Atọka akoonu[Fipamọ][Ifihan]
Ọlọgbọn Artificial (AI) ni akọkọ ro pe o jẹ ala ti o jinna, imọ-ẹrọ fun ọjọ iwaju, ṣugbọn iyẹn kii ṣe ọran mọ.
Ohun ti o jẹ koko-ọrọ iwadii nigbakan ti n gbamu ni agbaye gidi. AI ti wa ni bayi ni ọpọlọpọ awọn aaye, pẹlu aaye iṣẹ rẹ, ile-iwe, ile-ifowopamọ, awọn ile-iwosan, ati paapaa foonu rẹ.
Wọn jẹ oju ti awọn ọkọ ayọkẹlẹ ti ara ẹni, awọn ohun Siri ati Alexa, awọn ọkan ti o wa lẹhin asọtẹlẹ oju-ọjọ, awọn ọwọ lẹhin iṣẹ abẹ-iranlọwọ awọn roboti, ati diẹ sii.
Oye atọwọda (AI) ti di ẹya ti o wọpọ ti igbesi aye ode oni. Ni awọn ọdun pupọ sẹhin, AI ti farahan bi oṣere pataki ni ọpọlọpọ awọn imọ-ẹrọ IT.
Nikẹhin, nẹtiwọọki nkankikan jẹ lilo nipasẹ AI lati kọ ẹkọ awọn nkan tuntun.
Nitorinaa loni a yoo kọ ẹkọ nipa Awọn Nẹtiwọọki Neural, bii o ṣe n ṣiṣẹ, iru wọn, awọn ohun elo, ati pupọ diẹ sii.
Kini Nẹtiwọọki Neural?
In imudani ẹrọ, Nẹtiwọọki nkankikan jẹ nẹtiwọọki ti a ṣe eto sọfitiwia ti awọn neuronu atọwọda. Ó máa ń gbìyànjú láti fara wé ọpọlọ ènìyàn nípa níní ọ̀pọ̀lọpọ̀ ìpele “àwọn neuron,” tí ó jọra pẹ̀lú àwọn iṣan inú ọpọlọ wa.
Ipele akọkọ ti awọn neuronu yoo gba awọn fọto, fidio, ohun, ọrọ, ati awọn igbewọle miiran. Yi data óę nipasẹ gbogbo awọn ti awọn ipele, pẹlu ọkan Layer ká o wu ti nṣàn sinu tókàn. Eyi ṣe pataki fun awọn iṣẹ ṣiṣe ti o nira julọ, gẹgẹbi sisẹ ede adayeba fun kikọ ẹrọ.
Bibẹẹkọ, ni awọn ọran miiran, ifọkansi fun funmorawon eto lati dinku iwọn awoṣe lakoko mimu deede ati ṣiṣe dara julọ. Gige nẹtiwọọki nkankikan jẹ ọna funmorawon ti o pẹlu yiyọ awọn iwuwo kuro lati awoṣe ti o kọ ẹkọ. Gbé nẹtiwọọki aifọkanbalẹ itetisi atọwọda ti o ti ni ikẹkọ lati ṣe iyatọ eniyan si awọn ẹranko.
Aworan naa yoo pin si imọlẹ ati awọn ẹya dudu nipasẹ ipele akọkọ ti awọn neuronu. Yi data yoo wa ni koja sinu awọn wọnyi Layer, eyi ti yoo mọ ibi ti awọn egbegbe.
Layer t’okan yoo gbiyanju lati da awọn fọọmu mọ ti apapo egbegbe ti ṣe ipilẹṣẹ. Gẹgẹbi data ti o ti ṣe ikẹkọ lori, data naa yoo kọja nipasẹ ọpọlọpọ awọn fẹlẹfẹlẹ ni ọna kanna lati pinnu boya aworan ti o ṣafihan jẹ ti eniyan tabi ẹranko.
Nigbati a ba fun data sinu nẹtiwọọki nkankikan, o bẹrẹ lati ṣe ilana rẹ. Lẹhin lẹhinna, data naa ti ni ilọsiwaju nipasẹ awọn ipele rẹ lati gba abajade ti o fẹ. Nẹtiwọọki nkankikan jẹ ẹrọ ti o kọ ẹkọ lati inu igbewọle ti a ṣeto ati ṣafihan awọn abajade. Awọn oriṣi ẹkọ mẹta lo wa ti o le waye ni awọn nẹtiwọọki nkankikan:
- Ẹkọ Abojuto – Awọn igbewọle ati awọn igbejade ni a fun si awọn algoridimu nipa lilo data aami. Lẹhin ikẹkọ bi o ṣe le ṣe itupalẹ data, wọn sọ asọtẹlẹ abajade ti a pinnu.
- Ẹkọ ti ko ni abojuto – ANN kọ ẹkọ laisi iranlọwọ ti eniyan. Ko si data ti o ni aami, ati pe abajade jẹ ipinnu nipasẹ awọn ilana ti a rii ninu data iṣejade.
- Ẹkọ Isọdọtun jẹ nigbati nẹtiwọki kan kọ ẹkọ lati awọn esi ti o gba.
Bawo ni awọn nẹtiwọki Neural ṣiṣẹ?
Awọn neuronu atọwọda ni a lo ni awọn nẹtiwọọki nkankikan, eyiti o jẹ awọn eto fafa. Awọn neuronu atọwọda, ti a tun mọ si awọn perceptrons, jẹ awọn paati wọnyi:
- Input
- àdánù
- irẹjẹ
- Iṣiṣẹ Iṣiṣẹ
- o wu
Awọn ipele ti awọn neuronu ti o ṣe awọn nẹtiwọọki nkankikan. Nẹtiwọọki nkankikan ni awọn ipele mẹta:
- Layer titẹ sii
- Farasin Layer
- O wu Layer
Data ni irisi iye nomba ni a fi ranṣẹ si Layer input. Awọn ipele ti o farapamọ ti nẹtiwọọki jẹ awọn ti o ṣe awọn iṣiro pupọ julọ. Layer abajade, kẹhin ṣugbọn kii kere, ṣe asọtẹlẹ abajade. Awọn Neurons jẹ gaba lori ara wọn ni nẹtiwọọki nkankikan. Awọn neuronu ni a lo lati ṣe agbero kọọkan. Data ti wa ni ipa si awọn farasin Layer lẹhin ti awọn input Layer gba o.
Awọn iwuwo ni a lo si titẹ sii kọọkan. Laarin awọn ipele ti o farapamọ ti nẹtiwọọki nkankikan, iwuwo jẹ iye ti o tumọ data ti nwọle. Awọn òṣuwọn ṣiṣẹ nipa isodipupo data titẹ sii nipasẹ iye iwuwo ni Layer igbewọle.
O ki o si bẹrẹ akọkọ farasin Layer ká iye. Awọn data igbewọle ti yipada ati kọja si Layer miiran nipasẹ awọn ipele ti o farapamọ. Awọn wu Layer jẹ lodidi fun a npese ik esi. Awọn igbewọle ati awọn iwuwo jẹ isodipupo, ati pe abajade jẹ jiṣẹ si awọn neuronu Layer ti o farapamọ gẹgẹbi apao. Kọọkan neuron ni a fun ni abosi. Lati ṣe iṣiro lapapọ, neuron kọọkan ṣafikun awọn igbewọle ti o gba.
Lẹhin iyẹn, iye naa kọja nipasẹ iṣẹ imuṣiṣẹ. Abajade ti iṣẹ imuṣiṣẹ pinnu boya tabi ko mu neuron ṣiṣẹ. Nigbati neuron ba n ṣiṣẹ, o firanṣẹ alaye si awọn ipele miiran. A ṣẹda data naa ni nẹtiwọọki titi ti neuron yoo de ipele ti o wu jade nipa lilo ọna yii. Itankalẹ siwaju jẹ ọrọ miiran fun eyi.
Ilana ti kikọ sii data sinu oju-ọna titẹ sii ati gbigba abajade nipasẹ oju-ọna ti o wu ni a mọ bi isọdi-ilọsiwaju kikọ sii. Nigbati data igbewọle ti gba nipasẹ ipele ti o farapamọ, isọdọtun kikọ sii waye. O ti ni ilọsiwaju ni ibamu si iṣẹ imuṣiṣẹ ati lẹhinna kọja si iṣelọpọ.
Abajade jẹ iṣẹ akanṣe nipasẹ neuron ni ipele ti o wujade pẹlu iṣeeṣe ti o ga julọ. Backpropagation waye nigbati abajade ko tọ. Awọn iwuwo jẹ ipilẹṣẹ si titẹ sii kọọkan lakoko ṣiṣẹda nẹtiwọọki nkankikan. Afẹyinti jẹ ilana ti atunṣe awọn iwuwo ti titẹ sii kọọkan lati dinku awọn aṣiṣe ati pese iṣelọpọ deede diẹ sii.
Awọn oriṣi ti Nẹtiwọọki Neural
1. Perceptron
Awoṣe perceptron Minsky-Papert jẹ ọkan ninu awọn awoṣe neuron ti o rọrun julọ ati akọbi. O jẹ ẹyọ ti o kere julọ ti nẹtiwọọki nkankikan ti o ṣe awọn iṣiro kan lati le ṣawari awọn abuda tabi oye iṣowo ni data ti nwọle. Yoo gba awọn igbewọle iwuwo ati lo iṣẹ imuṣiṣẹ lati gba abajade ikẹhin. TLU (ẹyọ kannaa ala-ilẹ) jẹ orukọ miiran fun perceptron.
Perceptron jẹ alakomeji alakomeji ti o jẹ eto ikẹkọ abojuto ti o pin data si awọn ẹgbẹ meji. Kannaa Gates bii AND, OR, ati NAND le ṣe imuse pẹlu awọn perceptrons.
2. Ifunni-Dari Nẹtiwọọki Neural
Ẹya ipilẹ ti o pọ julọ ti awọn nẹtiwọọki nkankikan, ninu eyiti data igbewọle nṣan ni iyasọtọ ni itọsọna kan, kọja nipasẹ awọn apa eewu atọwọda ati ijade nipasẹ awọn apa iṣelọpọ. Awọn ipele titẹ sii ati iṣelọpọ wa ni awọn aaye nibiti awọn ipele ti o farapamọ le tabi ko le wa. Wọn le ṣe afihan bi boya ala-ẹyọkan tabi nẹtiwọọki iṣan-ilọsiwaju-pupọ ti o da lori eyi.
Nọmba awọn fẹlẹfẹlẹ ti a lo ni ipinnu nipasẹ idiju iṣẹ naa. O kan tan siwaju ni itọsọna kan ko si tan sẹhin. Nibi, awọn iwuwo duro nigbagbogbo. Awọn igbewọle jẹ isodipupo nipasẹ awọn iwuwo lati ifunni iṣẹ ṣiṣe kan. Iṣẹ imuṣiṣẹ ikasi tabi iṣẹ imuṣiṣẹ igbesẹ kan ni a lo lati ṣe eyi.
3. Olona-Layer perceptron
Ohun ifihan to fafa nkankikan àwọn, ninu eyiti data igbewọle ti wa ni ipasẹ nipasẹ ọpọlọpọ awọn ipele ti awọn neuronu atọwọda. O jẹ nẹtiwọọki nkankikan ti o ni asopọ patapata, niwọn igba ti gbogbo ipade ti sopọ si gbogbo awọn neuronu ni ipele atẹle. Awọn ipele ti o farapamọ pupọ, ie, o kere ju awọn ipele mẹta tabi diẹ sii, wa ninu titẹ sii ati awọn ipele iṣelọpọ.
O ni itankalẹ bidirectional, eyiti o tumọ si pe o le tan kaakiri siwaju ati sẹhin. Awọn igbewọle jẹ isodipupo nipasẹ awọn iwuwo ati firanṣẹ si iṣẹ imuṣiṣẹ, nibiti wọn ti yipada nipasẹ isọdọtun lati dinku isonu naa.
Awọn iwuwo jẹ awọn iye ikẹkọ ẹrọ lati Awọn Nẹtiwọọki Neural, lati fi sii nirọrun. Da lori iyatọ laarin awọn abajade ti a nireti ati awọn igbewọle ikẹkọ, wọn ṣe atunṣe funrararẹ. A lo Softmax gẹgẹbi iṣẹ imuṣiṣẹ Layer ti o wu lẹhin awọn iṣẹ imuṣiṣẹ ti kii ṣe lainidi.
4. Convolutional nkankikan Network
Ni idakeji si titobi onisẹpo meji ti aṣa, nẹtiwọọki nkankikan convolution ni iṣeto ni onisẹpo mẹta ti awọn neuronu. Ipele akọkọ ni a mọ bi Layer convolutional. Neuron kọọkan ninu Layer convolutional nikan n ṣe ilana alaye lati ipin to lopin ti aaye wiwo. Bii àlẹmọ, awọn ẹya igbewọle ni a mu ni ipo ipele.
Nẹtiwọọki loye awọn aworan ni awọn apakan ati pe o le ṣe awọn iṣe wọnyi ni ọpọlọpọ igba lati pari gbogbo sisẹ aworan.
Aworan ti yipada lati RGB tabi HSI si greyscale lakoko sisẹ. Awọn iyatọ siwaju sii ni iye ẹbun yoo ṣe iranlọwọ ni wiwa awọn egbegbe, ati pe awọn aworan le ṣe lẹsẹsẹ si awọn ẹgbẹ pupọ. Itankadi aiṣe-itọkasi waye nigbati CNN kan ni ọkan tabi diẹ ẹ sii awọn fẹlẹfẹlẹ convolutional ti o tẹle pẹlu iṣakojọpọ, ati ikede bidirectional waye nigbati abajade ti Layer convolution ti firanṣẹ si nẹtiwọọki nkankikan ti o ni asopọ ni kikun fun isọdi aworan.
Lati jade awọn eroja kan ti aworan kan, awọn asẹ jẹ lilo. Ni MLP, awọn igbewọle jẹ iwuwo ati pese sinu iṣẹ imuṣiṣẹ. RELU ni a lo ninu iyipada, lakoko ti MLP n gba iṣẹ imuṣiṣẹ aiṣedeede ti o tẹle nipasẹ softmax. Ni aworan ati idanimọ fidio, atunto atunmọ, ati wiwa atusọ, awọn nẹtiwọọki nkankikan ṣe awọn abajade to dara julọ.
5. Radial Bias Network
Fekito igbewọle kan ni atẹle nipasẹ Layer ti awọn neuronu RBF ati ipele ti o wu jade pẹlu ipade kan fun ẹka kọọkan ni Nẹtiwọọki Iṣẹ Iṣe Radial Basis kan. Iṣawọle naa jẹ ipin nipasẹ ifiwera si awọn aaye data lati eto ikẹkọ, nibiti neuron kọọkan ṣe itọju apẹrẹ kan. Eyi jẹ ọkan ninu awọn apẹẹrẹ ti eto ikẹkọ.
Neuron kọọkan ṣe iṣiro aaye Euclidean laarin titẹ sii ati apẹrẹ rẹ nigbati fekito igbewọle tuntun kan [fekito n-onisẹpo ti o n gbiyanju lati ṣe tito lẹ] ni lati jẹ ipin. Ti a ba ni awọn kilasi meji, Kilasi A ati Kilasi B, igbewọle tuntun lati wa ni tito lẹtọ jẹ diẹ sii iru si awọn apẹrẹ kilasi A ju awọn apẹẹrẹ kilasi B.
Bi abajade, o le jẹ aami tabi tito lẹšẹšẹ bi kilasi A.
