7 Jenis Jaringan Syaraf Tiruan yang Perlu Diketahui Insinyur ML

Neural Networks adalah jaringan yang digunakan dalam Machine Learning yang bekerja mirip dengan sistem saraf manusia. Ini dirancang untuk berfungsi seperti otak manusia di mana banyak hal terhubung dengan berbagai cara. Jaringan Syaraf Tiruan menemukan aplikasi ekstensif di area di mana komputer tradisional tidak berjalan dengan baik. Ada banyak jenis jaringan saraf tiruan yang digunakan untuk model komputasi.

Himpunan parameter dan operasi matematika menentukan jenis jaringan saraf yang akan digunakan untuk mendapatkan hasilnya. Di sini kita akan membahas beberapa jenis Neural Network yang penting dalam Machine Learning:

7 Jaringan Syaraf Tiruan Teratas dalam Pembelajaran Mesin

1. Jaringan Saraf Modular

Dalam jenis jaringan saraf ini, banyak jaringan independen berkontribusi pada hasil secara kolektif. Ada banyak sub-tugas yang dilakukan dan dibangun oleh masing-masing jaringan saraf ini. Ini memberikan satu set input yang unik jika dibandingkan dengan jaringan saraf lainnya. Tidak ada pertukaran sinyal atau interaksi antara jaringan saraf ini untuk menyelesaikan tugas apa pun.

Kompleksitas masalah mudah dikurangi saat memecahkan masalah dengan jaringan modular ini karena mereka benar-benar memecah proses komputasi yang cukup besar menjadi komponen-komponen kecil. Kecepatan komputasi juga meningkat ketika jumlah koneksi terputus dan mengurangi kebutuhan untuk interaksi jaringan saraf satu sama lain.

Total waktu pemrosesan juga akan tergantung pada keterlibatan neuron dalam perhitungan hasil dan berapa banyak neuron yang terlibat dalam proses. Modular Neural Networks (MNNs) adalah salah satu bidang Kecerdasan Buatan yang tumbuh paling cepat.

2. Jaringan Neural Feedforward – Neuron Buatan

Informasi dalam jaringan saraf berjalan dalam satu arah dan merupakan bentuk paling murni dari Jaringan Saraf Tiruan. Jaringan saraf semacam ini dapat memiliki lapisan tersembunyi dan data masuk melalui node input dan keluar melalui node output. Pengklasifikasian fungsi aktivasi digunakan dalam jaringan saraf ini. Tidak ada propagasi balik, dan hanya gelombang propagasi depan yang diperbolehkan.

Ada banyak aplikasi jaringan saraf Feedforward, seperti pengenalan suara dan visi komputer. Lebih mudah untuk memelihara jenis Neural Network ini dan juga memiliki daya tanggap yang sangat baik terhadap data yang bising.

Dapatkan kursus kecerdasan buatan online dari Universitas top Dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

3. Jaringan Saraf Neural Fungsi Basis Radial

Ada dua lapisan dalam fungsi RBF. Ini digunakan untuk mempertimbangkan jarak pusat terhadap titik. Pada lapisan pertama, fitur di lapisan dalam disatukan dengan Fungsi Radial Basis. Pada langkah berikutnya, keluaran dari lapisan ini dipertimbangkan untuk menghitung keluaran yang sama pada iterasi berikutnya. Salah satu penerapan fungsi Radial Basis dapat dilihat pada Power Restoration Systems. Ada kebutuhan untuk memulihkan daya dengan andal dan secepat mungkin setelah pemadaman.

4. Jaringan Saraf Pengorganisasian Diri Kohonen

Dalam jaringan saraf ini, vektor dimasukkan ke peta diskrit dari dimensi arbitrer. Data pelatihan suatu organisasi dibuat dengan melatih peta. Mungkin ada satu atau dua dimensi di peta. Bobot neuron dapat berubah tergantung pada nilainya.

Lokasi neuron tidak akan berubah saat melatih peta dan akan tetap konstan. Vektor input dan bobot kecil diberikan untuk setiap nilai neuron pada fase pertama proses pengorganisasian diri. Neuron pemenang adalah neuron yang paling dekat dengan titik. Neuron lain juga akan mulai bergerak menuju titik bersama dengan neuron pemenang pada fase kedua.

