Fizahan-takelaka[Afeno][Aseho]
Ny Artificial Intelligence (AI) dia noheverina ho nofinofy lavitra, teknolojia ho an'ny ho avy, saingy tsy izany intsony.
Ny lohahevitry ny fikarohana taloha dia mipoaka amin'ny tontolo tena izy. Hita any amin'ny toerana isan-karazany izao ny AI, ao anatin'izany ny toeram-piasanao, ny sekoly, ny banky, ny hopitaly, ary ny findainao.
Izy ireo dia mason'ny fiara mitondra tena, ny feon'i Siri sy Alexa, ny saina ao ambadiky ny toetr'andro, ny tanana ao ambadiky ny fandidiana robotika, sy ny maro hafa.
fahaizana artifisialy (AI) dia lasa endri-javatra mahazatra amin'ny fiainana maoderina. Tao anatin'ny taona vitsivitsy izay, AI dia nipoitra ho mpilalao lehibe amin'ny teknolojia IT isan-karazany.
Farany, ny tambajotra neural dia ampiasain'ny AI hianatra zava-baovao.
Noho izany anio dia hianatra momba ny Networks Neural isika, ny fomba fiasa, ny karazany, ny fampiharana azy, ary ny maro hafa.
Inona no atao hoe Neural Network?
In fianarana milina, tambajotra neural dia tamba-jotra voarindran'ny lozisialy misy neuron artifisialy. Miezaka maka tahaka ny atidohan’olombelona izy io amin’ny fananana “neuron” maro sosona, izay mitovy amin’ny neurons ao amin’ny atidohantsika.
Ny sosona voalohany amin'ny neurons dia hanaiky sary, horonan-tsary, feo, lahatsoratra ary fampidirana hafa. Ity angona ity dia mikoriana amin'ny ambaratonga rehetra, miaraka amin'ny fivoahan'ny sosona iray mikoriana mankany amin'ny manaraka. Tena ilaina izany ho an'ny asa sarotra indrindra, toy ny fanodinana fiteny voajanahary ho an'ny fianarana milina.
Na izany aza, amin'ny toe-javatra hafa, ny mikendry ny fanerena ny rafitra hampihenana ny haben'ny modely nefa mitazona ny fahamarinany sy ny fahombiazany dia aleo kokoa. Ny fanetehana ny tamba-jotra neural dia fomba famatrarana izay ahitana ny fanesorana lanja amin'ny maodely nianarana. Diniho ny tambajotra neural artificial intelligence izay efa nofanina mba hanavahana ny olona amin'ny biby.
Ny sary dia hozaraina ho faritra mamirapiratra sy maizina amin'ny alàlan'ny sosona voalohany amin'ny neurons. Ity data ity dia halefa any amin'ny sosona manaraka, izay hamaritra ny toerana misy ny sisiny.
Ny sosona manaraka dia hiezaka hamantatra ireo endrika noforonin'ny fitambaran'ny sisiny. Araka ny angon-drakitra nampiofanina azy, ny angon-drakitra dia handalo sosona maro amin'ny fomba mitovy mba hamaritana raha olona na biby ilay sary asehonao.
Rehefa omena ao anaty tambazotra neural ny angona dia manomboka manodina azy. Aorian'izay, ny angon-drakitra dia karakaraina amin'ny alàlan'ny ambaratongany mba hahazoana ny vokatra tadiavina. Ny tamba-jotra neural dia milina iray mianatra avy amin'ny fampidirana voarafitra ary mampiseho ny valiny. Misy karazana fianarana telo azo atao amin'ny tambajotra neural:
- Fanaraha-maso fianarana - Ny fampidirana sy ny vokatra dia omena amin'ny algorithm amin'ny fampiasana angon-drakitra voamarika. Rehefa avy nampianarina ny fomba famakafakana ny angon-drakitra izy ireo dia maminavina ny vokatra tadiavina.
- Fianarana tsy misy fanaraha-maso - Mianatra tsy misy fanampian'ny olombelona ny ANN. Tsy misy angon-drakitra voamarika, ary ny vokatra dia tapa-kevitra amin'ny lamina hita ao amin'ny angona mivoaka.
- Fanamafisana dia rehefa mianatra avy amin'ny hevitra azony ny tambajotra iray.