6. Nẹtiwọọki Neural ti nwaye
Awọn Nẹtiwọọki Nẹtiwọọki loorekoore jẹ apẹrẹ lati ṣafipamọ iṣelọpọ Layer kan lẹhinna jẹ ifunni pada sinu titẹ sii lati ṣe iranlọwọ asọtẹlẹ abajade Layer naa. A kikọ sii-siwaju Nẹtiwọki ti nhu maa n jẹ ipele akọkọ, atẹle nipasẹ Layer nẹtiwọki ti nwaye loorekoore, nibiti iṣẹ iranti kan ṣe iranti apakan ti alaye ti o ni ni igbesẹ akoko iṣaaju.
Yi ohn nlo siwaju soju. O fipamọ data ti yoo nilo ni ọjọ iwaju. Ni iṣẹlẹ ti asọtẹlẹ naa ko tọ, oṣuwọn ikẹkọ ni a lo lati ṣe awọn atunṣe kekere. Bi abajade, bi ẹhin ti nlọsiwaju, yoo di deede siwaju sii.
ohun elo
Awọn nẹtiwọọki nkankikan ni a lo lati mu awọn iṣoro data ni ọpọlọpọ awọn ilana; diẹ ninu awọn apẹẹrẹ ti han ni isalẹ.
- Idanimọ oju - Awọn ojutu idanimọ oju ṣiṣẹ bi awọn eto iwo-kakiri ti o munadoko. Awọn ọna ṣiṣe idanimọ ṣe ibatan awọn fọto oni-nọmba si awọn oju eniyan. Wọn ti lo ni awọn ọfiisi fun titẹsi yiyan. Nitorinaa, awọn ọna ṣiṣe ṣe idaniloju oju eniyan ati ṣe afiwe rẹ si atokọ ti awọn ID ti o fipamọ sinu aaye data rẹ.
- Asọtẹlẹ Iṣura - Awọn idoko-owo ti han si awọn ewu ọja. O jẹ adaṣe pupọ lati rii awọn idagbasoke iwaju ni ọja iṣura iyipada pupọ. Ṣaaju awọn nẹtiwọọki nkankikan, bullish ti n yipada nigbagbogbo ati awọn ipele bearish jẹ airotẹlẹ. Ṣugbọn, kini o yi ohun gbogbo pada? Nitoribẹẹ, a n sọrọ nipa awọn nẹtiwọọki nkankikan… Multilayer Perceptron MLP (iru eto itetisi atọwọda kan) ni a lo lati ṣẹda asọtẹlẹ ọja aṣeyọri ni akoko gidi.
- Awujo Media - Laibikita bawo ni o ṣe le dun, media awujọ ti yipada ọna igbesi aye ti aye. Ihuwasi ti awọn olumulo media awujọ jẹ ikẹkọ nipa lilo Awọn Nẹtiwọọki Neural Artificial. Fun itupalẹ ifigagbaga, data ti a pese lojoojumọ nipasẹ awọn ibaraenisepo foju jẹ akopọ ati ṣe ayẹwo. Awọn iṣe ti awọn olumulo media awujọ jẹ ẹda nipasẹ awọn nẹtiwọọki nkankikan. Awọn ihuwasi ẹni kọọkan le ni asopọ si awọn ilana inawo eniyan ni kete ti a ba ṣe atupale data nipasẹ awọn nẹtiwọọki media awujọ. Awọn data lati awọn ohun elo media awujọ jẹ mined nipa lilo Multilayer Perceptron ANN.
- Itọju Ilera – Awọn eniyan kọọkan ni agbaye ode oni n lo awọn anfani imọ-ẹrọ ni ile-iṣẹ ilera. Ninu iṣowo ilera, Awọn Nẹtiwọọki Neural Convolutional ni a lo fun wiwa X-ray, awọn ọlọjẹ CT, ati olutirasandi. Awọn data aworan iṣoogun ti a gba lati awọn idanwo ti a mẹnuba ti wa ni iṣiro ati ṣe igbelewọn nipa lilo awọn awoṣe nẹtiwọọki nkankikan, bi CNN ṣe lo ninu sisẹ aworan. Ninu idagbasoke awọn ọna ṣiṣe idanimọ ohun, nẹtiwọọki ti nwaye loorekoore (RNN) tun lo.