Neuron pemenang akan memiliki jarak terkecil, dan jarak euclidean digunakan untuk menghitung jarak antara neuron dan titik. Setiap neuron mewakili setiap jenis cluster, dan pengelompokan semua titik akan terjadi melalui iterasi.

Salah satu aplikasi utama Kohonen Neural Network adalah untuk mengenali pola data. Ini juga digunakan dalam analisis medis untuk mengklasifikasikan penyakit dengan akurasi yang lebih tinggi. Data dikelompokkan ke dalam kategori yang berbeda setelah menganalisis tren dalam data.

5. Jaringan Saraf Berulang (RNN)

Prinsip dari Recurrent Neural Network adalah untuk memberikan umpan balik keluaran dari suatu lapisan kembali ke masukan lagi. Prinsip ini membantu untuk memprediksi hasil dari lapisan. Dalam proses Komputasi, Setiap neuron akan bertindak sebagai sel memori. Neuron akan menyimpan beberapa informasi saat menuju ke langkah waktu berikutnya.

Ini disebut proses jaringan saraf berulang. Data yang akan digunakan nantinya akan diingat dan bekerja untuk langkah selanjutnya akan berlangsung dalam proses. Prediksi akan meningkat dengan koreksi kesalahan. Dalam koreksi kesalahan, beberapa perubahan dilakukan untuk menghasilkan keluaran prediksi yang tepat. Tingkat pembelajaran adalah tingkat seberapa cepat jaringan dapat membuat prediksi yang benar dari prediksi yang salah.

Ada banyak aplikasi Recurrent Neural Networks, dan salah satunya adalah model konversi teks ke ucapan. Jaringan saraf berulang dirancang untuk pembelajaran yang diawasi tanpa persyaratan sinyal pengajaran.

6. Jaringan Saraf Konvolusi

Dalam jenis jaringan saraf ini, bias dan bobot yang dapat dipelajari diberikan pada neuron pada awalnya. Pemrosesan gambar dan pemrosesan sinyal adalah beberapa aplikasinya di bidang visi komputer. Itu telah mengambil alih OpenCV.

Gambar diingat sebagian untuk membantu jaringan dalam operasi komputasi. Foto dikenali dengan mengambil fitur input secara batch. Dalam proses komputasi, citra diubah menjadi Grayscale dari skala HSI atau RGB. Klasifikasi citra dilakukan ke dalam berbagai kategori setelah citra ditransformasikan. Tepi dideteksi dengan mengetahui perubahan nilai piksel.

Teknik klasifikasi gambar dan pemrosesan sinyal digunakan di ConvNet. Untuk klasifikasi citra, Convolutional Neural Network memiliki tingkat akurasi yang sangat tinggi. Itu juga alasan mengapa jaringan saraf convolutional mendominasi teknik visi komputer. Prediksi hasil dan pertumbuhan di masa depan suatu wilayah adalah aplikasi lain dari jaringan saraf convolutional dalam fitur cuaca dan pertanian.

7. Memori Jangka Panjang / Pendek

Schmidhuber dan Hochreiter pada tahun 1997 membangun jaringan saraf yang disebut jaringan memori jangka pendek panjang (LSTMs). Tujuan utamanya adalah untuk mengingat hal-hal untuk waktu yang lama dalam sel memori yang didefinisikan secara eksplisit. Nilai sebelumnya disimpan dalam sel memori kecuali jika disuruh melupakan nilai dengan "forget gate".

Hal-hal baru ditambahkan melalui "gerbang masukan" ke sel memori, dan diteruskan ke keadaan tersembunyi berikutnya dari sel sepanjang vektor yang ditentukan oleh "gerbang keluaran". Komposisi musik primitif, menulis seperti Shakespeare, atau mempelajari urutan kompleks adalah beberapa aplikasi LSTM.

Kesimpulan

Ini adalah berbagai jenis jaringan saraf yang digunakan untuk mendukung Kecerdasan Buatan dan pembelajaran mesin. Kami berharap artikel ini menjelaskan beberapa jaringan Neural dan jenis yang digunakan untuk ML.

Jika Anda memiliki semangat dan ingin mempelajari lebih lanjut tentang kecerdasan buatan, Anda dapat mengambil Diploma PG IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam yang menawarkan 400+ jam pembelajaran, sesi praktik, bantuan pekerjaan, dan banyak lagi.