Vad är nervnätverk?

Neurala nätverk modelleras efter den mänskliga hjärnan för att känna igen mönster. De tar datauppsättningar och känner igen mönstret. De hjälper till att gruppera omärkta data utifrån likheterna, dvs de hjälper till vid klassificering och gruppering. De kan anpassa sig till förändringar och genererar bästa möjliga resultat utan att behöva utforma om produktionskriterierna.

Definition av neuralt nätverk

Neuralnätverket är en uppsättning algoritmer mönstrade efter den mänskliga hjärnans och det mänskliga nervsystemets funktion. En neuron är en matematisk funktion som tar input och sedan klassificerar dem enligt den tillämpade algoritmen. Det består av ett inmatningsskikt, flera dolda lager och ett utgående lager. Den har lager av sammankopplade noder. Varje nod är en uppfattning som matar signalen till en aktiveringsfunktion.

Förstå neuralt nätverk

Neurala nätverk tränas och undervisas precis som ett barns utvecklande hjärna tränas. De kan inte programmeras direkt för en viss uppgift. De är utbildade på ett sådant sätt att de kan anpassa sig efter de förändrade insatserna. Det finns tre metoder eller inlärningsparadigmer för att lära ut ett neuralt nätverk.

  1. Övervakad inlärning
  2. Förstärkningslärande
  3. Oövervakat lärande

Låt oss diskutera dem i korthet,

1. Handledd lärande

Som namnet antyder betyder övervakat lärande i närvaro av en handledare eller en lärare. Det betyder att en uppsättning av en märkt datauppsättning redan finns med önskad utgång, dvs den optimala åtgärden som ska utföras av det neurala nätverket som redan finns för vissa datasätt. Maskinen ges sedan nya datauppsättningar för att analysera träningsdatasätten och för att producera rätt utgång.

Det är ett slutet feedback-system, men miljön är inte i slingan.

2. Förstärkningslärande

I detta görs inlärning av kartläggning av input-output genom kontinuerlig interaktion med miljön så att det skalära indexet för prestanda kan minimeras. I detta, istället för en lärare, finns det en kritiker som konverterar den primära förstärkningssignalen, dvs den skalära ingången som mottas från miljön till heuristisk förstärkningssignal (förstärkningssignal av högre kvalitet) också en skaläringång.

Målet med detta lärande är att minimera kostnaden för att gå-funktionen, dvs.

3. Oövervakat lärande

Som namnet antyder finns det ingen lärare eller handledare tillgänglig. I detta är uppgifterna varken märkta eller klassificerade och ingen tidigare vägledning är tillgänglig för det neurala nätverket. I detta måste maskinen gruppera de tillhandahållna datamängderna beroende på likheter, skillnader och mönster utan någon träning på förhand.

Arbetar med Neural Network

Neuralnätverket är ett viktat diagram där noder är nervceller och anslutningarna representeras av kanter med vikter. Det tar input från omvärlden och betecknas med x (n).

Varje ingång multipliceras med sina respektive vikter och sedan läggs de till. En förspänning läggs till om den vägda summan motsvarar noll, där förspänningen har ingång som 1 med vikt b. Därefter överförs denna viktade summa till aktiveringsfunktionen. Aktiveringsfunktionen begränsar amplituden hos neuronets utgång. Det finns olika aktiveringsfunktioner som tröskelfunktion, Piecewise linjär funktion eller Sigmoid-funktion.

The Architectural of Neural Network

Det finns i princip tre typer av arkitektur i det neurala nätverket.

  1. Enkeltlagers framåtriktat nätverk
  2. Flerskikts framåtriktat nätverk
  3. Återkommande nätverk

1. Enkelags feedforward-nätverk

I detta har vi ett inmatningsskikt av källnoder projicerat på ett utgångsskikt av neuroner. Detta nätverk är ett framåtriktat eller acykliskt nätverk. Det benämns som ett enda lager eftersom det endast avser beräkningsneuronerna i utgångsskiktet. Ingen beräkning utförs på ingångsskiktet, det räknas därför inte.

2. Flerskikts framåtnätverk

I detta finns det ett eller flera dolda lager förutom ingångs- och utgångsskikten. Noderna för detta lager kallas dolda nervceller eller dolda enheter. Det dolda lagrets roll är att ingripa mellan utgången och den externa ingången. Nodema på ingångsskiktet levererar insignal till noderna i det andra lagret, dvs det dolda lagret, och utgången från det dolda lagret fungerar som en ingång för nästa lager och detta fortsätter för resten av nätverket.

3. Återkommande nätverk

En återkommande är nästan liknar ett framåt nätverk. Den största skillnaden är att den åtminstone har en återkopplingsslinga. Det kan finnas noll eller fler dolda lager, men åtminstone en återkopplingsslinga kommer att finnas där.

Fördelar med Neural Network

  1. Kan arbeta med ofullständig information efter utbildning.
  2. Har förmågan att feltolerans.
  3. Ha ett distribuerat minne
  4. Kan göra maskininlärning.
  5. Parallell behandling.
  6. Lagrar information om ett helt nätverk
  7. Kan lära sig icke-linjära och komplexa relationer.
  8. Förmåga att generalisera dvs.

Nödvändiga nätverksfärdigheter

  1. Kunskap om tillämpad matematik och algoritmer.
  2. Sannolikhet och statistik.
  3. Distribuerad databehandling.
  4. Grundläggande programmeringsfärdigheter.
  5. Datamodellering och utvärdering.
  6. Programvaruteknik och systemdesign.

Varför ska vi använda Neurala nätverk?

  1. Det hjälper till att modellera de icke-linjära och komplexa relationerna i den verkliga världen.
  2. De används i mönsterigenkänning eftersom de kan generalisera.
  3. De har många applikationer som textöversikt, identifiering av signaturer, handskrivningsigenkänning och många fler.
  4. Det kan modellera data med hög volatilitet.

Neurala nätverk

Det har ett brett tillämpningsområde i framtiden. Forskare arbetar ständigt med ny teknik baserad på neurala nätverk. Allt konverteras till automatisering, därför är de mycket effektiva när det gäller att hantera förändringar och kan anpassas därefter. På grund av en ökning av ny teknik finns det många jobböppningar för ingenjörer och experter på neurala nätverk. Därför kommer även neurala nätverk i framtiden att visa sig vara en viktig jobbleverantör.

Hur denna teknik kommer att hjälpa dig i karriärtillväxt

Det finns en enorm karriärtillväxt inom området för neurala nätverk. En genomsnittlig lön för neurala nätverkstekniker varierar mellan $ 33, 856 och $ 153, 240 per år ungefär.

Slutsats

Det finns mycket att vinna på neurala nätverk. De kan lära sig och anpassa sig efter den förändrade miljön. De bidrar till andra områden såväl som inom neurologi och psykologi. Därför finns det ett stort omfång av neurala nätverk både i dag och i framtiden.

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide till Vad är Neural Networks? Här diskuterade vi komponenter, arbete, färdigheter, karriärstillväxt och fördelar med Neural Networks. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -

  1. Vad är Big Data Technology?
  2. Machine Learning vs Neural Network
  3. Vad är konstgjord intelligens
  4. Introduktion till maskininlärning
  5. Introduktion till klassificering av neuralt nätverk
  6. Piecewise-funktion i Matlab
  7. Implementering av nervnätverk

Kategori: