Нейронные сети в машинном обучении и искусственном интеллекте (Алгоритм, Типы, применение)

Введение

Вы заметили, что начинаете видеть рекламу товаров, которые вы ранее искали в Google или на любой другой платформе электронной коммерции? Вы задавались вопросом, как Siri или Alexa следуют вашим инструкциям? Что ж, именно мощь искусственного интеллекта объединяет все это. Технология работает на серверной части, обеспечивая богатый и беспрепятственный пользовательский опыт. Более того, искусственные нейронные сети (ANN) являются ключом к обучению систем или машин реагировать на инструкции подобно людям.

Нейронные сети в машинном обучении сочетают искусственный интеллект и дизайн, вдохновленный мозгом, для изменения современных вычислений. Они состоят из нескольких слоев взаимосвязанных искусственных нейронов, которые имитируют сложную работу человеческого мозга. Это привело к замечательным достижениям в области машинного обучения. Существует несколько типов нейронных сетей, каждая из которых адаптирована для конкретных задач.

Давайте подробно узнаем все о нейронных сетях в искусственном интеллекте здесь.

Что такое нейронные сети в машинном обучении?

Представьте себе нейронную сеть как компьютерную программу, вдохновленную тем, как работает человеческий мозг. В нашем мозге есть нейроны (крошечные клетки), которые работают вместе, помогая нам думать, запоминать и решать проблемы. Аналогично, нейронная сеть в компьютере имеет цифровые “нейроны”, которые работают вместе для принятия решений или распознавания паттернов.

Точно так же, как мы учимся на опыте, нейронные сети учатся на данных. Вы можете показать нейронной сети множество примеров, например, фотографий кошек и собак, и со временем она научится определять разницу между ними.

Ключевые термины, используемые в нейронных сетях в искусственном интеллекте

Понимание терминов и компонентов нейронных сетей имеет решающее значение, поскольку они образуют строительные блоки любой нейронной сети, определяя ее структуру и то, как она обрабатывает информацию для выполнения задач, варьирующихся от простых до очень сложных.

1. Нейроны

• Нейрон в нейронной сети является базовой вычислительной единицей. Он основан на нейронах человеческого мозга.
• Каждый нейрон получает входные данные, обрабатывает их и генерирует выходные данные. Входными данными могут быть либо необработанные данные, подаваемые в сеть, либо выходные данные предыдущих нейронов.
• Нейроны организованы слоями и соединены друг с другом через структуры, называемые синапсами в биологических сетях или весами в искусственных сетях.

2. Слои

Слои – это наборы нейронов внутри нейронной сети.

• Входной уровень: Первый уровень, который принимает входные данные.
• Скрытые слои: слои между входным и выходным слоями. Они называются “скрытыми”, потому что они напрямую не взаимодействуют с внешней средой (т. Е. Они не получают внешних входных данных и не производят конечный результат).
• Выходной уровень: Последний уровень, который производит выходные данные сети.

Архитектура этих уровней (сколько их, как они подключены и т.д.) Существенно влияет на производительность и возможности сети.

3. Веса

• Веса – это числовые параметры в нейронной сети, которые преобразуют входные данные в рамках архитектуры сети.
• Каждое соединение между нейронами имеет соответствующий вес. Оно отражает силу или важность соединения.
• Веса корректируются во время обучения. Процесс обучения в нейронной сети, по сути, включает в себя поиск наилучшего набора весов для сопоставления входных данных с правильными выходными данными.

4. Функции активации

• Функции активации – это математические уравнения, которые определяют выходные данные нейросетевой модели.
• Они привносят в сеть нелинейные свойства, позволяя ей изучать сложные шаблоны данных и выполнять задачи, выходящие за рамки простой линейной классификации.
• Распространенные примеры включают сигмовидную функцию, Tanh и выпрямленную линейную единицу (ReLU).
• Выбор функции активации влияет на эффективность сети и тип проблемы, которую она может решить.

Типы нейронных сетей

В искусственном интеллекте существуют различные типы нейронных сетей, которые объясняются в этом разделе.

1. Сверточная нейронная сеть (CNN)

Этот тип нейронной сети предназначен для обработки входных данных с сетчатой структурой, таких как изображение. Он используется для обработки данных изображений и компьютерного зрения и использует сверточные и объединяющие слои для извлечения объектов из изображения. Его реальные приложения включают в себя обнаружение объектов в автономных транспортных средствах.

