Neyron tarmoqlar: murakkab texnologiya haqida oddiy so'zlar bilan

Ushbu maqolani tinglang

Neyron tarmoqlar bizning zamonamizning qiziqarli texnologiyalari. Kim aql bovar qilmaydigan miqdordagi ma'lumotlar bo'yicha o'qitiladi va bu bilimlardan talab qilinadigan sohalarda murakkab muammolarni hal qilish uchun foydalanadi. Har yili neyron tarmoqlarga qiziqish ortib bormoqda va ular taqdim etayotgan imkoniyatlar ta'sirchan bo'lib bormoqda.

Ushbu maqolada biz neyron tarmoqlar nima ekanligini, ular qanday ishlashini va qanday vazifalarni hal qilishlarini ko'rib chiqamiz. Shuningdek, biz naqshni aniqlashdan tortib tabiiy tilni qayta ishlashgacha bo'lgan sohalarda neyron tarmoqlardan foydalanishni muhokama qilamiz va AWS neyron tarmoqlardan foydalanishda qanday yordam berishini ko'rib chiqamiz. Agar siz neyron tarmoqlar dunyomizni qanday o'zgartirayotgani haqida ko'proq bilmoqchi bo'lsangiz, maqolani oxirigacha o'qing.

Maqolaning mazmuni:

• Neyron tarmoq nima?
• Neyron tarmoqlar nima uchun kerak?
• Neyron tarmoq arxitekturasi
• Neyron tarmog'ining ishlashi
• Neyron tarmoqlarning turlari
• Neyron tarmoqlarni o'rgatish
• Chuqur o'rganish va neyron tarmoqlar
• Neyron tarmoqlarni qo'llash
• AWS va neyron tarmoqlari
• Xulosa
• Ko'p so'raladigan savollar

Neyron tarmoq nima?

Neyron tarmoq inson miyasidagi neyronlarning ishiga taqlid qiluvchi va avval kompyuterlar uchun mavjud bo'lmagan ma'lumotlarni qayta ishlashga qodir bo'lgan murakkab matematik modeldir. Tarmoqqa ulangan har bir neyron kirish signallarini qayta ishlaydi va ularni uzatadi. Odatda, neyron tarmoq uchta qatlamdan iborat: kirish, yashirin va chiqish. Kirish qatlami neyron tarmog'ining kirishiga beriladigan ma'lumotlarni oladi. Yashirin qatlamlar bu ma'lumotlarni qayta ishlaydi va tarmoqning natijasini beradigan chiqish qatlamiga uzatadi.

Ma'lumotlarni qayta ishlash uchun neyron tarmoq matematik operatsiyalar va o'rganish usullaridan foydalanadi. Har bir neyronning o'z og'irligi bor, u o'quv jarayonida sozlanadi. Ma'lumotlar tarmoq kirishiga beriladi, keyinchalik u qatlamlardan o'tadi va neyronlar tomonidan qayta ishlanadi. Qayta ishlash jarayonida ma'lumotlar matematik operatsiyalardan o'tadi, bu erda har bir neyronning og'irligi o'quv usullari yordamida aniqlanadi va sozlanadi. Ma'lumotlar qatlamlardan o'tgandan so'ng, neyron tarmoq natijasi olinadi.

Neyron tarmoqlar mashinani ko'rish, nutqni aniqlash va tabiiy tilni qayta ishlashda ilovalarni topadi. Katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash qobiliyati tufayli neyron tarmoqlar yashirin naqshlarni topadi va kompyuterlar uchun mavjud bo'lmagan murakkab muammolarni hal qiladi.

Neyron tarmoqlar nima uchun kerak?

Neyron tarmoqlardan foydalanish ommalashib bormoqda. Ular tibbiyot, moliya, ishlab chiqarish va texnologiya kabi sohalarda qo'llaniladi. Masalan, neyron tarmoqlar tibbiy ma'lumotlarni tahlil qilish, bozor tendentsiyalarini bashorat qilish, ishlab chiqarish jarayonlarini boshqarish, nutq va tasvirni aniqlash va boshqa vazifalarni bajarish uchun ishlatiladi.

Mashinani o'rganish va sun'iy intellektda neyron tarmoqlarga bo'lgan talab shundaki, ular kompyuterga ma'lumotlardan o'rganish va odamdan olingan natijalardan ham yaxshiroq natijalarni ishlab chiqarish imkonini beradi. Misol uchun, neyron tarmoqlar ta'sirchan hajmdagi ma'lumotlardan o'rganadi, bu ularga naqshlarni topish va ushbu ma'lumotlar asosida bashorat qilish imkonini beradi. Bundan tashqari, ular o'zgaruvchan sharoitlarga moslashadi va vaqt o'tishi bilan ish faoliyatini yaxshilaydi.