Ahoana no fiasan'ny tambajotra Neural?
Ny neuron artifisialy dia ampiasaina amin'ny tambajotra neural, izay rafitra be pitsiny. Ny neuron artifisialy, fantatra amin'ny anarana hoe perceptrons, dia ahitana ireto singa manaraka ireto:
- fahan'ny
- Weight
- fitongilanana
- Fampiasana fampahavitrihana
- Fivoahana
Ny soson'ny neurônina mandrafitra ny tambajotra neural. Ny tambajotra neural dia misy sosona telo:
- sosona fampidirana
- sosona miafina
- sosona Output
Ny angona amin'ny endrika sanda isa dia alefa any amin'ny sosona fampidirana. Ny sosona miafina ao amin'ny tambajotra no tena manao kajy indrindra. Ny sosona vokatra, farany fa tsy ny kely indrindra, dia maminavina ny vokatra. Ny neurons dia samy manjaka amin'ny tambajotra neural. Ny neurons dia ampiasaina hanamboarana ny sosona tsirairay. Ny angona dia alefa any amin'ny sosona miafina rehefa azon'ny sosona fampidirana azy.
Ny lanja dia ampiharina amin'ny fidirana tsirairay. Ao anatin'ireo sosona miafina amin'ny tambajotra neural, ny lanjany dia sanda iray mandika ny angona miditra. Ny Weights dia miasa amin'ny fampitomboana ny angona fidirana amin'ny sandan'ny lanja ao amin'ny sosona fampidirana.
Avy eo dia manomboka ny sandan'ny sosona miafina voalohany. Ny angona fidirana dia ovaina ary ampitaina amin'ny sosona hafa amin'ny alàlan'ny sosona miafina. Ny sosona Output dia tompon'andraikitra amin'ny famokarana ny vokatra farany. Ampitomboina ny fampidirana sy ny lanja, ary ny vokatra dia aterina amin'ny neurons sosona miafina amin'ny fitambarany. Ny neuron tsirairay dia omena fitongilanana. Mba hanaovana kajy ny fitambarany, ny neuron tsirairay dia manampy ny fidirana azony.
Aorian'izany dia mandalo amin'ny alàlan'ny fampahavitrihana ny sanda. Ny vokatry ny asa fampahavitrihana dia mamaritra raha misy neuron iray miasa na tsia. Rehefa mavitrika ny neuron iray, dia mandefa fampahalalana any amin'ireo sosona hafa. Ny angon-drakitra dia noforonina ao amin'ny tambajotra mandra-pahatongan'ny neuron amin'ny soson'ny famoahana amin'ny fampiasana an'io fomba io. Ny fampielezam-peo dia teny iray hafa amin'izany.
Ny teknikan'ny famahanana angon-drakitra ao anaty node fampidirana sy ny fahazoana ny vokatra amin'ny alàlan'ny node mivoaka dia fantatra amin'ny hoe fampielezam-peo. Rehefa eken'ny sosona miafina ny angon-drakitra fampidirana, dia mitranga ny fampielezam-peo. Izy io dia karakaraina araka ny fiasan'ny fampahavitrihana ary avy eo dia alefa any amin'ny vokatra.
Ny vokatra dia vinavinan'ny neuron ao amin'ny sosona mivoaka miaraka amin'ny mety indrindra. Ny backpropagation dia mitranga rehefa diso ny vokatra. Ny lanja dia atomboka amin'ny fidirana tsirairay rehefa mamorona tambajotra neural. Ny backpropagation dia ny dingan'ny fanitsiana ny lanjan'ny fidirana tsirairay mba hampihenana ny lesoka sy hanomezana vokatra marina kokoa.
Karazana tambajotra neural
1. Perceptron
Ny modely perceptron Minsky-Papert dia iray amin'ireo modely neuron tsotra sy tranainy indrindra. Izy io no singa kely indrindra amin'ny tambajotra neural izay manao kajikajy sasany mba hahitana ny toetra na ny faharanitan-tsaina momba ny fandraharahana amin'ny angona miditra. Mitaky fampidirana milanja ary mampihatra ny fampahavitrihana mba hahazoana ny vokatra farany. TLU (threshold logic unit) dia anarana hafa ho an'ny perceptron.