2. Многослойный персептрон (MLP)

Это нейронная сеть прямого типа, которая использует нелинейные функции активации и имеет три или более уровня, которые включают входной уровень, выходной уровень и один или несколько скрытых слоев.

3. Рекуррентная нейронная сеть (RNN)

Эта нейронная сеть соединяет нейроны в направленном цикле, чтобы она могла обрабатывать последовательные данные. В модели RNN выходные данные от обрабатывающего узла передаются в узлы того же или предыдущего уровня.

4. Длительная кратковременная память (LSTM)

Это тип нейронной сети RNN в искусственном интеллекте, который решает проблему исчезающего градиента при обучении RNN. LSTM использует ячейки памяти и вентили для выборочной записи, чтения и стирания информации.

5. Рекурсивная нейронная сеть (RNN)

Эта нейронная сеть может работать с входной последовательностью переменной длины, такой как текст. Она делает структурированные прогнозы с использованием весов.

6. Переход от последовательности к последовательности (Seq2Seq)

Он использует две модели RNN для сопоставления входных последовательностей с выходными, например, для перевода с одного языка на другой.

7. Неглубокая Нейронная сеть

Эта нейронная сеть в машинном обучении имеет один скрытый слой и используется для более простых задач. Она также используется в качестве строительного блока для более крупных сетей.

Использование и прикладные программы нейронных сетей

Нейронные сети используются во многих доменах и секторах. Вот примеры использования нейронных сетей, которые вы должны знать.:

1. Изображение и визуальное распознавание

Нейронные сети, в частности сверточные нейронные сети (CNN), широко используются в задачах распознавания изображений. Они используют такие технологии, как системы распознавания лиц, классификация изображений в социальных сетях и обнаружение объектов в автономных транспортных средствах.

2. Обработка естественного языка (НЛП)

В сфере НЛП нейронные сети облегчают языковой перевод, анализ настроений и распознавание речи. Такие технологии, как чат-боты, голосовые помощники (например, Siri и Alexa) и сервисы языкового перевода (например, Google Translate), используют эти сети.

3. Медицинская диагностика и здравоохранение

Нейронные сети помогают диагностировать заболевания, с высокой точностью анализируя медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, магнитно-резонансная томография и компьютерная томография. Они также помогают прогнозировать прогрессирование заболевания и персонализировать планы лечения.

4. Финансовые услуги

В финансах нейронные сети используются для алгоритмической торговли, обнаружения мошенничества, оценки кредитоспособности и автоматизации обслуживания клиентов. Они анализируют огромные объемы финансовых данных для выявления закономерностей или аномалий, которые могут указывать на мошенническую деятельность.

5. Автономные транспортные средства и беспилотные летательные аппараты

Самоуправляемые автомобили и автономные дроны используют нейронные сети для таких задач, как планирование пути, объезд препятствий и принятие решений в динамичных условиях.

6. Рекомендательные системы

Такие компании, как Netflix, Amazon и Spotify, используют нейронные сети для управления своими системами рекомендаций, анализируя данные пользователей, чтобы предлагать товары, фильмы или музыку с учетом индивидуальных предпочтений.

7. Игры и развлечения

Нейронные сети используются при разработке искусственного интеллекта в видеоиграх для создания более реалистичных и сложных NPC (неигровых персонажей). Они также используются при процедурной генерации контента, когда игровой контент создается в режиме реального времени на основе действий игрока.

8. Производство и цепочка поставок

На производстве нейронные сети оптимизируют производственные процессы, прогнозируют отказы оборудования (профилактическое обслуживание) и улучшают контроль качества. В управлении цепочками поставок они улучшают прогнозирование спроса и планирование логистики.

9. Экологический мониторинг и прогнозирование

Нейронные сети вносят свой вклад в науку о климате, обрабатывая и анализируя большие наборы данных об окружающей среде для прогнозирования погоды, мониторинга стихийных бедствий и изучения последствий изменения климата.

10. Робототехника

В робототехнике нейронные сети позволяют роботам интерпретировать сенсорные данные, принимать решения и извлекать уроки из взаимодействия с окружающей средой, что приводит к созданию более сложных и адаптируемых роботизированных систем.

Как работают нейронные сети?

