Närvivõrgud: lihtsate sõnadega keeruka tehnoloogia kohta

Kuulake seda artiklit

Närvivõrgud on meie aja põnevad tehnoloogiad. Kes on koolitatud uskumatul hulgal andmemahtudel ja kasutavad neid teadmisi keerukate probleemide lahendamiseks nõutud valdkondades. Igal aastal kasvab huvi närvivõrkude vastu ning nende pakutavad võimalused on muutumas muljetavaldavaks.

Selles artiklis vaatleme, mis on närvivõrgud, kuidas need töötavad ja milliseid ülesandeid lahendavad. Samuti käsitleme närvivõrkude kasutamist valdkondades, mis ulatuvad mustrituvastusest loomuliku keele töötlemiseni, ja vaatame, kuidas AWS aitab närvivõrke kasutada. Kui soovite rohkem teada saada, kuidas närvivõrgud meie maailma muudavad, lugege artikkel lõpuni.

Artikli sisu:

• Mis on närvivõrk?
• Miks on vaja närvivõrke?
• Närvivõrgu arhitektuur
• Närvivõrgu toimimine
• Närvivõrkude tüübid
• Närvivõrkude koolitus
• Süvaõpe ja närvivõrgud
• Närvivõrkude rakendamine
• AWS ja närvivõrgud
• Järeldus
• Korduma kippuvad küsimused

Mis on närvivõrk?

Närvivõrk on keeruline matemaatiline mudel, mis jäljendab inimese aju neuronite tööd ja suudab töödelda andmeid, mis olid varem arvutitele kättesaamatud. Iga võrku ühendatud neuron töötleb sisendsignaale ja annab need edasi. Tavaliselt koosneb närvivõrk kolmest kihist: sisend, peidetud ja väljund. Sisendkiht võtab vastu andmed, mis suunatakse närvivõrgu sisendisse. Peidetud kihid töötlevad neid andmeid ja edastavad need väljundkihile, mis annab võrgu tulemuse.

Andmete töötlemiseks kasutab närvivõrk matemaatilisi tehteid ja õppemeetodeid. Igal neuronil on oma kaal, mida kohandatakse õppeprotsessi käigus. Andmed suunatakse võrgu sisendisse, mis seejärel läbib kihte ja neid töötlevad neuronid. Töötlemise käigus läbivad andmed matemaatilisi tehteid, kus treeningmeetodite abil määratakse ja kohandatakse iga neuroni kaalud. Pärast andmete kihtide läbimist saadakse närvivõrgu tulemus.

Närvivõrgud leiavad rakendusi masinnägemises, kõnetuvastuses ja loomuliku keele töötlemises. Tänu suure hulga andmemahtude töötlemise võimele leiavad närvivõrgud peidetud mustreid ja lahendavad keerukaid probleeme, mis on arvutitele kättesaamatud.

Miks on vaja närvivõrke?

Närvivõrkude kasutamine on muutumas populaarseks. Neid kasutatakse sellistes valdkondades nagu meditsiin, rahandus, tootmine ja tehnoloogia. Näiteks kasutatakse närvivõrke meditsiiniandmete analüüsimiseks, turutrendide ennustamiseks, tootmisprotsesside juhtimiseks, kõne- ja pildituvastuseks ning muudeks ülesanneteks.

Nõudlus närvivõrkude järele masinõppes ja tehisintellektis seisneb selles, et need võimaldavad arvutil andmetest õppida ja anda tulemusi, mis on isegi paremad kui inimeselt saadud. Näiteks närvivõrgud õpivad muljetavaldavatest andmetest, mis võimaldab neil leida mustreid ja teha selle teabe põhjal ennustusi. Lisaks kohanduvad nad muutuvate tingimustega ja parandavad aja jooksul jõudlust.

Närvivõrgud lahendavad probleeme, mida traditsiooniliselt lahendati ainult inimliku intelligentsuse abil, kuid nüüd lahendatakse need automaatselt. Tööviljakuse ja töö täpsuse tõstmine tööstusharudes ning inimeste elukvaliteedi parandamine.

Närvivõrgu arhitektuur

Närvivõrgu arhitektuur on omavahel seotud neuronitest koosnevate elementide struktuur ja korraldus. Neuronid on rühmitatud kihtidesse, mis töötlevad järjestikku sisendandmeid ja genereerivad väljundtulemusi. Kihtide korraldus varieerub sõltuvalt konkreetsest ülesandest, samuti võib varieeruda nende arv ja aktiveerimisfunktsioonide tüüp.

Aktiveerimisfunktsioon on mittelineaarne teisendus, mida rakendatakse iga neuroni kaalutud sisendite summale. Aktiveerimisfunktsioonid võivad olla järgmist tüüpi, näiteks sigmoidsed, hüperboolsed puutujad või ReLU. Aktiveerimisfunktsiooni valik sõltub sisendandmete ülesandest ja omadustest.