- Ijabọ Oju-ọjọ – Ṣaaju imuse ti oye atọwọda, awọn asọtẹlẹ ti Ẹka meteorological ko ni kongẹ rara. Asọtẹlẹ oju-ọjọ ni pataki lati ṣe asọtẹlẹ awọn ipo oju-ọjọ ti yoo waye ni ọjọ iwaju. Awọn asọtẹlẹ oju-ọjọ ti wa ni lilo lati nireti ifojusọna iṣeeṣe ti awọn ajalu adayeba ni akoko ode oni. Asọtẹlẹ oju-ọjọ jẹ lilo multilayer perceptron (MLP), awọn nẹtiwọọki nkankikan convolutional (CNN), ati awọn nẹtiwọọki ti nwaye loorekoore (RNN).
- Aabo – Awọn eekaderi, itupalẹ ikọlu ologun, ati ipo nkan gbogbo lo awọn nẹtiwọọki nkankikan. Wọn tun gba iṣẹ ni afẹfẹ ati awọn patrol okun, ati lati ṣakoso awọn drones adase. Oye itetisi atọwọdọwọ n fun ile-iṣẹ aabo ni igbelaruge ti o nilo pupọ ti o nilo lati ṣe iwọn imọ-ẹrọ rẹ. Fun wiwa wiwa ti awọn maini labẹ omi, Awọn Nẹtiwọọki Neural Convolutional (CNN) ni a lo.
Anfani
- Paapaa ti awọn neuronu diẹ ninu nẹtiwọọki nkankikan ko ṣiṣẹ daradara, awọn nẹtiwọọki nkankikan yoo tun ṣe awọn abajade.
- Awọn nẹtiwọọki nkankikan ni agbara lati kọ ẹkọ ni akoko gidi ati ni ibamu si awọn eto iyipada wọn.
- Awọn nẹtiwọọki nkankikan le kọ ẹkọ lati ṣe ọpọlọpọ awọn iṣẹ ṣiṣe. Lati pese abajade to tọ da lori data ti a pese.
- Awọn nẹtiwọọki nkankikan ni agbara ati agbara lati mu awọn iṣẹ ṣiṣe lọpọlọpọ ni akoko kanna.
alailanfani
- Awọn nẹtiwọọki Neural ni a lo lati yanju awọn iṣoro. Ko ṣe afihan alaye lẹhin “idi ati bii” o ṣe awọn idajọ ti o ṣe nitori intricacy ti awọn nẹtiwọki. Bi abajade, igbẹkẹle nẹtiwọọki le bajẹ.
- Awọn paati nẹtiwọọki nkankikan jẹ igbẹkẹle ara wọn. Iyẹn ni lati sọ, awọn nẹtiwọọki nkankikan beere (tabi ti o gbẹkẹle gaan lori) awọn kọnputa pẹlu agbara iširo to.
- Ilana nẹtiwọọki nkankikan ko ni ofin kan pato (tabi ofin ti atanpako). Ninu ilana idanwo-ati-aṣiṣe, eto nẹtiwọọki to pe ni idasilẹ nipasẹ igbiyanju nẹtiwọọki to dara julọ. O jẹ ilana ti o nilo ọpọlọpọ awọn atunṣe daradara.
ipari
Awọn aaye ti awọn nẹtiwọki ti nhu ti wa ni nyara jù. O ṣe pataki lati kọ ẹkọ ati loye awọn imọran ni eka yii lati le ni anfani lati koju wọn.
Ọpọlọpọ awọn oriṣi ti awọn nẹtiwọọki nkankikan ni a ti bo ninu nkan yii. O le lo awọn nẹtiwọọki nkankikan lati koju awọn iṣoro data ni awọn aaye miiran ti o ba kọ ẹkọ diẹ sii nipa ibawi yii.
Fi a Reply