Einführung in die Anwendung des neuronalen Netzes
Der folgende Artikel enthält eine Übersicht über die Anwendung des neuronalen Netzes im Detail. Die erste Frage, die sich in unserem Kopf stellt, ist, was mit künstlichem neuronalen Netzwerk gemeint ist. Und warum brauchen wir ein künstliches neuronales Netzwerk? Künstliche Neuronale Netze sind auf biologischen Neuronalen Netzen basierende Rechenmodelle. Sie erleichtern das Lösen von Problemen, während wir herkömmlicherweise für komplexe Probleme langen Code schreiben müssen.
Neuronale Netze helfen, die Probleme ohne umfangreiche Programmierung mit den problemspezifischen Regeln und Bedingungen zu lösen. Sie sind vereinfachte Modelle, die für viele ähnliche Arten von Problemen mit den meisten komplexen mathematischen Berechnungen wie hinter den Kulissen verwendet werden. Neuronale Netze sind nach dem Training viel schneller in der Vorhersage als herkömmliche Programme.
Die verschiedenen Arten von neuronalen Netzen sind wie das Faltungs-Neuronale Netz, das Feedforward-Neuronale Netz, das wiederkehrende Neuronale Netz, das Multilayer-Perzeptron usw. Das am häufigsten verwendete Modell für neuronale Netze ist das Faltungs-Neuronale Netz (CNN).
Künstliche neurale Netzwerke
Lassen Sie uns zuerst künstliche neuronale Netze (ANN) verstehen. In künstlichen neuronalen Netzen gibt es hauptsächlich drei Schichten.
1. Eingabeebene : Die Eingabeebene enthält Neuronen, die für die Funktionseingaben verantwortlich sind. Zusätzlich zu den Neuronen für Merkmale gibt es auch ein Neuron für die Vorspannung, das der Eingabeebene hinzugefügt wird. Insgesamt befinden sich also n + 1 Neuronen in der Eingabeebene. Bias ist für die Übertragung der Linie oder Kurve vom Ursprung verantwortlich.
2. Versteckte Ebenen: Die versteckten Ebenen sind die Ebenen zwischen Eingabe- und Ausgabeebene. Die Anzahl der ausgeblendeten Schichten kann je nach Anwendung und Bedarf variiert werden. Tiefe neuronale Netze enthalten mehr als eine verborgene Schicht.
3. Ausgabeschicht: Die Ausgabeschicht enthält Neuronen, die für die Ausgabe des Klassifizierungs- oder Vorhersageproblems verantwortlich sind. Die Anzahl der Neuronen basiert auf der Anzahl der Ausgabeklassen.
Anwendungen neuronaler Netze
Künstliche neuronale Netze werden häufig in Bereichen wie der Bildklassifizierung oder -kennzeichnung oder der Signalerkennung oder -übersetzung von Sprachen wie dem Google Übersetzer eingesetzt. Ob es sich um eine Fälschungserkennung mit biometrischen Daten oder Signalen oder um Prognosen oder Vorhersagen handelt, all diese Dinge finden Sie unter dem Dach der künstlichen neuronalen Netze.
Wir können die Anwendungen in folgende Bereiche einteilen:
- Bilder
- Signale
- Sprache
1. ANN in Bildern
Künstliche neuronale Netze werden gegenwärtig in Bildern und Videos häufig verwendet. Wir können die Anwendungen neuronaler Netze von der Bildverarbeitung über die Klassifizierung bis hin zur Erzeugung von Bildern finden. Bild- und Videokennzeichnung sind auch die Anwendungen neuronaler Netze. Heutzutage werden künstliche neuronale Netze auch häufig in biometrischen Verfahren wie der Gesichtserkennung oder der Signaturprüfung verwendet.
Zeichenerkennung: Wir müssen die Websites oder Anwendungen gefunden haben, die uns auffordern, das Bild unserer eKYC-Dokumente hochzuladen, oder? Sie erkennen lediglich die Zeichen in den Bildern unserer eKYC-Dokumente. Dies ist eine weit verbreitete Anwendung des neuronalen Netzwerks, die in die Kategorie der Mustererkennung fällt. Die Dokumentenbilder oder alte Literatur können mittels Zeichenerkennung digitalisiert werden. Hier werden die gescannten Bilder von Dokumenten dem Modell zugeführt und das Modell erkennt die Textinformationen in diesem gescannten Dokument. Die Modelle, die im Allgemeinen dafür verwendet werden, sind CNN oder andere mehrschichtige neuronale Netze wie neuronale Netze mit Backpropagation.
