Les 7 types de réseaux de neurones artificiels que les ingénieurs ML doivent connaître

Les réseaux de neurones sont des réseaux utilisés dans l'apprentissage automatique qui fonctionnent de la même manière que le système nerveux humain. Il est conçu pour fonctionner comme le cerveau humain où de nombreuses choses sont connectées de différentes manières. Les réseaux de neurones artificiels trouvent de nombreuses applications dans des domaines où les ordinateurs traditionnels ne fonctionnent pas très bien. Il existe de nombreux types de réseaux de neurones artificiels utilisés pour le modèle informatique.

L'ensemble des paramètres et des opérations mathématiques détermine le type de réseaux de neurones à utiliser pour obtenir le résultat. Ici, nous discuterons de certains des types critiques de réseaux de neurones dans l'apprentissage automatique :

Top 7 des réseaux de neurones artificiels en apprentissage automatique

1. Réseaux de neurones modulaires

Dans ce type de réseau de neurones, de nombreux réseaux indépendants contribuent collectivement aux résultats. De nombreuses sous-tâches sont exécutées et construites par chacun de ces réseaux de neurones. Cela fournit un ensemble d'entrées uniques par rapport aux autres réseaux de neurones. Il n'y a pas d'échange de signaux ni d'interaction entre ces réseaux de neurones pour accomplir une tâche.

La complexité d'un problème est facilement réduite lors de la résolution de problèmes par ces réseaux modulaires car ils décomposent complètement le processus de calcul important en petits composants. La vitesse de calcul est également améliorée lorsque le nombre de connexions est décomposé et réduit le besoin d'interaction des réseaux de neurones entre eux.

Le temps total de traitement dépendra également de l'implication des neurones dans le calcul des résultats et du nombre de neurones impliqués dans le processus. Les réseaux de neurones modulaires (MNN) sont l'un des domaines de l'intelligence artificielle à la croissance la plus rapide.

2. Réseau neuronal Feedforward - Neurone artificiel

Les informations du réseau de neurones voyagent dans une seule direction et constituent la forme la plus pure d'un réseau de neurones artificiels. Ce type de réseau neuronal peut avoir des couches cachées et des données entrant par des nœuds d'entrée et sortant par des nœuds de sortie. La fonction d'activation de classification est utilisée dans ce réseau de neurones. Il n'y a pas de rétropropagation et seule l'onde propagée par le front est autorisée.

Il existe de nombreuses applications des réseaux de neurones Feedforward, telles que la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur. Il est plus facile de maintenir ces types de réseaux de neurones et a également une excellente réactivité aux données bruyantes.

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3. Fonction de base radiale Réseau de neurones

Il y a deux couches dans les fonctions de RBF. Ceux-ci sont utilisés pour considérer la distance d'un centre par rapport au point. Dans la première couche, les entités de la couche interne sont unies avec la fonction de base radiale. À l'étape suivante, la sortie de cette couche est prise en compte pour calculer la même sortie à l'itération suivante. L'une des applications de la fonction Radial Basis peut être vue dans les systèmes de restauration de l'alimentation. Il est nécessaire de rétablir le courant de manière aussi fiable et rapide que possible après une panne de courant.

4. Réseau neuronal auto-organisé Kohonen

Dans ce réseau neuronal, les vecteurs sont entrés dans une carte discrète à partir d'une dimension arbitraire. Les données d'entraînement d'une organisation sont créées en entraînant la carte. Il peut y avoir une ou deux dimensions sur la carte. Le poids des neurones peut changer en fonction de la valeur.

L'emplacement du neurone ne changera pas pendant l'apprentissage de la carte et restera constant. Un vecteur d'entrée et un petit poids sont attribués à chaque valeur de neurone dans la première phase du processus d'auto-organisation. Un neurone gagnant est un neurone le plus proche du point. D'autres neurones commenceront également à se déplacer vers le point avec le neurone gagnant dans la deuxième phase.

Le neurone gagnant aura le moins de distance, et la distance euclidienne est utilisée pour calculer la distance entre les neurones et le point. Chaque neurone représente chaque type de cluster, et le regroupement de tous les points se fera au fil des itérations.

L'une des principales applications du réseau de neurones Kohonen est de reconnaître les modèles de données. Il est également utilisé dans l'analyse médicale pour classer les maladies avec une plus grande précision. Les données sont regroupées en différentes catégories après analyse des tendances dans les données.

5. Réseau neuronal récurrent (RNN)

Le principe du réseau de neurones récurrent est de renvoyer à nouveau la sortie d'une couche vers l'entrée. Ce principe permet de prédire le résultat de la couche. Dans le processus de calcul, chaque neurone agira comme une cellule mémoire. Le neurone conservera certaines informations au fur et à mesure qu'il passera au pas de temps suivant.

C'est ce qu'on appelle un processus de réseau neuronal récurrent. Les données à utiliser plus tard seront mémorisées et le travail pour l'étape suivante se poursuivra dans le processus. La prédiction s'améliorera par correction d'erreur. Dans la correction d'erreurs, certaines modifications sont apportées pour créer la bonne sortie de prédiction. Le taux d'apprentissage est le taux de rapidité avec lequel le réseau peut faire la bonne prédiction à partir de la mauvaise prédiction.

Il existe de nombreuses applications des réseaux de neurones récurrents, et l'un d'eux est le modèle de conversion de texte en parole. Le réseau neuronal récurrent a été conçu pour un apprentissage supervisé sans aucune exigence de signal d'enseignement.

6. Réseau de neurones convolutionnels

Dans ce type de réseau de neurones, des biais et des poids d'apprentissage sont initialement attribués aux neurones. Le traitement d'image et le traitement du signal sont quelques-unes de ses applications dans le domaine de la vision par ordinateur. Il a repris OpenCV.

Les images sont mémorisées en partie pour aider le réseau dans les opérations informatiques. Les photos sont reconnues en prenant les caractéristiques d'entrée par lots. Dans le processus de calcul, l'image est convertie en niveaux de gris à partir de l'échelle HSI ou RVB. La classification des images se fait en différentes catégories après la transformation de l'image. Les bords sont détectés en découvrant le changement de valeur de pixel.

La technique de classification d'images et de traitement du signal est utilisée dans ConvNet. Pour la classification des images, les réseaux de neurones convolutifs ont un très haut niveau de précision. C'est aussi la raison pour laquelle les réseaux de neurones convolutionnels dominent les techniques de vision par ordinateur. La prédiction du rendement et de la croissance future d'une zone terrestre sont d'autres applications des réseaux de neurones convolutifs dans les caractéristiques météorologiques et agricoles.

7. Mémoire à long/court terme

Schmidhuber et Hochreiter ont construit en 1997 un réseau de neurones appelé réseaux de mémoire à long court terme (LSTM). Son objectif principal est de se souvenir longtemps des choses dans une cellule de mémoire explicitement définie. Les valeurs précédentes sont stockées dans la cellule de mémoire à moins qu'on ne leur dise d'oublier les valeurs par "forget gate".

De nouvelles choses sont ajoutées via la "porte d'entrée" à la cellule de mémoire, et elles sont passées à l'état caché suivant de la cellule le long des vecteurs qui sont décidés par la "porte de sortie". La composition de musique primitive, l'écriture comme Shakespeare ou l'apprentissage de séquences complexes sont quelques-unes des applications des LSTM.

Conclusion

Ce sont les différents types de réseaux de neurones qui sont utilisés pour alimenter l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Nous espérons que cet article a fait la lumière sur les réseaux de neurones et les types utilisés pour le ML.

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