Mākslīgā neironu tīkla apmācība sniedz pamata un uzlabotas ANN koncepcijas. Mūsu mākslīgā neironu tīkla apmācība ir izstrādāta gan iesācējiem, gan profesionāļiem.

Termins “mākslīgais neironu tīkls” attiecas uz bioloģiski iedvesmotu mākslīgā intelekta apakšlauku, kas veidots pēc smadzeņu modeļa. Mākslīgais neironu tīkls parasti ir skaitļošanas tīkls, kura pamatā ir bioloģiskie neironu tīkli, kas veido cilvēka smadzeņu struktūru. Līdzīgi kā cilvēka smadzenēs ir viens ar otru savienoti neironi, arī mākslīgajos neironu tīklos ir neironi, kas ir saistīti viens ar otru dažādos tīklu slāņos. Šie neironi ir pazīstami kā mezgli.

java masīva šķēle

Mākslīgā neironu tīkla apmācība aptver visus ar mākslīgo neironu tīklu saistītos aspektus. Šajā apmācībā mēs apspriedīsim ANN, adaptīvās rezonanses teoriju, Kohonena pašorganizējošu karti, blokus, mācīšanos bez uzraudzības, ģenētisko algoritmu utt.

Kas ir mākslīgais neironu tīkls?

Termiņš ' Mākslīgais neironu tīkls ' ir iegūts no bioloģiskajiem neironu tīkliem, kas attīsta cilvēka smadzeņu struktūru. Līdzīgi kā cilvēka smadzenēs, kurās ir viens ar otru savienoti neironi, arī mākslīgajos neironu tīklos ir neironi, kas ir savstarpēji saistīti dažādos tīklu slāņos. Šie neironi ir pazīstami kā mezgli.

Dotais attēls ilustrē bioloģiskā neironu tīkla tipisko diagrammu.

Tipiskais mākslīgais neironu tīkls izskatās apmēram līdzīgs dotajam attēlam.

Dendrīti no bioloģiskā neironu tīkla apzīmē ievades mākslīgajos neironu tīklos, šūnas kodols apzīmē mezglus, sinapse apzīmē svarus un Axon apzīmē izvadi.

Saikne starp bioloģisko neironu tīklu un mākslīgo neironu tīklu:

An Mākslīgais neironu tīkls jomā Mākslīgais intelekts kur tas mēģina atdarināt neironu tīklu, kas veido cilvēka smadzenes, lai datoriem būtu iespēja saprast lietas un pieņemt lēmumus cilvēkiem līdzīgā veidā. Mākslīgais neironu tīkls ir izveidots, ieprogrammējot datorus tā, lai tie izturētos vienkārši kā savstarpēji savienotas smadzeņu šūnas.

Cilvēka smadzenēs ir aptuveni 1000 miljardi neironu. Katram neironam ir asociācijas punkts robežās no 1000 līdz 100 000. Cilvēka smadzenēs dati tiek glabāti tā, lai tie tiktu izplatīti, un vajadzības gadījumā mēs varam paralēli iegūt vairāk nekā vienu šo datu daļu no savas atmiņas. Var teikt, ka cilvēka smadzenes sastāv no neticami pārsteidzošiem paralēliem procesoriem.

Mēs varam saprast mākslīgo neironu tīklu ar piemēru, aplūkot digitālo loģisko vārtu piemēru, kas ņem ievadi un dod izvadi. 'OR' vārti, kam nepieciešamas divas ievades. Ja viena vai abas ieejas ir “Ieslēgts”, tad izvadā tiek iegūts “Ieslēgts”. Ja abas ieejas ir “Izslēgtas”, tad izejā tiek iegūta “Izslēgta”. Šeit izvade ir atkarīga no ievades. Mūsu smadzenes neveic to pašu uzdevumu. Ievades attiecību rezultāti turpina mainīties, jo mūsu smadzenēs atrodas neironi, kas 'mācās'.

Mākslīgā neironu tīkla arhitektūra:

Lai saprastu mākslīgā neironu tīkla arhitektūras jēdzienu, mums ir jāsaprot, no kā sastāv neironu tīkls. Lai definētu neironu tīklu, kas sastāv no liela skaita mākslīgo neironu, kurus sauc par vienībām, kas sakārtotas slāņu secībā. Ļaujiet mums apskatīt dažādu veidu slāņus, kas pieejami mākslīgajā neironu tīklā.

Mākslīgais neironu tīkls galvenokārt sastāv no trim slāņiem:

Ievades slānis:

Kā norāda nosaukums, tas pieņem ievadi vairākos dažādos programmētāja nodrošinātos formātos.

Slēpts slānis:

Slēptais slānis atrodas starp ievades un izvades slāņiem. Tas veic visus aprēķinus, lai atrastu slēptās funkcijas un modeļus.

Izvades slānis:

Ievade veic virkni transformāciju, izmantojot slēpto slāni, kā rezultātā tiek iegūta izvade, kas tiek pārraidīta, izmantojot šo slāni.

Mākslīgais neironu tīkls ņem ievadi un aprēķina ievades svērto summu un ietver novirzi. Šis aprēķins ir attēlots pārsūtīšanas funkcijas veidā.

Tas nosaka, ka svērtā kopsumma tiek nodota kā ievade aktivizācijas funkcijai, lai iegūtu izvadi. Aktivizācijas funkcijas izvēlas, vai mezglam ir jāaktivizējas vai nē. Uz izvades slāni tiek tikai tie, kuri ir atlaisti. Ir pieejamas atšķirīgas aktivizēšanas funkcijas, kuras var izmantot mūsu veicamā uzdevuma veidam.

Mākslīgā neironu tīkla (ANN) priekšrocības

Paralēlās apstrādes iespēja:

pitona čūska pret anakondu

Mākslīgajiem neironu tīkliem ir skaitliska vērtība, kas vienlaikus var veikt vairāk nekā vienu uzdevumu.

Datu glabāšana visā tīklā:

Dati, kas tiek izmantoti tradicionālajā programmēšanā, tiek glabāti visā tīklā, nevis datu bāzē. Pāris datu pazušana vienā vietā netraucē tīklam darboties.

Spēja strādāt ar nepilnīgām zināšanām:

Pēc ANN apmācības informācija var radīt rezultātu pat ar nepietiekamiem datiem. Veiktspējas zudums šeit ir atkarīgs no trūkstošo datu nozīmīguma.

Atmiņas sadalījums:

Lai ANN spētu pielāgoties, ir svarīgi noteikt piemērus un iedrošināt tīklu atbilstoši vēlamajam rezultātam, demonstrējot šos piemērus tīklam. Tīkla pēctecība ir tieši proporcionāla izvēlētajiem gadījumiem, un, ja notikums tīklā nevar parādīties visos tā aspektos, tas var radīt nepatiesu izvadi.

Kļūdu tolerance:

Vienas vai vairāku ANN šūnu izspiešana neliedz tai ģenerēt izvadi, un šī funkcija nodrošina tīkla kļūdu toleranci.

Mākslīgā neironu tīkla trūkumi:

Pareizas tīkla struktūras nodrošināšana:

Nav īpašu vadlīniju mākslīgo neironu tīklu struktūras noteikšanai. Atbilstošā tīkla struktūra tiek panākta, izmantojot pieredzi, izmēģinājumus un kļūdas.

Neatpazīta tīkla darbība:

Tas ir vissvarīgākais ANN jautājums. Kad ANN izstrādā testēšanas risinājumu, tas nesniedz ieskatu par to, kāpēc un kā. Tas samazina uzticēšanos tīklam.

Atkarība no aparatūras:

Mākslīgajiem neironu tīkliem atbilstoši to struktūrai ir nepieciešami procesori ar paralēlas apstrādes jaudu. Tāpēc iekārtas realizācija ir atkarīga.

Fredijs Merkūrijs

Grūtības parādīt problēmu tīklam:

ANN var strādāt ar skaitliskiem datiem. Problēmas ir jāpārvērš skaitliskās vērtībās, pirms tās tiek ieviestas ANN. Šeit atrisināmais prezentācijas mehānisms tieši ietekmēs tīkla veiktspēju. Tas ir atkarīgs no lietotāja spējām.

Tīkla darbības ilgums nav zināms:

Tīkls tiek samazināts līdz noteiktai kļūdas vērtībai, un šī vērtība nesniedz mums optimālus rezultātus.

Zinātne par mākslīgajiem neironu tīkliem, kas pasaulē ienāca 20. gadu vidū^thgadsimtā attīstās eksponenciāli. Šobrīd esam izpētījuši mākslīgo neironu tīklu priekšrocības un problēmas, kas radušās to izmantošanas gaitā. Nevajadzētu aizmirst, ka ANN tīklu mīnusi, kas ir plaukstoša zinātnes nozare, tiek novērsti atsevišķi, un to plusi ar katru dienu pieaug. Tas nozīmē, ka mākslīgie neironu tīkli kļūs par mūsu dzīves neaizstājamu un pakāpeniski svarīgu sastāvdaļu.