Bildklassifizierung oder -kennzeichnung: Wie schön ist es, wenn wir etwas nicht erkennen können und die Google-Bildsuche verwenden !! Genau das nennt man Bildklassifizierung oder es kennzeichnet die Bilder, die eingespeist werden. Für die Bildklassifizierung werden in der Regel Faltungs-Neuronales Netz oder Feed-Forward-Neuronales Netz mit Backpropagation verwendet. Es gibt auch viele andere Modelle, aber man muss ein Modell basierend auf dem Datensatz für das Training und die relevanten Funktionen auswählen.
Transferlernen kann mit jedem vorab trainierten Modell durchgeführt werden, wenn der Datensatz Ihres Problems dem Datensatz des vorab trainierten Modells ähnelt, das Sie auswählen. Es gibt viele vorab trainierte Bildklassifizierungsmodelle, die auf Millionen von Bildern verschiedener Hunderttausende von Klassen trainiert werden. Einige der Modelle sind ResNet, GoogLeNet, InceptionV3, VGG16, ImageNet und viele weitere.
Objekterkennung: Die Objekterkennung aus Bildern wird häufig verwendet, um Objekte zu erkennen und das Bild danach zu klassifizieren. Es wird ein großer Trainingsdatensatz benötigt, in dem alle Koordinaten des interessierenden Objekts klar angegeben sind. Die weit verbreiteten Objekterkennungsmodelle sind YOLO (You Only Look Only Once) und SSD (Single Shot Object Detectors).
Bilderzeugung : Die Bilderzeugung hilft bei der Erzeugung gefälschter Bilder basierend auf den Daten. Die Erzeugung von Karikaturen kann auch als eine ihrer Anwendungen angesehen werden. GAN (Generative Adversarial Networks) werden für Bilderzeugungsmodelle verwendet. Sie bestehen aus Bildgenerator und Diskriminator.
2. ANN in Signalen
ANN ist ein System, das auf einem biologischen neuronalen Netzwerk basiert. Eine der Arten von Neuronen in ANN ist:
Spracherkennung: Das Spracherkennungssystem konvertiert die Sprachsignale und decodiert sie in Text oder irgendeine Form von Bedeutung. Wir können sagen, es ist ein direktes Beispiel für Anwendungen in virtuellen Assistenten oder Chatbots. Heutzutage kennen die meisten von uns Google Smart Home, Alexa, Siri, Google Assistance oder Cortana.
3. ANN in Sprache
Dies kann in zwei Modelle unterteilt werden, hauptsächlich als -
Textklassifizierung und -kategorisierung: Die Textklassifizierung ist ein wesentlicher Bestandteil der Dokumentensuche und -filterung, der Online-Websuche sowie der Sprachidentifizierung und Stimmungsanalyse. Neuronale Netze werden für solche Aufgaben aktiv genutzt.
Die Erkennung von benannten Entitäten und Teile der Sprachkennzeichnung sind einige der Anwendungen, die unter die Domäne der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) fallen. Die am häufigsten verwendeten Modelle sind RNN- (Recurrent Neural Networks) und LSTM-Netze (Long-Short Term Memory). Bei einigen Anwendungen wird jedoch auch CNN verwendet.
Sprachgenerierung und Dokumentenzusammenfassung: Die Generierung und Umschreibung natürlicher Sprachen sowie die Dokumentenzusammenfassung werden häufig verwendet, um Dokumente zu generieren und mehrere Dokumente zusammenzufassen. Ihre Anwendungen können darin bestehen, textbasierte Berichte aus Datentabellen zu erstellen, automatisierte Berichte zu erstellen, medizinische Berichte zusammenzufassen, Geschichten und Witze zu erstellen usw.
Das für die Texterzeugung weit verbreitete Modell ist das RNN-Modell (Recurrent Neural Network).
Fazit
Neuronale Netze erleichtern schwierige Probleme durch umfangreiches Training. Sie werden häufig zur Klassifizierung, Vorhersage, Objekterkennung und Erzeugung von Bildern sowie von Text verwendet.
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Dies war ein Leitfaden für die Anwendung im neuronalen Netz. Hier diskutieren wir auch die Einführung in die Anwendung des neuronalen Netzes. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -
- Klassifikation des neuronalen Netzes
- Netzwerk-Scan-Tools
- Wiederkehrende Neuronale Netze (RNN)
- Maschinelles Lernen vs Neuronales Netz