Kaalutud summa ja nihe (nihke) on elemendid, mida kasutatakse igas neuronis sisendsignaalide töötlemiseks ja väljundtulemuse genereerimiseks. Sisendsignaalid korrutatakse vastavate kaaludega, misjärel toimub summeerimine. Seejärel lisatakse summale nihe ja tulemus edastatakse aktiveerimisfunktsioonile. Kaalutud summa ja bias (nihke) reguleerivad iga neuroni panust väljundtulemuste kujunemisse ja on aluseks närvivõrgu treenimisel.

Närvivõrgu toimimine

Närvivõrgu töö põhineb kahel protsessil – vea edasi- ja tagasilevi (backpropagation). Edasiedastusprotsess algab sisendandmetega, mis edastatakse võrgu sisendkihile. Seejärel läbivad andmed peidetud kihte, kus nende väärtusi aktiveerimisfunktsioonide abil töödeldakse ja lõpuks jõuavad andmed väljundkihti, kust saadakse vastus.

Tagasi levitamine on protsess, mis võimaldab võrgul vea vähendamiseks kaalusid reguleerida. Sel juhul levivad vead väljundkihis peidetud kihtide kaudu tagasi ja iga neuron kohandab kaalu vastavalt panusele koguveas.

Närvivõrgu jõudluse parandamiseks kasutatakse optimeerimismeetodeid. Esimene neist meetoditest on gradiendi laskumine, mis minimeerib kadufunktsiooni. Kasutatakse ka regulaariseerimismeetodeid, mis aitavad vältida võrgu ülepaigutamist, ja kaalu initsialiseerimise meetodeid, mis alustavad võrku treenimist soovitud kaaluväärtustega.

Närvivõrkude tüübid

On olemas närvivõrkude tüübid, millest igaüks on suunatud konkreetse probleemi lahendamisele.

• Esimene levinud tüüp on täielikult ühendatud närvivõrgud (FFN). Milles iga ühe kihi neuron on ühendatud järgmise kihi neuronitega.
• Teine tüüp on konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN), mis töötlevad pilte funktsioonide eraldamiseks filtrite abil.
• Korduvad närvivõrgud (RNN-id) töötavad järjestikuste andmetega, nagu helisignaalid või tekstid.
• Generatiivseid võistlevaid võrgustikke (GAN-e) kasutatakse uute andmete loomiseks, mis on realistlikud.
• Autoenkoodereid kasutatakse andmete mõõtmete vähendamiseks ja teabe tihendamiseks.
• Samuti on olemas spetsiaalsed võrgud heli- ja tekstitöötluseks. Näiteks korduvad närvivõrgud pikaajalise lühiajalise mäluga (LSTM) kõneandmete ja korduvate võrkudega töötamiseks GRU rakkudega tekstitöötluseks.

Igal närvivõrgu tüübil on eelised ja puudused ning konkreetse tüübi valik sõltub käsil olevast ülesandest. Seetõttu on tulemuste saavutamiseks oluline hoolikalt uurida iga tüübi omadusi ja valida konkreetse ülesande jaoks õige.

Närvivõrkude koolitus

Närvivõrkude koolitus on arvuti õppimise protsess andmete kogumi põhjal. Mis võimaldab tal teavet ära tunda ja klassifitseerida. Närvivõrgu koolitust on kolme tüüpi: juhendatud, järelevalveta ja tugevdamine.

• Juhendatud õpe on närvivõrkude jaoks levinud õppetüüp. Sel juhul on iga sisendväärtuse jaoks vastav väljundväärtus. Mudelit õpetatakse sisend-väljund paaridele, kuni see suudab uusi andmeid õigesti klassifitseerida.
• Erinevalt juhendatud õppest ei ole juhendamata õppimisel täpset väljundit. Selle asemel otsib närvivõrk andmetest üldisi mustreid, et neid klassifitseerida. Seda tüüpi kasutatakse rühmitamise, assotsiatiivse analüüsi ja mõõtmete vähendamise probleemide lahendamisel.
• Tugevdusõpe on närvivõrgu treenimine tasu või karistuse alusel. Selle tüübi puhul teeb närvivõrk otsuseid hetkeseisu põhjal. Seejärel saab ta preemia või karistuse, olenevalt sellest, kui lahedalt ta ülesandega hakkama sai. Sellise koolituse näiteks oleks roboti juhtimine.