Perceptron dia mpanasokajy mimari-droa izay rafitra fianarana voaara-maso izay mizara ny angona ho vondrona roa. Vavahady lojika toy ny AND, OR, ary NAND dia azo ampiharina amin'ny perceptrons.
2. Tambajotra Neural Feed-Forward
Ny dikan-teny fototra indrindra amin'ny tambajotra neural, izay mikoriana amin'ny lalana iray ihany ny angon-drakitra fampidirana, dia mandalo amin'ny node neural artifisialy ary mivoaka amin'ny node mivoaka. Misy sosona miditra sy mivoaka any amin'ny toerana misy sosona miafina na mety tsy misy. Izy ireo dia azo faritana ho toy ny tambajotra neural feed-forward misy sosona tokana na maromaro mifototra amin'izany.
Ny isan'ny sosona ampiasaina dia faritana amin'ny fahasarotan'ny asa. Iray ihany no miparitaka mialoha ary tsy mihemotra. Eto dia tsy miova ny lanjany. Ny fidirana dia ampitomboina amin'ny lanja mba hamahana ny asa fampahavitrihana. Fampiasa fanasokajiana fanasokajiana na fiasa fampahavitrihana dingana no ampiasaina hanaovana izany.
3. Multi-layer perceptron
Fampidirana ny sophisticated harato neural, izay ampitaina amin'ny alalan'ny soson'ny neuron artifisialy maro ny angona fampidirana. Tambajotra neural mifamatotra tanteraka izy io, satria ny node rehetra dia mifandray amin'ny neurons rehetra ao amin'ny sosona manaraka. Misy sosona miafina marobe, izany hoe, telo na mihoatra, fara fahakeliny, no hita ao amin'ny sosona fampidirana sy famoahana.
Izy io dia manana fampielezana bidirectional, izay midika fa afaka mampiely na mandroso sy miverina. Ny fidirana dia ampitomboina amin'ny lanja ary alefa any amin'ny asa fampahavitrihana, izay ovaina amin'ny alàlan'ny backpropagation mba hampihenana ny fahaverezana.
Weights dia soatoavina ianarana milina avy amin'ny Neural Networks, raha tsorina. Miankina amin'ny tsy fitoviana eo amin'ny vokatra andrasana sy ny fampitaovana fanofanana, manitsy ny tenany izy ireo. Softmax dia ampiasaina ho toy ny fampahavitrihana sosona Output asa taorian'ny nonlinear activation asa.
4. Network Neural Convolutional
Mifanohitra amin'ny array roa-dimensional nentim-paharazana, ny tamba-jotra neural convolution dia manana firafitry ny neurons amin'ny lafiny telo. Ny sosona voalohany dia fantatra amin'ny hoe sosona convolutional. Ny neuron tsirairay ao amin'ny sosona convolutional dia mamadika fampahalalana avy amin'ny ampahany voafetra amin'ny sehatry ny maso. Toy ny sivana, ny endri-javatra fampidirana dia raisina amin'ny fomba batch.
Ny tambajotra dia mahazo sary amin'ny fizarana ary afaka manao ireo hetsika imbetsaka mba hamitana ny fanodinana sary manontolo.
Ny sary dia ovaina avy amin'ny RGB na HSI ho grayscale mandritra ny fanodinana. Ny fiovaovana fanampiny amin'ny sandan'ny piksel dia hanampy amin'ny fitadiavana ny sisiny, ary ny sary dia azo alamina ho vondrona maromaro. Ny fampielezam-peo tokana dia mitranga rehefa misy sosona convolutional iray na maromaro arahin'ny famoriam-bola ny CNN iray, ary mitranga ny fampielezana bidirectional rehefa alefa any amin'ny tambajotra neural mifandray tanteraka ny famoahana ny sosona convolution ho fanasokajiana sary.
Mba hanesorana singa sasany amin'ny sary dia ampiasaina ny sivana. Ao amin'ny MLP, ny fampidirana dia lanjaina ary atolotra ao amin'ny asa fampahavitrihana. Ny RELU dia ampiasaina amin'ny convolution, raha ny MLP kosa dia mampiasa asa fampahavitrihana tsy an-tariby arahin'ny softmax. Amin'ny fahafantarana sary sy horonan-tsary, famakafakana semantika, ary fitadiavana paraphrase, ny tambajotra neural convolutional dia mamokatra vokatra tsara.
