðan gildi fyrsta falda lagsins. Inntaksgögnin eru umbreytt og send í hitt lagið í gegnum falin lög. Úttakslagið er ábyrgt fyrir að búa til lokaniðurstöðuna. Inntak og þyngd eru margfölduð og niðurstaðan er send til taugafrumna sem eru falin lag sem summa. Hver taugafruma er gefin hlutdrægni. Til að reikna út heildarfjöldann bætir hver taugafruma við inntakinu sem hún fær.
Eftir það fer gildið í gegnum virkjunaraðgerðina. Niðurstaða virkjunaraðgerðarinnar ákvarðar hvort taugafruma er virkjuð eða ekki. Þegar taugafruma er virk sendir hún upplýsingar til hinna laga. Gögnin eru búin til í netinu þar til taugafruman nær úttakslaginu með þessari aðferð. Áfram útbreiðsla er annað hugtak fyrir þetta.
Tæknin við að fæða gögn inn í inntakshnút og fá úttakið í gegnum úttakshnút er þekkt sem útbreiðsla á framsendingu. Þegar innsláttargögnin eru samþykkt af falna lagið, á sér stað útbreiðsla á straumi. Það er unnið í samræmi við virkjunaraðgerðina og síðan sent til úttaksins.
Útkoman er spáð af taugafrumunni í úttakslaginu með mestar líkur. Bakútbreiðsla á sér stað þegar úttakið er rangt. Þyngd eru frumstillt á hvert inntak á meðan búið er til tauganet. Bakútbreiðsla er ferlið við að endurstilla þyngd hvers inntaks til að draga úr mistökum og veita nákvæmari framleiðslu.
Tegundir taugakerfis
1. Perceptron
Minsky-Papert perceptron líkanið er eitt einfaldasta og elsta taugafrumulíkanið. Það er minnsta eining tauganets sem framkvæmir ákveðna útreikninga til að uppgötva eiginleika eða viðskiptagreind í komandi gögnum. Það tekur vegin inntak og beitir virkjunaraðgerðinni til að fá endanlega niðurstöðu. TLU (threshold logic unit) er annað nafn á skynjara.
Perceptron er tvöfaldur flokkari sem er stýrt námskerfi sem skiptir gögnum í tvo hópa. Rökfræðileg hlið eins og AND, OR og NAND er hægt að útfæra með skynjara.
2. Feed-Forward Taugakerfi
Grunnútgáfan af tauganetum, þar sem inntaksgögn streyma eingöngu í eina átt, fara um gervi taugahnúta og fara í gegnum úttakshnúta. Inntaks- og úttakslög eru til staðar á stöðum þar sem falin lög geta verið til staðar eða ekki. Hægt er að lýsa þeim sem annaðhvort einlags eða marglaga straum-forward tauganet byggt á þessu.
Fjöldi laga sem notuð er ræðst af hversu flókið fallið er. Það breiðist aðeins áfram í eina átt og dreifist ekki afturábak. Hér haldast lóðirnar stöðugar. Inntak er margfaldað með þyngd til að fæða virkjunaraðgerð. Flokkunarvirkjunaraðgerð eða þrepavirkjunaraðgerð er notuð til að gera þetta.
3. Fjöllaga skynjari
Kynning á háþróaðri tauganet, þar sem inntaksgögn eru flutt um mörg lög af gervi taugafrumum. Það er algjörlega tengt tauganet, þar sem hver hnútur er tengdur öllum taugafrumum í eftirfarandi lagi. Mörg falin lög, þ.e. að minnsta kosti þrjú eða fleiri lög, eru til staðar í inntaks- og úttakslögum.
Það býr yfir tvíátta útbreiðslu, sem þýðir að það getur dreift sér bæði fram og aftur. Inntak er margfaldað með þyngd og sent í virkjunaraðgerðina, þar sem þeim er breytt með bakútbreiðslu til að lágmarka tapið.
Vigt eru véllærð gildi frá Neural Networks, til að segja það einfaldlega. Það fer eftir mismuninum á milli væntanlegs framtaks og þjálfunarframtaks, aðlagast þau sjálf. Softmax er notað sem úttakslagsvirkjunaraðgerð eftir ólínulegar virkjunaraðgerðir.