Kā darbojas mākslīgie neironu tīkli?

Mākslīgo neironu tīklu vislabāk var attēlot kā svērtu virzītu grafiku, kurā mākslīgie neironi veido mezglus. Saistību starp neironu izvadiem un neironu ieejām var uzskatīt par virzītām malām ar svariem. Mākslīgais neironu tīkls saņem ieejas signālu no ārējā avota raksta veidā un attēlu vektora formā. Pēc tam šīs ievades tiek matemātiski piešķirtas ar apzīmējumiem x(n) katram n ievades skaitam.

Pēc tam katra ievade tiek reizināta ar atbilstošajiem svariem (šie svari ir informācija, ko izmanto mākslīgie neironu tīkli, lai atrisinātu konkrētu problēmu). Kopumā šie svari parasti atspoguļo savienojuma stiprumu starp neironiem mākslīgā neironu tīklā. Visas svērtās ievades tiek apkopotas skaitļošanas vienībā.

Ja svērtā summa ir vienāda ar nulli, tiek pievienota novirze, lai izvade nebūtu nulle, vai kaut kas cits, lai palielinātu sistēmas reakciju. Novirzei ir tāda pati ievade, un svars ir vienāds ar 1. Šeit svērto ievades datu kopsumma var būt diapazonā no 0 līdz pozitīvai bezgalībai. Šeit, lai saglabātu atbildi vēlamās vērtības robežās, tiek noteikta noteikta maksimālā vērtība, un svērto ieeju kopsumma tiek nodota caur aktivizācijas funkciju.

Aktivizācijas funkcija attiecas uz pārsūtīšanas funkciju kopu, ko izmanto, lai sasniegtu vēlamo rezultātu. Ir dažāda veida aktivizācijas funkcija, bet galvenokārt lineāras vai nelineāras funkciju kopas. Dažas no biežāk izmantotajām aktivizācijas funkciju kopām ir binārās, lineārās un tan hiperboliskās sigmoidālās aktivizācijas funkcijas. Apskatīsim katru no tiem sīkāk:

js iestatīšanas laiks

Binārs:

Binārajā aktivizācijas funkcijā izvade ir viens vai 0. Lai to paveiktu, ir iestatīta sliekšņa vērtība. Ja neironu neto svērtā ievade ir lielāka par 1, tad aktivizācijas funkcijas galīgā izvade tiek atgriezta kā viena vai arī izvade tiek atgriezta kā 0.

Sigmoidālā hiperbolija:

Sigmoidālās hiperbolas funkcija parasti tiek uzskatīta par ' S ' formas līkne. Šeit tiek izmantota iedeguma hiperboliskā funkcija, lai aptuvenu izvadi no faktiskās neto ievades. Funkcija ir definēta šādi:

F(x) = (1/1 + exp(-????x))

Kur???? tiek uzskatīts par stāvuma parametru.

Mākslīgo neironu tīklu veidi:

Ir dažādi mākslīgo neironu tīklu (ANN) veidi atkarībā no cilvēka smadzeņu neirona un tīkla funkcijām, mākslīgais neironu tīkls līdzīgi veic uzdevumus. Lielākajai daļai mākslīgo neironu tīklu būs dažas līdzības ar sarežģītāku bioloģisko partneri, un tie ir ļoti efektīvi paredzamajos uzdevumos. Piemēram, segmentācija vai klasifikācija.

Atsauksmes ANN:

Šāda veida ANN izvade atgriežas tīklā, lai iekšēji sasniegtu vislabākos rezultātus. Saskaņā ar Masačūsetsas Universitāte , Lowell atmosfēras pētījumu centrs. Atgriezeniskās saites tīkli ievada informāciju atpakaļ sevī un ir labi piemēroti optimizācijas problēmu risināšanai. Iekšējās sistēmas kļūdu labojumos tiek izmantoti atgriezeniskās saites ANN.

Pārsūtīt uz priekšu ANN:

Priekšnoteikums

Pirms šīs apmācības sākšanas nav nepieciešamas īpašas zināšanas kā priekšnoteikums.

Auditorija

Mūsu mākslīgā neironu tīkla apmācība ir izstrādāta iesācējiem, kā arī profesionāļiem, lai palīdzētu viņiem izprast ANN pamatjēdzienu.

Problēmas

Mēs garantējam, ka šajā mākslīgā neironu tīkla apmācībā jūs neatradīsit nekādas problēmas. Bet, ja ir kāda problēma vai kļūda, lūdzu, ievietojiet problēmu saziņas veidlapā, lai mēs varētu to vēl vairāk uzlabot.