I 7 tipi di reti neurali artificiali che gli ingegneri ML devono conoscere

Le reti neurali sono reti utilizzate in Machine Learning che funzionano in modo simile al sistema nervoso umano. È progettato per funzionare come il cervello umano in cui molte cose sono collegate in vari modi. Le reti neurali artificiali trovano ampie applicazioni in aree in cui i computer tradizionali non funzionano molto bene. Esistono molti tipi di reti neurali artificiali utilizzate per il modello computazionale.

L'insieme dei parametri e delle operazioni della matematica determina il tipo di reti neurali da utilizzare per ottenere il risultato. Qui discuteremo alcuni dei tipi critici di reti neurali in Machine Learning:

Le 7 migliori reti neurali artificiali nell'apprendimento automatico

1. Reti neurali modulari

In questo tipo di rete neurale, molte reti indipendenti contribuiscono ai risultati collettivamente. Ci sono molte attività secondarie eseguite e costruite da ciascuna di queste reti neurali. Ciò fornisce una serie di input unici rispetto ad altre reti neurali. Non c'è scambio di segnali o interazione tra queste reti neurali per svolgere qualsiasi compito.

La complessità di un problema viene facilmente ridotta mentre si risolvono i problemi con queste reti modulari perché scompongono completamente il considerevole processo computazionale in piccole componenti. La velocità di calcolo migliora anche quando il numero di connessioni viene interrotto e riduce la necessità di interazione delle reti neurali tra loro.

Il tempo totale di elaborazione dipenderà anche dal coinvolgimento dei neuroni nel calcolo dei risultati e da quanti neuroni sono coinvolti nel processo. Le reti neurali modulari (MNN) sono una delle aree dell'intelligenza artificiale in più rapida crescita.

2. Rete neurale feedforward – Neurone artificiale

Le informazioni nella rete neurale viaggiano in una direzione ed è la forma più pura di una rete neurale artificiale. Questo tipo di rete neurale può avere livelli nascosti e dati che entrano attraverso i nodi di input ed escono dai nodi di output. La funzione di attivazione di classificazione viene utilizzata in questa rete neurale. Non c'è backpropagation ed è consentita solo l'onda anteriore propagata.

Esistono molte applicazioni delle reti neurali Feedforward, come il riconoscimento vocale e la visione artificiale. È più facile mantenere questi tipi di reti neurali e ha anche un'eccellente reattività ai dati rumorosi.

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3. Funzione di base radiale Rete neurale

Ci sono due livelli nelle funzioni di RBF. Questi sono usati per considerare la distanza di un centro rispetto al punto. Nel primo strato, le caratteristiche dello strato interno sono unite alla funzione di base radiale. Nel passaggio successivo, l'output di questo livello viene considerato per calcolare lo stesso output nell'iterazione successiva. Una delle applicazioni della funzione Radial Basis può essere vista nei sistemi di ripristino dell'energia. È necessario ripristinare l'alimentazione nel modo più affidabile e rapido possibile dopo un blackout.

4. Rete neurale auto-organizzante Kohonen

In questa rete neurale, i vettori vengono immessi in una mappa discreta da una dimensione arbitraria. I dati di addestramento di un'organizzazione vengono creati addestrando la mappa. Potrebbero esserci una o due dimensioni sulla mappa. Il peso dei neuroni può cambiare a seconda del valore.

La posizione del neurone non cambierà durante l'allenamento della mappa e rimarrà costante. Il vettore di input e il piccolo peso vengono assegnati a ogni valore di neurone nella prima fase del processo di auto-organizzazione. Un neurone vincente è un neurone più vicino al punto. Anche altri neuroni inizieranno a muoversi verso il punto insieme al neurone vincente nella seconda fase.

Il neurone vincente avrà la distanza minore e la distanza euclidea viene utilizzata per calcolare la distanza tra i neuroni e il punto. Ogni neurone rappresenta ogni tipo di cluster e il raggruppamento di tutti i punti avverrà attraverso le iterazioni.

Una delle principali applicazioni Kohonen Neural Network è il riconoscimento dei modelli di dati. Viene anche utilizzato nell'analisi medica per classificare le malattie con maggiore precisione. I dati sono raggruppati in diverse categorie dopo aver analizzato le tendenze nei dati.

5. Rete neurale ricorrente (RNN)

Il principio della rete neurale ricorrente è di restituire nuovamente l'output di un livello all'input. Questo principio aiuta a prevedere l'esito del livello. Nel processo di calcolo, ogni neurone agirà come una cella di memoria. Il neurone conserverà alcune informazioni mentre passa al passaggio temporale successivo.

Si chiama processo di rete neurale ricorrente. I dati da utilizzare in seguito verranno ricordati e il lavoro per il passaggio successivo proseguirà nel processo. La previsione migliorerà con la correzione degli errori. Nella correzione degli errori, vengono apportate alcune modifiche per creare l'output di previsione corretto. Il tasso di apprendimento è il tasso di velocità con cui la rete può fare la previsione corretta dalla previsione sbagliata.

C'è molta applicazione delle reti neurali ricorrenti e una di queste è il modello di conversione del testo in parlato. La rete neurale ricorrente è stata progettata per l'apprendimento supervisionato senza alcun requisito di segnale di insegnamento.

6. Rete neurale convoluzionale

In questo tipo di rete neurale, ai neuroni vengono inizialmente assegnati bias e pesi abilitati all'apprendimento. L'elaborazione delle immagini e l'elaborazione del segnale sono alcune delle sue applicazioni nel campo della visione artificiale. Ha rilevato OpenCV.

Le immagini vengono ricordate in parti per aiutare la rete nelle operazioni di calcolo. Le foto vengono riconosciute prendendo le funzioni di input in batch. Nel processo di elaborazione, l'immagine viene convertita in scala di grigi dalla scala HSI o RGB. La classificazione delle immagini viene eseguita in varie categorie dopo che l'immagine è stata trasformata. I bordi vengono rilevati scoprendo la modifica del valore dei pixel.

La tecnica della classificazione delle immagini e dell'elaborazione del segnale viene utilizzata in ConvNet. Per la classificazione delle immagini, le reti neurali convoluzionali hanno un livello di accuratezza molto elevato. Questo è anche il motivo per cui le reti neurali convoluzionali stanno dominando le tecniche di visione artificiale. La previsione della resa e della crescita nel futuro di un'area terrestre sono altre applicazioni delle reti neurali convoluzionali nelle caratteristiche meteorologiche e agricole.

7. Memoria a lungo/breve termine

Schmidhuber e Hochreiter nel 1997 hanno costruito una rete neurale chiamata reti di memoria a lungo termine (LSTM). Il suo obiettivo principale è ricordare le cose a lungo in una cella di memoria esplicitamente definita. I valori precedenti vengono archiviati nella cella di memoria a meno che non venga detto di dimenticare i valori tramite "forget gate".

Il nuovo materiale viene aggiunto attraverso la "porta di ingresso" alla cella di memoria, e viene passato allo stato nascosto successivo dalla cella lungo i vettori che viene deciso dalla "porta di uscita". La composizione di musica primitiva, la scrittura come Shakespeare o l'apprendimento di sequenze complesse sono alcune delle applicazioni degli LSTM.

Conclusione

Questi sono i diversi tipi di reti neurali utilizzate per alimentare l'Intelligenza Artificiale e l'apprendimento automatico. Ci auguriamo che questo articolo abbia fatto luce sulle reti neurali e sui tipi utilizzati per ML.

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