Üle- ja alasobitamise probleemid on peamised probleemid närvivõrkude treenimisel. Ülesobitamine toimub siis, kui närvivõrk häälestab treeninguandmeid ega üldista uutele andmetele. Alasobitamine ilmneb siis, kui närvivõrk ei ole koolitusandmetele korralikult häälestatud ega üldista uutele andmetele. Need probleemid lahendatakse reguleerimistehnikate abil. Näiteks juhusliku müra lisamine andmetele või vabade parameetrite arvu vähendamine mudelis.

Süvaõpe ja närvivõrgud

Sügav õppimine on masinõppe osa, mis on loodud mudelite loomiseks, mis suudavad lahendada keerulisi probleeme mustrituvastuse, loomuliku keele töötlemise, arvutinägemise ja hääljuhtimise valdkonnas. Sellises koolituses kasutatakse andmetest funktsioonide automaatseks eraldamiseks tehisnärvivõrke, millel on suur hulk peidetud kihte. See võimaldab mudelitel saavutada ülesannete täielikku täpsust. Kui näiteks traditsioonilised masinõppemeetodid näitavad väiksemat täpsust.

Süvaõpe leiab rakendust sellistes valdkondades nagu meditsiin, rahandus, reklaam, kunst.

• Meditsiinis kasutatakse koolitust haiguste diagnoosimiseks, meditsiinipiltide analüüsimiseks. Ja ka suurte meditsiiniliste andmete töötlemiseks.
• Finantsvaldkonnas kasutatakse seda turuanalüüsiks, aktsiahindade prognoosimiseks ja laenutaotluste menetlemiseks.
• Reklaamides kasutatakse seda reklaamikampaaniate isikupärastamiseks ja strateegiate määratlemiseks.

Sellise koolituse rakendamiseks kasutatakse selliseid teeke nagu TensorFlow ja PyTorch.

• TensorFlow on Google'i raamatukogu tehisnärvivõrkude ehitamiseks ja treenimiseks.
• PyTorch on Facebooki avatud lähtekoodiga raamatukogu. Mis annab potentsiaali närvivõrkude loomiseks ja treenimiseks.

Mõlemad raamatukogud pakuvad tööriistu mudelite koostamiseks, õppimise haldamiseks ja tulemuste analüüsimiseks. Neil on ka kasutajakogukond ja õpperessursid.

Närvivõrkude rakendamine

Närvivõrgud leiavad rakendust suurtes piirkondades tänu võimele andmeid ära tunda ja töödelda. Tavaline näide on mustrituvastus ja klassifikatsioonid. Mida kasutatakse meditsiinis haiguste diagnoosimisel, autotööstuses teedel olevate objektide äratundmisel ja muudes valdkondades.

Teine valdkond, kus närvivõrgud näitavad muljetavaldavat jõudlust, on heli- ja kõnetöötlus. Närvivõrke kasutatakse kõnetuvastuseks ja heli tekstiks teisendamiseks. Kõik see muudab need kasulikuks nõudlike ülesannete täitmisel alates kõne transkribeerimisest kuni kuulmispuudega inimestele mõeldud hääleassistentide ja seadmete loomiseni.

Teine näide närvivõrkude rakendamisest on tekstitöötlus ja loomulik keel. Närvivõrke kasutatakse tekstide automaatseks tõlkimiseks, klassifitseerimiseks ja kokkuvõtete tegemiseks. Ja ka tekstide tooni analüüsimiseks, mis on kasulik brändi maine jälgimiseks sotsiaalvõrgustikes ja muudel platvormidel.

Pildi- ja videotöötlus on teine valdkond, kus närvivõrke kasutatakse laialdaselt. Närvivõrke kasutatakse piltidel olevate objektide äratundmiseks, piiride ja tekstuuride määramiseks. Ja ka filtrite ja efektide loomiseks reaalajas. Videotootmises kasutatakse närvivõrke eriefektide ja animatsioonide loomiseks.

Lõpuks on robootika ja tehase automatiseerimine valdkonnad, kus närvivõrgud leiavad rohkem kasutust. Neuraalvõrke kasutatakse robotite koolitamiseks ja autonoomsete süsteemide loomiseks. Kõik see võimaldab neil täita keerulisi ülesandeid, nagu objekti tuvastamine, navigeerimine ja manipulaatori juhtimine. Lisaks kasutatakse närvivõrke tootmise optimeerimiseks ja tootmisprotsesside juhtimiseks, mis vähendab aega ja kulusid.

AWS ja närvivõrgud

Amazon Web Services (AWS) on pilveplatvorm, mis pakub teenuseid andmete salvestamiseks, töötlemiseks ja analüüsimiseks, sealhulgas süvaõppe teenuseid. AWS-i pilvarhitektuur võimaldab arendajatel ja teadlastel kiiresti luua, juurutada ja skaleerida närvivõrgu koolitusressursse.

