Introduktion till tillämpning av neuralt nätverk

Följande artikel ger en översikt för tillämpningen av Neural Network i detalj. Den första frågan som uppstår i vårt sinne är vad menas med konstgjorda neurala nätverk? Och varför behöver vi konstgjorda neurala nätverk? Artificial Neural Networks är beräkningsmodeller baserade på biologiska neurala nätverk. De underlättar problemlösning medan vi konventionellt måste skriva lång kod för komplexa problem.

Neurala nätverk hjälper till att lösa problemen utan omfattande programmering med problemspecifika regler och villkor. De är förenklade modeller som används för många liknande problem med de flesta av komplexa matematiska beräkningar som bakom kulisserna. Neurala nätverk är mycket snabbare i förutsägelse efter att det har tränats än konventionellt program.

De olika typerna av neurala nätverk är som Convolution Neural Network, Feedforward Neural Network, Recurrent Neural Network, Multilayer perceptron, etc. Den mest använda neurala nätverksmodellen är Convolution Neural Network (CNN).

Artificiellt nervsystem

Låt oss först förstå Artificial Neural Networks (ANN) först. Det finns huvudsakligen tre lager i konstgjorda neurala nätverk.

1. Inmatningslager: Inmatningsskiktet är det som innehåller neuroner som är ansvariga för funktionsingångarna. Förutom neuronerna för funktioner finns det också en neuron för förspänning som läggs till ingångsskiktet. Så det finns n + 1 neuroner totalt i inmatningsskiktet. Bias ansvarar för överföring av linjen eller kurvan från ursprunget.

2. Dolda lager: De dolda lagren är de lager som ligger mellan ingångs- och utgående lager. Antalet dolda lager kan varieras utifrån applikationen och behovet. Deep Neural Networks är de som innehåller mer än ett doldt lager.

3. Output Layer: Output-lagret innehåller neuroner som är ansvariga för output av klassificerings- eller förutsägelsesproblem. Antalet neuroner i det är baserat på antalet utgångsklasser.

Tillämpningar av neurala nätverk

Konstgjorda nervnät används ofta i fält som bildklassificering eller märkning, eller signaldetektering eller översättning av språk som vi hittar som Google Translator. Kan det vara falsk upptäckt med hjälp av biometrisk signal eller någon form av prognos eller förutsägelse, kan du hitta alla dessa saker som ska täckas under paraplyet av Artificial Neural Networks.

Vi kan klassificera applikationerna i följande domäner:

  • Bilder
  • signaler
  • Språk

1. ANN i bilder

Konstgjorda nervnätverk används ofta i bilder och videor för närvarande. Vi kan hitta applikationerna i neurala nätverk från bildbehandling och klassificering till till och med bildgenerering. Bild- och videomärkning är också applikationerna för neurala nätverk. Konstgjorda neurala nätverk i dag används också ofta inom biometri som ansiktsigenkänning eller signaturverifiering.

Teckenigenkänning: Vi måste ha hittat de webbplatser eller applikationer som ber oss att ladda upp bilden av våra eKYC-dokument, eller hur? Allt de gör är att känna igen karaktärerna i bilderna i våra eKYC-dokument. Detta är en mycket använd applikation av neurala nätverk som faller under kategorin av mönsterigenkänning. Dokumentbilderna eller gammal litteratur kan digitaliseras med teckenigenkänning. Här matas de skannade bilderna av dokument till modellen och modellen känner igen textinformationen i det skannade dokumentet. Modellerna som vanligtvis används för detta är CNN eller andra multilagda neurala nätverk som neurala nätverk med bakpropagering.

Bildklassificering eller märkning: Hur trevligt det känns när vi inte kan känna igen något och vi använder Google-bildsökning !! Det är exakt vad som kallas bildklassificering eller så markeras bilderna som matas till den. Convolution Neural Network eller Feed forward neural network with backpropagation används vanligtvis för bildklassificering. Det finns många andra modeller också, men man måste välja en modell baserad på datasättet för utbildning och funktioner av intresse.

Överföringsinlärning kan göras med vilken som helst förutbildad modell om datasättet för ditt problem liknar datasatsen för den förutbestämda modellen som du väljer. Det finns många förutbildade bildklassificeringsmodeller som tränas på miljoner bilder av olika hundratals och tusentals klasser. Några av modellerna är ResNet, GoogLeNet, InceptionV3, VGG16, ImageNet och många fler är tillgängliga.

Objektdetektering: Objektdetekteringen från bilder används ofta för att detektera alla objekt och klassificera bilden baserad på det. Den behöver stora träningsdatasatser med alla koordinater för det intressanta objektet tydligt specificerade. De allmänt använda objektdetekteringsmodellerna är YOLO (You Only Look Once) och SSD (Single Shot Object Detectors).

Bildgenerering: Bildgenerationerna hjälper till att generera falska bilder baserat på data. Karikatyrgenerering kan också betraktas som en av dess applikationer. GAN (Generative Adversarial Networks) används för bildgenerationsmodeller. De består av bildgenerator och diskriminator.

2. ANN i signaler

ANN är ett system baserat på ett biologiskt neuralt nätverk, en av typerna av neuroner i ANN är -

Taligenkänning: Taligenkänningssystem konverterar talsignalerna och avkodar dem till text eller någon form av mening. Vi kan säga att det är ett direkt exempel på applikationer i virtuella assistenter eller chatbots. För närvarande är Googles smarta hem, Alexa, Siri, Google-hjälp eller Cortana kända för de flesta av oss.

3. ANN på språk

Detta kan delas in i två modeller främst som -

Textklassificering och kategorisering: Textklassificering är en viktig del av dokumentsökning och filtrering, webbsökningar online och språkidentifiering och sentimentanalys. Neurala nätverk används aktivt för den här typen av uppgifter.

Namngivet erkännande av enheter och delar av taltaggning är några av applikationerna som hör till domänen Natural Language Processing (NLP). De allmänt använda modellerna är Recurrent Neural Networks (RNN) och LSTM-nät (Long Short Short Term Memory). Även om CNN också används för några av applikationerna.

Språkgenerering och dokumentöversikt: Naturligt språkgenerering och parafrasering och sammanfattning av dokument används ofta för att generera dokumenten och sammanfatta flera dokument. Deras tillämpningar kan hittas i att generera textbaserade rapporter från datatabeller, skriva automatiserade rapporter, sammanfatta medicinska rapporter, generera historier och skämt, etc.

Modellen som används allmänt för textgenerering är RNN-modellen (Recurrent Neural Network).

Slutsats

Neurala nätverk hjälper till att göra svåra problem enkelt genom omfattande utbildning. De används ofta för klassificering, förutsägelse, objektdetektering och generering av bilder samt text.

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide till Application on Neural Network. Här diskuterar vi också introduktion om tillämpning av neurala nätverk. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -

  1. Klassificering av neuralt nätverk
  2. Nätverksskanningsverktyg
  3. Återkommande nervnätverk (RNN)
  4. Machine Learning vs Neural Network

Kategori:

Big Data