機器學習工程師需要知道的 7 種人工神經網絡

神經網絡是機器學習中使用的網絡，其工作方式類似於人類神經系統。 它被設計為像人類大腦一樣運作，許多事物以各種方式連接起來。 人工神經網絡在傳統計算機表現不佳的領域有廣泛的應用。 用於計算模型的人工神經網絡有很多種。

一組參數和數學運算決定了用於獲得結果的神經網絡的類型。 在這裡，我們將討論機器學習中的一些關鍵神經網絡類型：

機器學習中的 7 大人工神經網絡

1. 模塊化神經網絡

在這種類型的神經網絡中，許多獨立的網絡共同對結果做出貢獻。 這些神經網絡中的每一個都執行和構建了許多子任務。 與其他神經網絡相比，這提供了一組獨特的輸入。 這些神經網絡之間沒有信號交換或交互來完成任何任務。

通過這些模塊化網絡解決問題時，問題的複雜性很容易降低，因為它們將相當大的計算過程完全分解為小組件。 當連接的數量被分解時，計算速度也得到了提高，並減少了神經網絡相互交互的需要。

處理的總時間還取決於神經元參與結果計算以及該過程涉及多少神經元。 模塊化神經網絡 (MNN) 是人工智能發展最快的領域之一。

2. 前饋神經網絡——人工神經元

神經網絡中的信息向一個方向傳播，是最純粹的人工神經網絡形式。 這種神經網絡可以有隱藏層，數據通過輸入節點進入，通過輸出節點退出。 在這個神經網絡中使用了分類激活函數。 沒有反向傳播，只允許前向傳播波。

前饋神經網絡有很多應用，例如語音識別和計算機視覺。 維護這些類型的神經網絡更容易，並且對嘈雜的數據也具有出色的響應能力。

從世界頂級大學在線獲取人工智能課程。 獲得碩士、Executive PGP 或高級證書課程以加快您的職業生涯。

3.徑向基函數神經網絡

RBF的功能有兩層。 這些用於考慮中心相對於點的距離。 在第一層中，內層的特徵與徑向基函數相結合。 在下一步中，考慮該層的輸出以在下一次迭代中計算相同的輸出。 徑向基函數的應用之一可以在電力恢復系統中看到。 停電後需要盡快可靠地恢復供電。

4. Kohonen 自組織神經網絡

在這個神經網絡中，向量從任意維度輸入到離散映射。 組織的訓練數據是通過訓練地圖創建的。 地圖上可能有一個或兩個維度。 神經元的權重可能會根據值發生變化。

神經元的位置在訓練地圖時不會改變，並且會保持不變。 在自組織過程的第一階段，每個神經元值都被賦予輸入向量和小的權重。 獲勝神經元是最接近該點的神經元。 其他神經元也將與第二階段的獲勝神經元一起開始向該點移動。

獲勝的神經元將具有最小的距離，歐幾里得距離用於計算神經元與點之間的距離。 每個神經元代表每一種聚類，所有點的聚類將通過迭代發生。

Kohonen 神經網絡的主要應用之一是識別數據模式。 它還用於醫學分析，以更準確地對疾病進行分類。 分析數據中的趨勢後，將數據聚類為不同的類別。

5.循環神經網絡（RNN）

循環神經網絡的原理是將一層的輸出再次反饋回輸入。 這個原則有助於預測層的結果。 在計算過程中，每個神經元都會充當一個記憶細胞。 神經元在進入下一個時間步時會保留一些信息。

它被稱為循環神經網絡過程。 稍後要使用的數據將被記住，下一步的工作將在此過程中繼續進行。 預測將通過糾錯得到改善。 在糾錯中，會進行一些更改以創建正確的預測輸出。 學習率是網絡從錯誤預測中做出正確預測的速度。

循環神經網絡有很多應用，其中之一就是將文本轉換為語音的模型。 循環神經網絡是為監督學習而設計的，不需要任何教學信號。

6. 卷積神經網絡

在這種類型的神經網絡中，最初將可學習的偏差和權重賦予神經元。 圖像處理和信號處理是其在計算機視覺領域的一些應用。 它已經接管了 OpenCV。

這些圖像被部分記住以幫助網絡進行計算操作。 通過批量輸入特徵來識別照片。 在計算過程中，圖像從 HSI 或 RGB 尺度轉換為灰度。 在圖像轉換後，將圖像分類為各種類別。 通過找出像素值的變化來檢測邊緣。

ConvNet中使用了圖像分類和信號處理技術。 對於圖像分類，卷積神經網絡具有非常高的準確度。 這也是卷積神經網絡主導計算機視覺技術的原因。 預測土地面積未來的產量和增長是卷積神經網絡在天氣和農業特徵中的其他應用。

7. 長期/短期記憶

Schmidhuber 和 Hochreiter 在 1997 年建立了一個稱為長短期記憶網絡 (LSTM) 的神經網絡。 它的主要目標是在明確定義的記憶單元中長時間記住事物。 以前的值存儲在存儲單元中，除非通過“忘記門”告知要忘記這些值。

新的東西通過“輸入門”添加到記憶單元，並沿著由“輸出門”決定的向量從單元傳遞到下一個隱藏狀態。 原始音樂的創作、莎士比亞的寫作或學習複雜的序列是 LSTM 的一些應用。

結論

這些是用於為人工智能和機器學習提供動力的不同類型的神經網絡。 我們希望這篇文章對神經網絡和用於 ML 的類型有所了解。

如果您有熱情並想了解更多關於人工智能的信息，您可以參加IIIT-B 和 upGrad 的機器學習和深度學習 PG 文憑，該文憑提供 400 多個小時的學習、實踐課程、工作幫助等等。