4. Convolutional Neural Network
Öfugt við hefðbundið tvívíddarfylki, hefur snúningstauganet þrívíddar uppsetningu taugafrumna. Fyrsta lagið er þekkt sem snúningslag. Hver taugafruma í sveiflulaginu vinnur aðeins úr upplýsingum frá takmörkuðum hluta sjónsviðsins. Eins og sía eru inntakseiginleikar teknir í lotuham.
Netið skilur myndir í köflum og getur framkvæmt þessar aðgerðir margoft til að klára alla myndvinnsluna.
Myndinni er breytt úr RGB eða HSI í grátóna við vinnslu. Frekari breytingar á pixlagildi munu hjálpa til við að greina brúnir og hægt er að raða myndum í nokkra hópa. Einátta útbreiðsla á sér stað þegar CNN inniheldur eitt eða fleiri snúningslög og síðan sameining, og tvíátta útbreiðsla á sér stað þegar útgangur falllagsins er sendur á fulltengt taugakerfi til myndflokkunar.
Til að draga út ákveðna þætti myndar eru notaðar síur. Í MLP eru inntakin vegin og færð inn í virkjunaraðgerðina. RELU er notað í snúningi en MLP notar ólínulega virkjunaraðgerð og síðan softmax. Í mynd- og myndbandsgreiningu, merkingargreiningu og greiningu á umorðsbreytingum, skila taugakerfi í snúningi framúrskarandi árangri.
5. Radial Bias Network
Inntaksvigri er fylgt eftir með lag af RBF taugafrumum og úttakslagi með einum hnút fyrir hvern flokk í Radial Basis Function Network. Inntakið er flokkað með því að bera það saman við gagnapunkta úr þjálfunarsettinu, þar sem hver taugafruma viðheldur frumgerð. Þetta er eitt af dæmum þjálfunarsettsins.
Hver taugafruma reiknar evklíðska fjarlægðina milli inntaksins og frumgerðarinnar þegar flokka þarf nýjan inntaksvigur [n-víddarvigurinn sem þú ert að reyna að flokka]. Ef við erum með tvo flokka, Class A og Class B, er nýja inntakið sem á að flokka líkara frumgerðum í flokki A en frumgerðum í flokki B.
Þar af leiðandi gæti það verið merkt eða flokkað sem flokkur A.
6. Endurtekið tauganet
Endurtekin taugakerfi eru hönnuð til að vista úttak lags og gefa það síðan aftur inn í inntakið til að aðstoða við að spá fyrir um útkomu lagsins. Áframsending tauga net er venjulega upphafslagið, þar á eftir endurtekið tauganetlag, þar sem minnisaðgerð man hluta af upplýsingum sem hún hafði í fyrra tímaþrepinu.
Þessi atburðarás notar áfram útbreiðslu. Það vistar gögn sem þarf í framtíðinni. Ef spáin er röng er námshlutfallið notað til að gera minniháttar leiðréttingar. Fyrir vikið verður hún sífellt nákvæmari eftir því sem líður á bakfjölgunina.
Umsóknir
Taugakerfi eru notuð til að takast á við gagnavandamál í ýmsum greinum; nokkur dæmi eru sýnd hér að neðan.
- Andlitsþekking - Andlitsþekkingarlausnir þjóna sem áhrifarík eftirlitskerfi. Viðurkenningarkerfi tengja stafrænar myndir við mannleg andlit. Þau eru notuð á skrifstofum fyrir valinn aðgang. Þannig sannreyna kerfin mannlegt andlit og bera það saman við lista yfir auðkenni sem geymd eru í gagnagrunni þess.
- Hlutabréfaspá - Fjárfestingar verða fyrir markaðsáhættu. Það er nánast erfitt að sjá fyrir framtíðarþróun á mjög sveiflukenndum hlutabréfamarkaði. Fyrir tauganet voru stöðugt að breytast bullish og bearish fasar ófyrirsjáanlegir. En hvað breytti öllu? Auðvitað erum við að tala um taugakerfi... Marglaga Perceptron MLP (tegund af feedforward gervigreindarkerfi) er notað til að búa til árangursríka birgðirspá í rauntíma.