Предположим, существует автоматическая система для проверки эффективности текущего распределения веса по сравнению с фактической производительностью и предоставления метода изменения назначения для максимального увеличения производительности. Нет необходимости вдаваться в детали, чтобы понять, можно ли сделать этот процесс автоматическим и может ли машина извлечь уроки из этого опыта.

Нейронные сети для машинного обучения подобны простой или множественной линейной регрессионной модели, которая имеет функцию активации в конце. Нейрон уровня i примет выходные данные всех нейронов из i-1 в качестве входных данных, вычислит взвешенную сумму и добавит к ней смещение. После этого он переходит к функции активации, как показано на диаграмме выше.

Первый нейрон из первого слоя будет связан со всеми входными данными из предыдущего слоя. Таким же образом нейрон второго слоя из первого скрытого слоя будет подключен к входам из предыдущего слоя, и тот же процесс повторится для всех нейронов первого скрытого слоя. Нейроны во втором скрытом слое, которые являются выходами ранее скрытого слоя, будут входами, и каждый из них будет подключаться к предыдущим нейронам таким же образом. Этот процесс известен как прямое распространение.

После прогнозирования результата он будет сравнен с фактическим результатом. Мы рассчитаем потери и попытаемся их минимизировать. Итак, как можно минимизировать потери? Вот тут-то и возникает концепция обратного распространения .

После расчета потерь мы корректируем веса и отклонения таким образом, чтобы они могли минимизировать потери. Мы можем обновлять веса и отклонения, используя алгоритм, известный как градиентный спуск. Мы движемся в направлении, противоположном градиенту, концепции, полученной из ряда Тейлора

Алгоритм Нейронной сети

Алгоритм нейронной сети – это набор правил и математических операций, которые определяют, как нейронная сеть обрабатывает данные, извлекает из них уроки и принимает решения или прогнозы. Давайте разберем ключевые компоненты и этапы, задействованные в типичном алгоритме нейронной сети.:

1. Инициализация

Нейронная сеть начинает с инициализации своих параметров, в первую очередь весов и отклонений. Обычно для этих параметров устанавливаются небольшие случайные значения.

2. Прямая обработка

• Ввод данных: Данные передаются в сеть. Это может быть что угодно: изображение, набор чисел или текстовые данные.
• Послойная обработка: Входные данные проходят через несколько уровней сети. Каждый уровень состоит из нескольких нейронов (узлов).
• Активация нейронов: В каждом нейроне обрабатываются входные данные. Это включает в себя суммирование взвешенных входных данных и отклонений, а затем применение функции активации (например, ReLU, Sigmoid или Tanh). Функция активации определяет, должен ли нейрон быть активирован или нет, на основе входных данных, которые он получает.

3. Генерация выходных данных

Конечный уровень сети выдает выходные данные. Характер выходных данных зависит от типа задачи (например, единственное значение для регрессии, набор вероятностей для классификации).

4. Расчет убытков

Сеть вычисляет разницу между своими выходными данными и фактическим целевым значением, используя функцию потерь (например, среднеквадратичную ошибку для регрессии, кросс-энтропию для классификации). Этот показатель известен как потери или затраты, и он показывает, насколько хорошо работает сеть.

5. Обратное распространение

Чтобы улучшить свою производительность, сети необходимо скорректировать свои веса и отклонения. Это делается с помощью процесса, называемого обратным распространением.

Во время обратного распространения производная функции потерь вычисляется по каждому параметру (вес и смещение). Это показывает нам, насколько небольшое изменение каждого параметра повлияет на ошибку вывода.

Затем сеть использует эту информацию для обновления своих параметров таким образом, чтобы минимизировать потери. Обычно для этого используется градиентный спуск или его вариант.

6. Итеративное Обучение

Шаги 2-5 повторяются в течение многих итераций (эпох), при этом сеть непрерывно улучшает свои параметры на основе накопленных градиентов от каждой итерации.

Данные часто передаются небольшими пакетами (пакетное обучение), и параметры обновляются после каждого пакета. Это известно как стохастический градиентный спуск (SGD) или мини-пакетное обучение.

7. Конвергенция

Процесс обучения продолжается до тех пор, пока сеть не достигнет удовлетворительного уровня производительности, который может быть определен достаточно низкими потерями в обучающих данных или высокой точностью в проверочном наборе данных.