Cele 7 tipuri de rețele neuronale artificiale pe care inginerii ML trebuie să le cunoască

Rețelele neuronale sunt rețele utilizate în Machine Learning care funcționează similar cu sistemul nervos uman. Este proiectat să funcționeze ca creierul uman, unde multe lucruri sunt conectate în diferite moduri. Rețelele neuronale artificiale găsesc aplicații extinse în zonele în care computerele tradiționale nu se descurcă prea bine. Există multe tipuri de rețele neuronale artificiale utilizate pentru modelul computațional.

Setul de parametri și operații de matematică determină tipul de rețele neuronale care trebuie utilizate pentru a obține rezultatul. Aici vom discuta câteva dintre tipurile critice de rețele neuronale în învățarea automată:

Top 7 rețele neuronale artificiale în învățarea automată

1. Rețele neuronale modulare

În acest tip de rețea neuronală, multe rețele independente contribuie la rezultate în mod colectiv. Există multe sub-sarcini efectuate și construite de fiecare dintre aceste rețele neuronale. Aceasta oferă un set de intrări care sunt unice în comparație cu alte rețele neuronale. Nu există niciun schimb de semnal sau interacțiune între aceste rețele neuronale pentru a îndeplini vreo sarcină.

Complexitatea unei probleme este ușor redusă în timp ce rezolvă probleme prin aceste rețele modulare, deoarece descompun complet procesul de calcul considerabil în componente mici. Viteza de calcul se îmbunătățește și atunci când numărul de conexiuni este întrerupt și reduce nevoia de interacțiune a rețelelor neuronale între ele.

Timpul total de procesare va depinde, de asemenea, de implicarea neuronilor în calcularea rezultatelor și de câți neuroni sunt implicați în proces. Rețelele neuronale modulare (MNN) sunt una dintre domeniile cu cea mai rapidă creștere ale inteligenței artificiale.

2. Rețea neuronală feedforward – neuron artificial

Informația din rețeaua neuronală călătorește într-o singură direcție și este cea mai pură formă a unei rețele neuronale artificiale. Acest tip de rețea neuronală poate avea straturi ascunse și datele care intră prin nodurile de intrare și ies prin nodurile de ieșire. Funcția de activare de clasificare este utilizată în această rețea neuronală. Nu există propagare inversă și este permisă doar unda propagată frontală.

Există multe aplicații ale rețelelor neuronale Feedforward, cum ar fi recunoașterea vorbirii și viziunea computerizată. Este mai ușor să mențineți aceste tipuri de rețele neuronale și, de asemenea, are o capacitate de răspuns excelentă la datele zgomotoase.

Obțineți cursuri de inteligență artificială online de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

3. Funcția de bază radială Rețea neuronală

Există două straturi în funcțiile RBF. Acestea sunt folosite pentru a considera distanța unui centru față de punct. În primul strat, caracteristicile din stratul interior sunt unite cu funcția de bază radială. În pasul următor, ieșirea din acest strat este luată în considerare pentru a calcula aceeași ieșire în următoarea iterație. Una dintre aplicațiile funcției de bază radială poate fi văzută în sistemele de restaurare a energiei. Este necesar să restabiliți alimentarea cât mai fiabil și rapid posibil după o întrerupere.

4. Kohonen Self Organizing Neural Network

În această rețea neuronală, vectorii sunt introduși într-o hartă discretă dintr-o dimensiune arbitrară. Datele de instruire ale unei organizații sunt create prin antrenamentul hărții. Ar putea fi una sau două dimensiuni pe hartă. Greutatea neuronilor se poate modifica, în funcție de valoare.

Locația neuronului nu se va schimba în timpul antrenării hărții și va rămâne constantă. Vectorul de intrare și pondere mică sunt acordate fiecărei valori neuronului în prima fază a procesului de auto-organizare. Un neuron câștigător este un neuron care este cel mai aproape de punct. Alți neuroni vor începe, de asemenea, să se miște spre punct împreună cu neuronul câștigător în a doua fază.

Neuronul câștigător va avea cea mai mică distanță, iar distanța euclidiană este folosită pentru a calcula distanța dintre neuroni și punct. Fiecare neuron reprezintă fiecare tip de cluster, iar gruparea tuturor punctelor se va întâmpla prin iterații.

Una dintre principalele aplicații Kohonen Neural Network este recunoașterea tiparelor de date. De asemenea, este folosit în analiza medicală pentru a clasifica bolile cu o precizie mai mare. Datele sunt grupate în diferite categorii după analizarea tendințelor în date.

5. Rețeaua neuronală recurentă (RNN)

Principiul rețelei neuronale recurente este de a feedback din nou la intrarea ieșirii unui strat. Acest principiu ajută la prezicerea rezultatului stratului. În procesul de calcul, fiecare neuron va acționa ca o celulă de memorie. Neuronul va reține unele informații pe măsură ce trece la următorul pas de timp.

Se numește proces de rețea neuronală recurentă. Datele care vor fi utilizate mai târziu vor fi reținute și se vor continua lucrările pentru pasul următor. Predicția se va îmbunătăți prin corectarea erorilor. În corectarea erorilor, unele modificări sunt făcute pentru a crea rezultatul de predicție corect. Rata de învățare este rata cu care rețeaua poate face predicția corectă din predicția greșită.

Există multe aplicații ale rețelelor neuronale recurente, iar una dintre ele este modelul de conversie a textului în vorbire. Rețeaua neuronală recurentă a fost concepută pentru învățarea supravegheată fără nicio cerință de semnal de predare.

6. Rețeaua neuronală convoluțională

În acest tip de rețea neuronală, neuronilor li se acordă inițial prejudecățile și ponderile care pot fi învățate. Procesarea imaginilor și procesarea semnalului sunt câteva dintre aplicațiile sale în domeniul vederii computerizate. A preluat OpenCV.

Imaginile sunt amintite în părți pentru a ajuta rețeaua în operațiunile de calcul. Fotografiile sunt recunoscute prin preluarea funcțiilor de intrare în serie. În procesul de calcul, imaginea este convertită în scala de gri de la scala HSI sau RGB. Clasificarea imaginilor se face în diverse categorii după transformarea imaginii. Marginile sunt detectate prin aflarea modificării valorii pixelilor.

Tehnica de clasificare a imaginilor și procesare a semnalului sunt utilizate în ConvNet. Pentru clasificarea imaginilor, rețelele neuronale convoluționale au un nivel foarte ridicat de precizie. Acesta este și motivul pentru care rețelele neuronale convoluționale domină tehnicile de viziune pe computer. Predicția randamentului și creșterii în viitorul unei suprafețe de teren sunt alte aplicații ale rețelelor neuronale convoluționale în caracteristicile vremii și ale agriculturii.

7. Memoria pe termen lung / scurt

Schmidhuber și Hochreiter au construit în 1997 o rețea neuronală care se numește rețele de memorie pe termen lung (LSTM). Scopul său principal este de a aminti lucruri pentru o lungă perioadă de timp într-o celulă de memorie care este definită în mod explicit. Valorile anterioare sunt stocate în celula de memorie, cu excepția cazului în care se spune să uitați valorile prin „uitați poarta”.

Lucruri noi sunt adăugate prin „poarta de intrare” la celula de memorie și sunt trecute la următoarea stare ascunsă din celulă de-a lungul vectorilor care este decis de „poarta de ieșire”. Compoziția muzicii primitive, scrierea ca Shakespeare sau învățarea secvențelor complexe sunt câteva dintre aplicațiile LSTM.

Concluzie

Acestea sunt diferitele tipuri de rețele neuronale care sunt utilizate pentru a alimenta inteligența artificială și învățarea automată. Sperăm că acest articol a aruncat puțină lumină asupra rețelelor neuronale și a tipurilor utilizate pentru ML.

Dacă aveți pasiune și doriți să aflați mai multe despre inteligența artificială, puteți urma Diploma PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și Învățare profundă, care oferă peste 400 de ore de învățare, sesiuni practice, asistență la locul de muncă și multe altele.