AWS pakub süvaõppeteenuseid, sealhulgas Amazon SageMaker, Amazon Elastic Inference ja Amazon EC2.

• Amazon SageMaker on hallatav masinõppeteenus, mis pakub tööriistu koolitamiseks, häälestamiseks, silumiseks ja närvivõrkude juurutamiseks.
• Amazon Elastic Inference on teenus, mis kiirendab närvivõrgu koolitust GPU järelduse abil, ilma et peaksite ostma oma GPU-sid.
• Amazon EC2 on pilves olevad arvutusressursid, mida kasutatakse närvivõrkude koolitamiseks.

Närvivõrgu koolituseksemplaride käitamiseks ja konfigureerimiseks AWS-is peate valima eksemplari tüübi, operatsioonisüsteemi ja tarkvara. Eksemplari tüübi valik sõltub nõutavast jõudlusest ja ressursside saadavusest. Operatsioonisüsteem ja tarkvara valitakse sõltuvalt neurovõrkude rakenduse ja koolituse nõuetest.

AWS-i õppeteenuste praktilised kasutusjuhtumid hõlmavad kõnetuvastust, kujutiste klassifitseerimist ja tekstianalüüsi. Näiteks:

• Amazon Rekognition on teenus, mis tuvastab piltidel ja videotes olevad objektid, näod ja teksti.
• Amazon Comprehend on tekstianalüüsi teenus, mis eraldab tekstidest võtmefraase, teemasid ja üksusi.
• AWS pakub teeki TensorFlow, mida kasutatakse kohandatud masinõppemudelite arendamiseks ja koolitamiseks.

Järeldus

Närvivõrgud on masinõppe valdkonna tööriistad ja neid kasutatakse sellistes valdkondades nagu pilditöötlus, kõnetuvastus, tekstitöötlus. Närvivõrke saab treenida nii õpetajaga kui ka ilma, samuti tugevdusõppe abil. Treeningprobleemid jäävad üle- ja alatreenimiseks.

Süvaõpe on närvivõrgu koolituse tüüp. Milles toimub mitmekihiliste arhitektuuride koolitus. See lahendab keerulisi probleeme ja seda kasutatakse sellistes valdkondades nagu heli- ja kõnetöötlus, teksti- ja loomuliku keele töötlemine, aga ka robootika ja tehase automatiseerimine.

Lisaks on turul sellised teenused nagu AWS, TensorFlow ja PyTorch. Sellised teenused võivad käivitada ja konfigureerida eksemplare närvivõrkude koolitamiseks. Need teenused pakuvad ka praktilisi näiteid süvaõppe rakendustest populaarsetes piirkondades.

Tulevikus jätkavad närvivõrgud arenemist ja leiavad valdkondades uusi rakendusi. Süvaõppe tehnoloogiate arendamine aitab kaasa nõutud süsteemide loomisele. Nagu ka protsesside kiirendamine ja automatiseerimine tööstustes ja avalikus elus.

Korduma kippuvad küsimused

K: Mis on närvivõrk?

Närvivõrk on arvutimudel, mis jäljendab neuronite tööd inimese ajus. See koosneb paljudest omavahel ühendatud tehisneuronitest, mis töötlevad sisendit ja genereerivad väljundit.

Milleks närvivõrke kasutatakse?

Närvivõrke kasutatakse näiteks järgmiste probleemide lahendamiseks: mustrituvastus; andmete klassifikatsioon; heli- ja kõnetöötlus; teksti- ja loomuliku keele töötlemine; pildi- ja videotöötlus; robootika ja tootmise automatiseerimine.

Kuidas närvivõrgu koolitus töötab?

Närvivõrke treenitakse, esitades sisendisse andmekogumi ja kohandades nende andmetega töötamise käigus neuronite kaalu. Koolituse eesmärk on saavutada andmetega töötamisel minimaalne vigade arv.

Milliseid programmeerimiskeeli kasutatakse närvivõrkudega töötamiseks?

Närvivõrkudega töötamiseks kasutatakse näiteks järgmisi programmeerimiskeeli: Python, Java, C ++, Matlab ja teised.

K: Kuidas AWS närvivõrke aitab?

AWS pakub teenuseid närvivõrkudega töötamiseks, sealhulgas: Amazon SageMaker, AWS Deep Learning AMI, Amazon Rekognition, Amazon Transcribe, Amazon Polly. Need teenused võivad käivitada ja konfigureerida eksemplare närvivõrkude treenimiseks ning kasutada andmetöötluseks valmismudeleid.

Seda artiklit lugedes:

• Artiklite kirjutamise närvivõrk: sisuturunduse uus ajastu
• Rekursiivsed närvivõrgud

Täname lugemise eest: ✔️ SEO HELPER | NICOLA.TOP