Neyron tarmoqlar an'anaviy ravishda faqat inson aql-zakovati yordamida hal qilingan muammolarni hal qiladi, ammo hozir avtomatik ravishda hal qilinadi. Sanoatlarda ish unumdorligi va aniqligini oshirish va odamlarning turmush darajasini yaxshilash.

Neyron tarmoq arxitekturasi

Neyron tarmoq arxitekturasi oʻzaro bogʻlangan neyronlardan tashkil topgan elementlarning tuzilishi va tashkil etilishidir. Neyronlar kirish ma'lumotlarini ketma-ket qayta ishlaydigan va chiqish natijalarini yaratadigan qatlamlarga guruhlangan. Qatlamlarni tashkil qilish muayyan vazifaga qarab o'zgaradi, ularning soni va faollashtirish funktsiyalari turi ham farq qilishi mumkin.

Faollashtirish funktsiyasi har bir neyronning vaznli kirishlari yig'indisiga qo'llaniladigan chiziqli bo'lmagan transformatsiyadir. Faollashtirish funktsiyalari sigmasimon, giperbolik tangens yoki ReLU kabi quyidagi turlarda bo'lishi mumkin. Faollashtirish funktsiyasini tanlash kirish ma'lumotlarining vazifasi va xususiyatlariga bog'liq.

Og'irlangan yig'indi va tarafkashlik (bias) har bir neyronda kirish signallarini qayta ishlash va chiqish natijasini yaratish uchun ishlatiladigan elementlardir. Kirish signallari tegishli og'irliklar bilan ko'paytiriladi, shundan so'ng yig'ish amalga oshiriladi. Shundan so'ng yig'indiga tarafkashlik (bias) qo'shiladi va natija faollashtirish funktsiyasiga o'tkaziladi. Og'irlangan yig'indi va tarafkashlik (bias) har bir neyronning chiqish natijalarini shakllantirishga qo'shgan hissasini tartibga soladi va neyron tarmoqni o'qitish uchun asosdir.

Neyron tarmog'ining ishlashi

Neyron tarmoqning ishlashi ikkita jarayonga asoslanadi - xatoning oldinga tarqalishi va orqaga tarqalishi (backpropagation). Oldinga tarqalish jarayoni tarmoqning kirish qatlamiga beriladigan kirish ma'lumotlaridan boshlanadi. Keyin ma'lumotlar yashirin qatlamlardan o'tadi, bu erda ularning qiymatlari faollashtirish funktsiyalari yordamida qayta ishlanadi va nihoyat, ma'lumotlar javob olinadigan chiqish qatlamiga tushadi.

Orqaga tarqalish - bu xatoni kamaytirish uchun tarmoqqa og'irliklarni sozlash imkonini beradigan jarayon. Bunday holda, chiqish qatlamidagi xatolar yashirin qatlamlar bo'ylab tarqaladi va har bir neyron umumiy xatoga qo'shgan hissasiga muvofiq og'irlikni sozlaydi.

Neyron tarmoqning ishlashini yaxshilash uchun optimallashtirish usullari qo'llaniladi. Ushbu usullardan birinchisi yo'qotish funktsiyasini minimallashtiradigan gradient tushishdir. Tarmoqning haddan tashqari o'rnatilishini oldini olishga yordam beradigan tartibga solish usullari va tarmoqni kerakli vazn qiymatlari bilan mashq qilishni boshlaydigan vaznni ishga tushirish usullari ham qo'llaniladi.

Neyron tarmoqlarning turlari

Neyron tarmoqlarning turlari mavjud bo'lib, ularning har biri ma'lum bir muammoni hal qilishga qaratilgan.

• Birinchi keng tarqalgan tur - bu to'liq bog'langan neyron tarmoqlari (FFN). Bunda bir qatlamdagi har bir neyron keyingi qatlamdagi neyronlarga ulanadi.
• Yana bir turi konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) bo'lib, u xususiyatlarni ajratib olish uchun filtrlar yordamida tasvirlarni qayta ishlaydi.
• Takroriy neyron tarmoqlari (RNN) audio signallar yoki matnlar kabi ketma-ket ma'lumotlarda ishlaydi.
• Generative Adversarial Networks (GAN) real tarzda ajratib oladigan yangi ma'lumotlarni yaratish uchun ishlatiladi.
• Avtokoderlar ma'lumotlar hajmini kamaytirish va ma'lumotlarni siqish uchun ishlatiladi.
• Ovoz va matnni qayta ishlash uchun maxsus tarmoqlar ham mavjud. Masalan, uzoq qisqa muddatli xotiraga ega takrorlanuvchi neyron tarmoqlar (LSTM) nutq ma'lumotlari va so'zlarni qayta ishlash uchun GRU hujayralari bilan takrorlanuvchi tarmoqlar bilan ishlash uchun.