5. Tambajotra Radial Bias
Ny vector input dia arahin'ny soson'ny neurons RBF sy ny soson'ny famoahana misy node iray ho an'ny sokajy tsirairay ao amin'ny tambajotra Radial Basis Function. Ny fampidirana dia sokajiana amin'ny fampitahana azy amin'ny teboka angon-drakitra avy amin'ny seta fanofanana, izay misy ny neuron tsirairay mitazona prototype. Ity dia iray amin'ireo ohatra amin'ny seta fanofanana.
Ny neuron tsirairay dia manisa ny halaviran'ny Euclidean eo anelanelan'ny fidirana sy ny prototype azy rehefa tsy maintsy sokajiana ny vector fampidirana vaovao [ny vector n-dimensional izay ezahinao sokajiana]. Raha manana kilasy roa isika, Class A sy Class B, ny fampidirana vaovao hosokajiana dia mitovy kokoa amin'ny prototypes class A noho ny prototypes class B.
Vokatr'izany dia azo sokajiana na sokajiana ho kilasy A izy io.
6. Tambajotra neural miverimberina
Ny tamba-jotra neural miverimberina dia natao hitahiry ny vokarin'ny sosona iray ary avy eo dia hamerenana izany ho ao anatin'ny fidirana mba hanampiana ny vinavina ny vokatry ny sosona. Famoahana sakafo ny tambazotran'ny fahasalamana dia matetika ny sosona voalohany, arahin'ny sosona tamba-jotra neural miverimberina, izay fitadidiana fahatsiarovana ny ampahany amin'ny fampahalalana nananany tamin'ny dingana teo aloha.
Ity scenario ity dia mampiasa fampielezana mandroso. Mitahiry angon-drakitra ilaina amin'ny ho avy. Raha toa ka diso ny vinavina, ny tahan'ny fianarana dia ampiasaina hanaovana fanitsiana kely. Vokatr'izany, rehefa mandroso ny backpropagation dia ho marina kokoa izany.
Applications
Ny tamba-jotra neural dia ampiasaina hamahana ny olan'ny angona amin'ny taranja isan-karazany; misy ohatra aseho eto ambany.
- Facial Recognition - Facial Recognition Solutions dia rafitra fanaraha-maso mahomby. Ny rafitra famantarana dia mampifandray sary nomerika amin'ny endrik'olombelona. Izy ireo dia ampiasaina amin'ny birao ho an'ny fidirana mifantina. Noho izany, ny rafitra dia manamarina tarehin'olombelona ary mampitaha izany amin'ny lisitry ny ID voatahiry ao amin'ny tahiry.
- Faminaniana momba ny tahiry - Ny fampiasam-bola dia mibaribary amin'ny risika amin'ny tsena. Sarotra ny mahita mialoha ny fivoaran'ny ho avy amin'ny tsenam-bola tena miovaova. Talohan'ny tambajotra neural dia tsy nampoizina ny fiovaovan'ny bullish sy ny bearish. Inona anefa no nanova ny zava-drehetra? Mazava ho azy fa miresaka momba ny tambajotra neural isika… Multilayer Perceptron MLP (karazana rafi-pitsikilovana artifisialy feedforward) dia ampiasaina hamoronana vinavinan'ny tahiry mahomby amin'ny fotoana tena izy.
- Social Media – Na manao ahoana na manao ahoana ny feony, dia nanova ny lalan'ny fiainana andavanandro ny media sosialy. Ny fitondran-tenan'ireo mpampiasa media sosialy dia ianarana amin'ny alàlan'ny tamba-jotra neural artificial. Ho an'ny famakafakana fifaninanana, ny angon-drakitra omena isan'andro amin'ny alàlan'ny fifandraisana virtoaly dia miangona sy mandinika. Ny fihetsiky ny mpampiasa media sosialy dia averin'ny tambajotra neural. Ny fitondran-tenan'ny tsirairay dia azo ampifandraisina amin'ny fomba fandaniam-bolan'ny olona rehefa voadinika amin'ny alalan'ny tambajotra sosialy ny angona. Ny angona avy amin'ny rindranasa media sosialy dia trandrahana amin'ny fampiasana Multilayer Perceptron ANN.
