Pengantar Jaringan Saraf Rekursif: Konsep, Prinsip & Implementasi

Jaringan Saraf Rekursif adalah jenis jaringan saraf dalam. Jadi, dengan ini, Anda dapat mengharapkan & mendapatkan prediksi terstruktur dengan menerapkan jumlah set bobot yang sama pada input terstruktur. Dengan jenis pemrosesan ini, Anda mendapatkan jaringan saraf dalam yang khas yang dikenal sebagai jaringan saraf rekursif . Jaringan ini bersifat non-linier.

Jaringan rekursif adalah model adaptif yang mampu mempelajari pengetahuan terstruktur yang dalam. Oleh karena itu, Anda dapat mengatakan bahwa Jaringan Saraf Tiruan Rekursif adalah salah satu rantai inheren yang kompleks. Mari kita bahas hubungannya dengan konsep deep learning.

Sumber

Konsep Pembelajaran Mendalam

Sumber

Seseorang tidak dapat menyangkal faktor bahwa Deep Learning adalah teknik pembelajaran mesin yang luar biasa.

Itu bahkan mengajarkan komputer bagaimana berperilaku & merespons secara alami, mirip dengan apa yang seharusnya dilakukan manusia; ajaran yang sama secara hipotetis diprogram ke dalam komputer hari ini. Oleh karena itu, mereka selalu harus mengikuti contoh & belajar melaluinya. Jadi, jika ada yang ingin memprediksi hal yang tidak terduga, sekarang dimungkinkan melalui Deep learning.

Banyak peneliti & bahkan insinyur yang cukup sibuk dengan pengembangan kecerdasan buatan. Mereka menggunakan kombinasi jaringan non-bio-neural bersama dengan kecerdasan alami untuk menyortir semua solusi. Oleh karena itu, kami dapat mengatakan bahwa sekarang Deep Learning hampir melampaui pembelajaran mesin. Bahkan, juga beserta teknik algoritmanya, baik yang terawasi maupun yang tidak terawasi.

Banyak lapisan unit pemrosesan non-linier digunakan untuk tugas ini, seperti ekstraksi fitur & transformasi tertentu dalam Pembelajaran Mendalam. Ini telah menjadi revolusi dalam industri saat ini karena kemampuan demonstrasinya sangat dekat dengan kemampuan & akurasi tingkat manusia di sebagian besar tugas yang dilakukannya. Jadi, jika kita berbicara tentang tugas seperti pengenalan pola, atau jika kita mengatakan klasifikasi gambar, tidak hanya ini tetapi termasuk decoding suara atau teks juga dimungkinkan dengan lebih banyak opsi seperti itu dengan algoritme pembelajaran mendalam.

Deep Learning adalah salah satu teknologi kunci tertentu saat ini yang sangat digunakan untuk mengontrol perintah suara di perangkat seluler seperti smartphone, TV android, speaker yang mendukung perintah suara Alexa & banyak lagi perangkat serupa. Kami memperkenalkan bahkan mobil tanpa pengemudi melalui teknologi pembelajaran mendalam. Ini memungkinkan mereka mengenali berbagai pemrosesan gambar, seperti tanda berhenti. Itu juga membuat mereka belajar membedakan bahkan gambar seperti pejalan kaki yang datang dari tiang lampu jauh.

Oleh karena itu, DL telah membuat namanya di bidang seperti pemrosesan gambar & klasifikasi gambar. Itu juga secara efektif mengenali ucapan dengan akurasi tinggi. Oleh karena itu, jika kita mengatakan bahwa teknologi Deep learning membuka jalan menuju tingkat keberhasilan yang penting, kita tidak akan salah. Ini telah menarik perhatian semua makhluk hidup dengan notasi yang baik.

Ini telah membuktikan potensinya yang tak terhitung dengan mencapai banyak hasil, yang tampaknya mustahil sebelumnya. Di sini, para pemimpin komunitas bisnis & pengembang terkenal harus maju dan mendapatkan analisis menyeluruh tentang potensi lebih lanjut untuk mengeluarkan potensi tentang apa yang dapat dilakukannya dan bagaimana NLP & pembelajaran mendalam dapat bermanfaat bagi manusia di semua bidang.

Jaringan Saraf Rekursif

Sumber

Dengan kata sederhana, jika kita mengatakan bahwa jaringan saraf rekursif adalah orang keluarga dari jaringan saraf yang dalam, kita dapat memvalidasinya. Jadi, jika kumpulan bobot yang sama diterapkan secara rekursif pada input terstruktur, maka jaringan saraf rekursif akan lahir. Jadi, itu akan terus terjadi untuk semua node, seperti yang dijelaskan di atas. Jaringan saraf rekursif terbuat dari kelas arsitektur, yang sebagian besar beroperasi pada input terstruktur. RNN secara khusus diarahkan pada grafik asiklik.

Ini adalah struktur pohon yang dalam. Untuk kondisi seperti ada kebutuhan untuk mengurai kalimat lengkap, ada jaringan saraf rekursif yang digunakan. Ini memiliki topologi yang mirip dengan pohon. RNN memungkinkan percabangan koneksi & struktur dengan hierarki.