Har bir neyron tarmoq turining afzalliklari va kamchiliklari mavjud va ma'lum bir turni tanlash topshirilgan vazifaga bog'liq. Shuning uchun natijalarga erishish uchun har bir turning xususiyatlarini diqqat bilan o'rganish va muayyan vazifa uchun to'g'ri tanlash muhimdir.

Neyron tarmoqlarni o'rgatish

Neyron tarmoqlarni o'rgatish ma'lumotlar to'plamiga asoslangan kompyuterni o'rganish jarayonidir. Bu unga ma'lumotni tanib olish va tasniflash imkonini beradi. Neyron tarmog'ini o'qitishning uchta turi mavjud: nazorat ostida, nazoratsiz va mustahkamlash.

• Nazorat ostida o'rganish neyron tarmoqlar uchun keng tarqalgan o'rganish turidir. Bunday holda, har bir kirish qiymati uchun tegishli chiqish qiymati mavjud. Model yangi ma'lumotlarni to'g'ri tasniflay olmaguncha kirish-chiqish juftliklarida o'qitiladi.
• Nazorat ostidagi ta'limdan farqli o'laroq, nazoratsiz ta'lim aniq natijaga ega emas. Buning o'rniga, neyron tarmoq ma'lumotlarni tasniflash uchun umumiy naqshlarni qidiradi. Bu tip klasterlash, assotsiativ tahlil va o'lchamlarni kamaytirish masalalarida qo'llaniladi.
• Kuchaytiruvchi o'rganish - bu mukofot yoki jazoga asoslangan neyron tarmoqni o'rgatish. Ushbu turdagi neyron tarmoq joriy holatga qarab qarorlar qabul qiladi. Keyin u vazifani qanchalik yaxshi bajarganiga qarab mukofot yoki jarima oladi. Bunday treningning misoli robotni boshqarish bo'lishi mumkin.

Neyron tarmoqlarni o'rgatishning asosiy muammolari ortiqcha va to'liq moslama muammolaridir. Neyron tarmoq o'quv ma'lumotlarini sozlaganda va yangi ma'lumotlarni umumlashtirmasa, ortiqcha moslama paydo bo'ladi. Neyron tarmog'i o'quv ma'lumotlariga to'g'ri sozlanmagan va yangi ma'lumotlarga umumlashtirilmaganda noto'g'ri moslashish sodir bo'ladi. Ushbu muammolar tartibga solish usullaridan foydalangan holda hal qilinadi. Masalan, ma'lumotlarga tasodifiy shovqin qo'shish yoki modeldagi bo'sh parametrlar sonini kamaytirish.

Chuqur o'rganish va neyron tarmoqlar

Chuqur o'rganish naqshni aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash, kompyuterni ko'rish va ovozni boshqarish sohasidagi murakkab muammolarni hal qila oladigan modellarni yaratish uchun mo'ljallangan mashinani o'rganish bo'limi. Bunday treningda ma'lumotlardan xususiyatlarni avtomatik ravishda ajratib olish uchun ko'p sonli yashirin qatlamlarga ega sun'iy neyron tarmoqlardan foydalaniladi. Bu modellarga vazifalarda to'liq aniqlikka erishish imkonini beradi. Bu erda, masalan, an'anaviy mashinani o'rganish usullari aniqlikni pasaytiradi.

Chuqur o'rganish tibbiyot, moliya, reklama, san'at kabi sohalarda qo'llaniladi.

• Tibbiyotda mashg'ulotlar kasalliklarni tashxislash, tibbiy tasvirlarni tahlil qilish uchun ishlatiladi. Shuningdek, katta hajmdagi tibbiy ma'lumotlarni qayta ishlash uchun.
• Moliya sohasida u bozorni tahlil qilish, aksiyalar narxini prognozlash va kredit arizalarini ko'rib chiqish uchun ishlatiladi.
• Reklamada u reklama kampaniyalarini shaxsiylashtirish va strategiyalarni aniqlash uchun ishlatiladi.

Bunday treningni amalga oshirish uchun TensorFlow va PyTorch kabi kutubxonalardan foydalaniladi.