- Félagslegur Frá miðöldum - Burtséð frá því hversu hallærislegt það kann að hljóma, þá hafa samfélagsmiðlar breytt hversdagslegri leið tilverunnar. Hegðun notenda samfélagsmiðla er rannsökuð með því að nota gervi taugakerfi. Til samkeppnisgreiningar er gögnum sem eru afhent daglega með sýndarsamskiptum safnað upp og þau skoðuð. Aðgerðir samfélagsmiðlanotenda eru endurteknar af tauganetum. Hegðun einstaklinga getur tengst útgjaldamynstri fólks þegar gögn eru greind í gegnum samfélagsmiðla. Gögn úr samfélagsmiðlaforritum eru unnin með Multilayer Perceptron ANN.
- Heilbrigðisþjónusta – Einstaklingar í heiminum í dag nýta sér kosti tækninnar í heilbrigðisgeiranum. Í heilbrigðisþjónustunni eru Convolutional Neural Networks notuð til röntgengeislunar, tölvusneiðmynda og ómskoðunar. Læknisfræðileg myndgreiningargögn sem berast frá fyrrnefndum prófunum eru metin og metin með taugakerfislíkönum, þar sem CNN er notað í myndvinnslu. Við þróun raddgreiningarkerfa er einnig notað endurtekið taugakerfi (RNN).
- Veðurskýrsla – Áður en gervigreind var innleidd voru spár veðurstofu aldrei nákvæmar. Veðurspá er að mestu leyti unnin til að spá fyrir um veðurskilyrði sem verða í framtíðinni. Veðurspár eru notaðar til að sjá fyrir líkurnar á náttúruhamförum í nútímanum. Veðurspá er unnin með því að nota fjöllaga perceptron (MLP), convolutional neural networks (CNN) og endurtekið taugakerfi (RNN).
- Vörn - Flutningur, greining á vopnuðum árásum og staðsetning hluta notar allt taugakerfi. Þeir eru einnig starfandi í loft- og sjóeftirliti, auk þess að stjórna sjálfstýrðum drónum. Gervigreind gefur varnariðnaðinum nauðsynlega aukningu sem hann þarf til að auka tækni sína. Til að greina tilvist neðansjávarnáma eru Convolutional Neural Networks (CNN) notuð.
Kostir
- Jafnvel þó að nokkrar taugafrumur í tauganeti virki ekki rétt, munu taugakerfin samt framleiða úttak.
- Taugakerfi hafa getu til að læra í rauntíma og laga sig að breyttum stillingum.
- Taugakerfi geta lært að gera margvísleg verkefni. Að veita rétta niðurstöðu byggt á gögnum sem veitt eru.
- Taugakerfi hafa styrk og getu til að takast á við mörg verkefni á sama tíma.
Ókostir
- Taugakerfi eru notuð til að leysa vandamál. Það gefur ekki upp skýringuna á bak við „af hverju og hvernig“ það gerði dóma sem það gerði vegna flókins neta. Fyrir vikið getur nettraust rýrnað.
- Íhlutir tauganets eru innbyrðis háðir hver öðrum. Það er að segja að taugakerfi krefjast (eða eru mjög háð) tölvum með nægjanlegan tölvuafli.
- Taugakerfisferli hefur enga sérstaka reglu (eða þumalputtareglu). Í prufu-og-villu tækni er rétt netkerfi komið á með því að reyna besta netið. Þetta er aðferð sem krefst mikillar fínstillingar.
Niðurstaða
Vettvangur taugakerfi fer ört vaxandi. Það er mikilvægt að læra og skilja hugtökin í þessum geira til að geta tekist á við þau.
Fjallað hefur verið um margar tegundir tauganeta í þessari grein. Þú getur notað tauganet til að takast á við gagnavandamál á öðrum sviðum ef þú lærir meira um þessa fræðigrein.
Skildu eftir skilaboð