Was sind neuronale Netze?
Neuronale Netze werden nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns modelliert, um Muster zu erkennen. Sie nehmen Datensätze und erkennen das Muster. Sie helfen, unbeschriftete Daten anhand der Ähnlichkeiten zu gruppieren, dh sie helfen bei der Klassifizierung und Clusterbildung. Sie können sich an Änderungen anpassen und das bestmögliche Ergebnis erzielen, ohne die Ausgabekriterien neu gestalten zu müssen.
Definition von neuronalen Netzwerk
Das neuronale Netzwerk ist eine Reihe von Algorithmen, die nach dem Funktionsprinzip des menschlichen Gehirns und des menschlichen Nervensystems aufgebaut sind. Ein Neuron ist eine mathematische Funktion, die Eingaben entgegennimmt und sie dann gemäß dem angewendeten Algorithmus klassifiziert. Es besteht aus einer Eingabeebene, mehreren ausgeblendeten Ebenen und einer Ausgabeebene. Es hat Schichten von miteinander verbundenen Knoten. Jeder Knoten ist eine Wahrnehmung, die das Signal in eine Aktivierungsfunktion einspeist.
Neuronales Netzwerk verstehen
Neuronale Netze werden genauso trainiert und unterrichtet wie das sich entwickelnde Gehirn eines Kindes. Sie können nicht direkt für eine bestimmte Aufgabe programmiert werden. Sie sind so geschult, dass sie sich dem wechselnden Input anpassen können. Es gibt drei Methoden oder Lernparadigmen, um ein neuronales Netzwerk zu lehren.
- Überwachtes Lernen
- Verstärkung lernen
- Unbeaufsichtigtes Lernen
Lassen Sie uns sie kurz besprechen,
1. Betreutes Lernen
Betreutes Lernen bedeutet, wie der Name schon sagt, die Anwesenheit eines Betreuers oder Lehrers. Dies bedeutet, dass ein Satz eines markierten Datensatzes bereits mit der gewünschten Ausgabe vorhanden ist, dh die optimale Aktion, die von dem neuronalen Netzwerk ausgeführt werden soll, das für einige Datensätze bereits vorhanden ist. Die Maschine erhält dann neue Datensätze, um die Trainingsdatensätze zu analysieren und die richtige Ausgabe zu erzeugen.
Es ist ein geschlossenes Rückkopplungssystem, aber die Umgebung ist nicht in der Schleife.
2. Verstärkung lernen
In diesem Fall erfolgt das Lernen der Eingabe-Ausgabe-Zuordnung durch kontinuierliche Interaktion mit der Umgebung, sodass der skalare Leistungsindex minimiert werden kann. Anstelle eines Lehrers gibt es einen Kritiker, der das primäre Verstärkungssignal, dh die von der Umgebung empfangene Skalareingabe, in ein heuristisches Verstärkungssignal (höherwertiges Verstärkungssignal) und eine Skalareingabe umwandelt.
Das Ziel dieses Lernens ist es, die Betriebskosten zu minimieren, dh die erwarteten kumulativen Kosten von Aktionen, die über eine Abfolge von Schritten durchgeführt werden.
3. Unüberwachtes Lernen
Wie der Name schon sagt, steht kein Lehrer oder Vorgesetzter zur Verfügung. Dabei werden die Daten weder beschriftet noch klassifiziert und dem neuronalen Netz stehen keine vorherigen Hinweise zur Verfügung. Dabei muss die Maschine die bereitgestellten Datensätze nach Ähnlichkeiten, Unterschieden und Mustern gruppieren, ohne zuvor geschult zu haben.
Arbeiten mit dem Neuronalen Netz
Das neuronale Netzwerk ist ein gewichteter Graph, bei dem Knoten die Neuronen sind und die Verbindungen durch Kanten mit Gewichten dargestellt werden. Es wird von der Außenwelt eingegeben und mit x (n) bezeichnet.
Jeder Eingang wird mit seinen jeweiligen Gewichten multipliziert und dann addiert. Eine Verzerrung wird hinzugefügt, wenn die gewichtete Summe gleich Null ist, wobei die Verzerrung als 1 mit der Gewichtung b eingegeben wurde. Dann wird diese gewichtete Summe an die Aktivierungsfunktion übergeben. Die Aktivierungsfunktion begrenzt die Amplitude des Ausgangs des Neurons. Es gibt verschiedene Aktivierungsfunktionen wie die Threshold-Funktion, die Piecewise-Linear-Funktion oder die Sigmoid-Funktion.