• TensorFlow - bu sun'iy neyron tarmoqlarni qurish va o'rgatish uchun Google'ning kutubxonasi.
• PyTorch - bu Facebook-dan ochiq manbali kutubxona. Bu neyron tarmoqlarni yaratish va o'qitish uchun potentsialni ta'minlaydi.

Ikkala kutubxona ham model yaratish, o'rganishni boshqarish va natijalarni tahlil qilish uchun vositalarni taqdim etadi. Ular, shuningdek, foydalanuvchilar hamjamiyatiga va o'quv resurslariga ega.

Neyron tarmoqlarni qo'llash

Neyron tarmoqlar ma'lumotlarni tanib olish va qayta ishlash qobiliyati tufayli keng hududlarda qo'llaniladi. Oddiy misol namunani aniqlash va tasniflash bo'lishi mumkin. Bu tibbiyotda kasalliklarni tashxislashda, avtomobilsozlikda yo'ldagi narsalarni aniqlashda va boshqa sohalarda qo'llaniladi.

Neyron tarmoqlarning ta'sirchan ishlashini ko'rsatadigan yana bir soha - bu tovush va nutqni qayta ishlash. Neyron tarmoqlari nutqni aniqlash va audio-matnga aylantirish uchun ishlatiladi. Bularning barchasi ularni nutqni transkripsiya qilishdan tortib eshitish qobiliyati zaif odamlar uchun ovozli yordamchilar va qurilmalar yaratishgacha bo'lgan talabchan vazifalarni bajarishda foydali qiladi.

Neyron tarmoqlarni qo'llashning yana bir misoli so'zlarni qayta ishlash va tabiiy tildir. Neyron tarmoqlar matnlarni avtomatik tarjima qilish, tasniflash va umumlashtirish uchun ishlatiladi. Shuningdek, ijtimoiy tarmoqlar va boshqa platformalarda brend obro'sini kuzatish uchun foydali bo'lgan matnlarning ohangini tahlil qilish uchun.

Tasvir va videoni qayta ishlash neyron tarmoqlardan keng foydalaniladigan yana bir sohadir. Neyron tarmoqlar tasvirlardagi ob'ektlarni tanib olish, chegaralar va teksturalarni aniqlash uchun ishlatiladi. Shuningdek, real vaqtda filtrlar va effektlarni yaratish. Video ishlab chiqarishda neyron tarmoqlar maxsus effektlar va animatsiyalarni yaratish uchun ishlatiladi.

Nihoyat, robototexnika va zavod avtomatizatsiyasi neyron tarmoqlar ko'proq foydalaniladigan sohalardir. Neyron tarmoqlar robotlarni o'qitish va avtonom tizimlarni yaratish uchun ishlatiladi. Bularning barchasi ularga ob'ektni aniqlash, navigatsiya va manipulyatorni boshqarish kabi murakkab vazifalarni bajarishga imkon beradi. Bundan tashqari, neyron tarmoqlar ishlab chiqarishni optimallashtirish va ishlab chiqarish jarayonlarini boshqarish uchun ishlatiladi, bu esa vaqt va xarajatlarni kamaytiradi.

AWS va neyron tarmoqlari

Amazon veb-xizmatlari (AWS) maʼlumotlarni saqlash, qayta ishlash va tahlil qilish xizmatlarini, jumladan, chuqur oʻrganish xizmatlarini taqdim etuvchi bulutli platformadir. AWS bulutli arxitekturasi ishlab chiquvchilar va tadqiqotchilarga neyron tarmoq o‘quv resurslarini tezda yaratish, joylashtirish va kengaytirish imkonini beradi.

AWS chuqur oʻrganish xizmatlarini taqdim etadi, jumladan Amazon SageMaker, Amazon Elastic Inference va Amazon EC2.

• Amazon SageMaker - bu neyron tarmoqlarni o'rgatish, sozlash, disk raskadrovka va o'rnatish uchun vositalarni taqdim etadigan boshqariladigan mashinalarni o'rganish xizmati.
• Amazon Elastic Inference - bu o'zingizning GPU'laringizni sotib olmasdan GPU xulosasidan foydalangan holda neyron tarmoqlarni o'qitishni tezlashtiradigan xizmat.
• Amazon EC2 bulutdagi neyron tarmoqlarni o'qitish uchun foydalaniladigan hisoblash resurslari.

AWS da neyron tarmoq oʻqitish namunalarini ishga tushirish va sozlash uchun siz namuna turini, operatsion tizimni va dasturiy taʼminotni tanlaysiz. Namuna turini tanlash kerakli ishlash va resurslarning mavjudligiga bog'liq. Operatsion tizim va dasturiy ta'minot neyron tarmoqlarni qo'llash va o'qitish talablariga qarab tanlanadi.