- Fitsaboana ara-pahasalamana - Mampiasa ny tombotsoan'ny teknolojia amin'ny indostrian'ny fahasalamana ny olona eto amin'izao tontolo izao ankehitriny. Ao amin'ny orinasam-pahasalamana, Convolutional Neural Networks dia ampiasaina amin'ny fitiliana X-ray, scan CT ary ultrasound. Ny angon-drakitra momba ny fitsaboana azo avy amin'ireo fitsapana voalaza etsy ambony dia tombanana sy tombanana amin'ny alàlan'ny modely tambajotra neural, satria ny CNN dia ampiasaina amin'ny fanodinana sary. Amin'ny fampivoarana ny rafi-pandrenesana feo dia ampiasaina ihany koa ny tambajotra neural miverimberina (RNN).
- Tatitra momba ny toetr'andro - Talohan'ny fampiharana ny faharanitan-tsaina artifisialy dia tsy voafaritra mazava ny vinavinan'ny sampana mpamantatra ny toetr'andro. Ny faminavinana ny toetr'andro dia atao betsaka mba hamantarana ny toetry ny andro hitranga amin'ny ho avy. Ampiasaina ny vinavinan'ny toetr'andro mba hiandrasana ny mety hisian'ny loza voajanahary amin'izao vanim-potoana maoderina izao. Ny vinavinan'ny toetr'andro dia atao amin'ny alàlan'ny multilayer perceptron (MLP), convolutional neural networks (CNN), ary ny recurrent neural networks (RNN).
- Fiarovana - Ny logistika, ny fanadihadiana momba ny fanafihana mitam-piadiana, ary ny toerana misy ny entana dia mampiasa tambajotra neural avokoa. Izy ireo koa dia miasa amin'ny fisafoana an'habakabaka sy an-dranomasina, ary koa amin'ny fitantanana drôna tsy miankina. Ny faharanitan-tsaina artifisialy dia manome ny indostrian'ny fiarovan-tena ny fampiroboroboana tena ilaina ilainy mba hampitomboana ny teknolojia. Mba hamantarana ny fisian'ny toeram-pitrandrahana ambanin'ny rano dia ampiasaina ny Convolutional Neural Networks (CNN).
tombony
- Na dia tsy mandeha araka ny tokony ho izy aza ny neurons vitsivitsy ao amin'ny tambajotra neural, dia mbola hamokatra vokatra ihany ny tambazotra neural.
- Ny tambajotra neural dia manana fahafahana mianatra amin'ny fotoana tena izy ary mampifanaraka amin'ny fiovaovan'izy ireo.
- Ny tambajotra neural dia afaka mianatra manao asa isan-karazany. Mba hanomezana vokatra marina mifototra amin'ny angona nomena.
- Ny tambajotra neural dia manana tanjaka sy fahaiza-mitantana asa maromaro miaraka amin'ny fotoana iray ihany.
fatiantoka
- Ny tambajotra neural dia ampiasaina hamahana olana. Tsy manambara ny fanazavana ao ambadiky ny "nahoana sy ahoana" ny didim-pitsarana navoakany noho ny hasarotry ny tambajotra. Vokatr'izany dia mety ho levona ny fahatokisan'ny tambajotra.
- Mifampiankina ny singa ao amin'ny tambazotra neural. Izany hoe, ny tambajotra neural dia mitaky (na tena miantehitra amin'ny) solosaina manana hery informatika ampy.
- Ny fizotry ny tambajotra neural dia tsy manana fitsipika manokana (na fitsipika ankapobeny). Amin'ny teknikan'ny fitsapana sy ny hadisoana, ny firafitry ny tambajotra marina dia apetraka amin'ny alàlan'ny fanandramana ny tambajotra tsara indrindra. Fomba iray mitaky fanitsiana tsara be izany.
Famaranana
Ny saha ny tambajotra vaovao dia miitatra haingana. Tena ilaina ny mianatra sy mahatakatra ny foto-kevitra amin'ity sehatra ity mba hahafahana miatrika izany.
Ny karazana tambajotra neural maro dia nodinihina ato amin'ity lahatsoratra ity. Azonao atao ny mampiasa tambajotra neural hamahana ny olan'ny angona amin'ny sehatra hafa raha mianatra bebe kokoa momba an'io taranja io ianao.
Leave a Reply