Die Architektur des neuronalen Netzes
Grundsätzlich gibt es drei Arten von Architektur des neuronalen Netzwerks.
- Single Layer Feedforward-Netzwerk
- Mehrschichtiges Feedforward-Netzwerk
- Wiederkehrendes Netzwerk
1. Single-Layer-Feedforward-Netzwerk
In diesem Beispiel haben wir eine Eingangsschicht von Quellknoten, die auf eine Ausgangsschicht von Neuronen projiziert werden. Dieses Netzwerk ist ein Feedforward- oder ein azyklisches Netzwerk. Es wird als einzelne Schicht bezeichnet, da es sich nur auf die Berechnungsneuronen der Ausgabeschicht bezieht. Für die Eingabeebene wird keine Berechnung durchgeführt, daher wird sie nicht gezählt.
2. Mehrschichtiges Feedforward-Netzwerk
In dieser gibt es eine oder mehrere ausgeblendete Ebenen mit Ausnahme der Eingabe- und Ausgabeebene. Die Knoten dieser Schicht werden versteckte Neuronen oder versteckte Einheiten genannt. Die Rolle der verborgenen Ebene besteht darin, zwischen dem Ausgang und dem externen Eingang zu intervenieren. Die Knoten der Eingangsschicht liefern ein Eingangssignal an die Knoten der zweiten Schicht, dh der verborgenen Schicht, und der Ausgang der verborgenen Schicht fungiert als Eingang für die nächste Schicht, und dies setzt sich für den Rest des Netzwerks fort.
3. Wiederkehrende Netzwerke
Ein wiederkehrendes Ereignis ähnelt fast einem Feedforward-Netzwerk. Der Hauptunterschied besteht darin, dass es mindestens eine Rückkopplungsschleife hat. Möglicherweise gibt es keine oder mehrere ausgeblendete Ebenen, aber mindestens eine Rückkopplungsschleife ist vorhanden.
Vorteile des neuronalen Netzes
- Kann nach dem Training mit unvollständigen Informationen arbeiten.
- Haben die Fähigkeit der Fehlertoleranz.
- Habe einen verteilten Speicher
- Kann maschinelles Lernen ermöglichen.
- Parallelverarbeitung.
- Speichert Informationen in einem gesamten Netzwerk
- Kann nichtlineare und komplexe Zusammenhänge lernen.
- Fähigkeit, unsichtbare Beziehungen zu verallgemeinern, dh auf sie schließen zu können, nachdem man aus früheren Beziehungen gelernt hat.
Erforderliche neuronale Netzwerkfähigkeiten
- Kenntnisse der angewandten Mathematik und Algorithmen.
- Wahrscheinlichkeit und Statistik.
- Distributed Computing.
- Grundlegende Programmierkenntnisse.
- Datenmodellierung und Auswertung.
- Softwareentwicklung und Systemdesign.
Warum sollten wir neuronale Netze verwenden?
- Es hilft, die nichtlinearen und komplexen Beziehungen der realen Welt zu modellieren.
- Sie werden bei der Mustererkennung verwendet, weil sie verallgemeinern können.
- Sie haben viele Anwendungen wie Textzusammenfassung, Unterschriftenerkennung, Handschrifterkennung und vieles mehr.
- Es kann Daten mit hoher Volatilität modellieren.
Geltungsbereich neuronaler Netze
Es hat einen weiten Anwendungsbereich in der Zukunft. Die Forscher arbeiten ständig an neuen Technologien, die auf neuronalen Netzen basieren. Alles wandelt sich in Automatisierung um, daher sind sie sehr effizient im Umgang mit Änderungen und können sich dementsprechend anpassen. Aufgrund der Zunahme neuer Technologien gibt es viele offene Stellen für Ingenieure und Experten für neuronale Netze. Daher werden sich in Zukunft auch neuronale Netze als bedeutender Jobanbieter erweisen.
Wie diese Technologie Ihnen beim beruflichen Aufstieg hilft
Es gibt ein enormes Karrierewachstum im Bereich der neuronalen Netze. Das durchschnittliche Gehalt als Ingenieur für neuronale Netze liegt zwischen 33.856 USD und 153.240 USD pro Jahr.
Fazit
Neuronale Netze können viel bewirken. Sie können lernen und sich an das sich ändernde Umfeld anpassen. Sie tragen zu anderen Bereichen sowie auf dem Gebiet der Neurologie und Psychologie bei. Daher gibt es sowohl in der heutigen als auch in der zukünftigen Zeit eine enorme Bandbreite an neuronalen Netzen.
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