AWS-da o'rganish xizmatlaridan amaliy foydalanish holatlari orasida nutqni aniqlash, tasvirlarni tasniflash va matn tahlili mavjud. Masalan:

• Amazon Rekognition - bu tasvir va videolardagi ob'ektlar, yuzlar va matnlarni taniydigan xizmat.
• Amazon Comprehend - matnlardan asosiy iboralar, mavzular va ob'ektlarni ajratib oladigan matn tahlili xizmati.
• AWS maxsus mashinani o'rganish modellarini ishlab chiqish va o'qitish uchun ishlatiladigan TensorFlow kutubxonasini taqdim etadi.

Xulosa

Neyron tarmoqlar mashinani o'rganish sohasidagi vositalar bo'lib, tasvirni qayta ishlash, nutqni aniqlash, so'zni qayta ishlash kabi sohalarda qo'llaniladi. Neyron tarmoqlarni o'qituvchi bilan ham, o'qituvchisiz ham, shuningdek mustahkamlovchi ta'lim yordamida o'qitish mumkin. Mashg'ulotlar bilan bog'liq muammolar haddan tashqari tayyorgarlik va kam tayyorgarlik bo'lib qolmoqda.

Chuqur o'rganish - bu neyron tarmoqlarni o'qitishning bir turi. Unda ko'p qatlamli arxitekturalarni o'qitish amalga oshiriladi. U murakkab muammolarni hal qiladi va tovush va nutqni qayta ishlash, matn va tabiiy tilni qayta ishlash kabi sohalarda, shuningdek, robototexnika va zavodni avtomatlashtirishda qo'llaniladi.

Bundan tashqari, AWS, TensorFlow va PyTorch kabi xizmatlar bozorda mavjud. Bunday xizmatlar neyron tarmoqlarni o'qitish uchun misollarni ishga tushirishi va sozlashi mumkin. Ushbu xizmatlar, shuningdek, mashhur hududlarda chuqur o'rganish ilovalarining amaliy misollarini taqdim etadi.

Kelajakda neyron tarmoqlar rivojlanishda davom etadi va sohalarda yangi ilovalar topadi. Chuqur ta'lim texnologiyalarining rivojlanishi talab qilinadigan tizimlarni yaratishga yordam beradi. Shuningdek, sanoat va jamiyat hayotidagi jarayonlarni tezlashtirish va avtomatlashtirish.

Ko'p so'raladigan savollar

Savol: Neyron tarmoq nima?

Neyron tarmoq - bu neyronlarning inson miyasida qanday ishlashiga taqlid qiluvchi kompyuter modeli. U kirish va chiqishni ishlab chiqaradigan ko'plab o'zaro bog'langan sun'iy neyronlardan iborat.

Neyron tarmoqlar nima uchun ishlatiladi?

Neyron tarmoqlar quyidagi muammolarni hal qilish uchun ishlatiladi, masalan: naqshni aniqlash; ma'lumotlarni tasniflash; tovush va nutqni qayta ishlash; matn va tabiiy tilni qayta ishlash; tasvir va videoga ishlov berish; robototexnika va ishlab chiqarishni avtomatlashtirish.

Neyron tarmoqlarni o'rgatish qanday ishlaydi?

Neyron tarmoqlar kirishga ma'lumotlar to'plamini yuborish va ushbu ma'lumotlar bilan ishlash jarayonida neyronlarning og'irliklarini sozlash orqali o'rgatiladi. Treningning maqsadi ma'lumotlar bilan ishlashda minimal xatolarga erishishdir.

Neyron tarmoqlar bilan ishlash uchun qanday dasturlash tillari qo'llaniladi?

Neyron tarmoqlar bilan ishlash uchun quyidagi dasturlash tillaridan foydalaniladi, masalan: Python, Java, C++, Matlab va boshqalar.

Savol: AWS neyron tarmoqlarda qanday yordam beradi?

AWS neyron tarmoqlar bilan ishlash xizmatlarini taqdim etadi, jumladan: Amazon SageMaker, AWS Deep Learning AMIs, Amazon Rekognition, Amazon Transcribe, Amazon Polly. Ushbu xizmatlar neyron tarmoqlarni o'qitish uchun misollarni ishga tushirishi va sozlashi va ma'lumotlarni qayta ishlash uchun tayyor modellardan foydalanishi mumkin.

Ushbu maqolani o'qish:

• Maqola yozish uchun neyron tarmoq: kontent marketingining yangi davri
• Rekursiv neyron tarmoqlari

O'qiganingiz uchun tashakkur: ✔️ SEO HELPER | NICOLA.TOP