Mereka terutama menggunakan jaringan saraf rekursif untuk prediksi keluaran terstruktur. Hal ini dilakukan melalui struktur input berukuran variabel. Juga, ia melintasi struktur tertentu yang juga dalam urutan topologi. Mereka juga melakukannya untuk prediksi skalar. Tetapi yang perlu diperhatikan di sini adalah bahwa jaringan saraf rekursif tidak merespons input terstruktur, tetapi juga berfungsi dalam konteks.

Setiap deret waktu diproses secara terpisah. Hal yang sangat menarik untuk direnungkan adalah bahwa pengenalan pertama RNN terjadi ketika muncul kebutuhan untuk mempelajari representasi data terdistribusi dari berbagai jaringan struktural. Misalnya, istilah logis.

Jaringan Saraf Berulang vs. Jaringan Saraf Rekursif

Sumber

Sesuai sumber yang disebutkan di Wikipedia, jaringan saraf berulang adalah jaringan saraf rekursif. Kedua jaringan saraf dilambangkan dengan akronim yang sama – RNN. Jika jaringan saraf berulang selama periode waktu tertentu atau mengatakan itu adalah jenis rantai jaringan rekursif, itu adalah jaringan saraf berulang. Untuk menggeneralisasi, itu milik jaringan rekursif.

Gambar di atas menggambarkan jaringan saraf rekursif. Di sini, jika Anda melihat, Anda akan menemukan bahwa setiap simpul induk, anak-anaknya adalah simpul yang sangat mirip dengan simpul induk. Oleh karena itu, terbukti bahwa jaringan saraf berulang lebih mirip dengan jenis jaringan hierarkis. Anda dapat melihat dengan jelas bahwa tidak ada konsep pemrosesan input & output terstruktur di sini. Itu hanya dilakukan dengan cara hierarki seperti pohon di mana tidak ada spesifikasi waktu & dependensi yang terkait.

Oleh karena itu, perbedaan utama antara jaringan saraf rekursif dan jaringan saraf berulang jelas tidak terdefinisi dengan baik. Terlihat bahwa efisiensi jaringan saraf rekursif jauh lebih baik dibandingkan dengan jaringan feed-forward. Jaringan saraf berulang dibuat dalam struktur seperti rantai. Tidak ada metode percabangan, tetapi jaringan saraf berulang dibuat dalam bentuk struktur pohon yang dalam.

Jaringan Saraf Rekursif | Prinsip ditentukan

Jadi, untuk menggeneralisasi di sini, jaringan Recurrent tidak berbeda dari jaringan saraf Recursive. Namun pada kenyataannya, itu adalah jaringan saraf rekursif. Ada fakta terkait bahwa jaringan rekursif secara inheren kompleks dan, oleh karena itu, tidak diterima pada platform yang lebih luas. RNN ini bahkan lebih mahal di semua tahap & fase pembelajaran komputasi.

Anda dapat mempelajari model komputasi ini yang sangat cocok untuk klasifikasi serta masalah regresi. Daftarkan diri Anda di kursus online upGrad hari ini untuk mengetahui bagaimana kursus ini dapat menyelesaikan tugas pembelajaran yang diawasi atau tidak diawasi. Dapatkan terdaftar hari ini! Belajar dari pakar NLP & pembelajaran mesin.

Implementasi Jaringan Saraf Rekursif

Kami menggunakan Jaringan Saraf Rekursif untuk analisis sentimen dalam kalimat. Analisis sentimen kalimat adalah salah satu tugas utama NLP (Natural Language Processing), yang dapat mengidentifikasi penulis menulis nada & sentimen dalam kalimat tertentu. Ketika seorang penulis mengungkapkan sentimen apa pun, label dasar di sekitar nada tulisan diidentifikasi. Misalnya, apakah maknanya merupakan bentuk tulisan yang konstruktif atau pilihan kata yang negatif.

Misalnya, dalam kasus dataset variabel yang tidak disebutkan, ia mengekspresikan setiap emosi dalam kelas yang berbeda.

Sumber

Jadi, jika Anda melihat gambar di atas untuk analisis Sentimen, itu sepenuhnya diimplementasikan dengan bantuan algoritma Recursive Neural Networks. RNN adalah bentuk jaringan saraf rekursif yang memiliki struktur pohon.

Kesimpulan

Kami berharap artikel ini telah menjelaskan beberapa dasar dari Deep learning & algoritma jaringan saraf rekursif. Pengetahuan tentang algoritme pembelajaran mesin & jenisnya dapat membantu siapa pun memahami seberapa besar potensi yang dimilikinya untuk revolusi di masa depan.

Dengan mempelajari algoritme bahasa mesin, Anda mungkin mendapatkan gambaran tentang pemrosesan komputasi pada kumpulan data, kualitasnya terlepas dari sifat & ukurannya. Dengan memperoleh pembelajaran ini, seseorang dapat mengekstrak informasi yang lebih relevan & berguna dari kumpulan data yang digunakan sebagai sumber daya yang berguna. Jadi, silakan. Pelajari algoritma bahasa mesin musim ini. Jangan khawatir; kami jamin itu tidak akan memperumit pengetahuan dasar Anda tentang pengkodean atau istilah logis tetapi akan membantu Anda meningkatkan semua spesifikasi NPL.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin, lihat PG Diploma IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas, IIIT- B Status alumni, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.