Нейронные сети — это сети, используемые в машинном обучении, которые работают аналогично нервной системе человека. Он устроен так, чтобы функционировать подобно человеческому мозгу, в котором множество вещей связаны различными способами. Искусственные нейронные сети находят широкое применение в областях, где традиционные компьютеры не слишком хороши. Существует много видов искусственных нейронных сетей, используемых для вычислительной модели.

Набор параметров и математических операций определяет тип нейронных сетей, которые будут использоваться для получения результата. Здесь мы обсудим некоторые критически важные типы нейронных сетей в машинном обучении:

7 лучших искусственных нейронных сетей в машинном обучении

1. Модульные нейронные сети

В этом типе нейронной сети многие независимые сети вносят свой вклад в результаты коллективно. Каждая из этих нейронных сетей выполняет и строит множество подзадач. Это обеспечивает набор входных данных, которые уникальны по сравнению с другими нейронными сетями. Между этими нейронными сетями нет обмена сигналами или взаимодействия для выполнения какой-либо задачи.

Сложность задачи легко снижается при решении задач с помощью этих модульных сетей, потому что они полностью разбивают значительный вычислительный процесс на мелкие компоненты. Скорость вычислений также улучшается, когда количество соединений разбивается, и уменьшается потребность во взаимодействии нейронных сетей друг с другом.

Общее время обработки также будет зависеть от участия нейронов в вычислении результатов и от того, сколько нейронов задействовано в процессе. Модульные нейронные сети (MNN) — одна из самых быстрорастущих областей искусственного интеллекта.

2. Нейронная сеть с прямой связью — искусственный нейрон

Информация в нейронной сети движется в одном направлении и представляет собой чистейшую форму искусственной нейронной сети. Этот тип нейронной сети может иметь скрытые слои, а данные вводятся через входные узлы и выходят через выходные узлы. В этой нейронной сети используется классифицирующая функция активации. Обратного распространения нет, разрешена только передняя волна.

Существует множество приложений нейронных сетей Feedforward, таких как распознавание речи и компьютерное зрение. Эти типы нейронных сетей легче поддерживать, а также они отлично реагируют на зашумленные данные.

3. Радиальная базисная функция Нейронная сеть

В функциях RBF есть два слоя. Они используются для учета расстояния центра относительно точки. В первом слое объекты внутреннего слоя объединяются с помощью функции радиального базиса. На следующем шаге выходные данные этого слоя учитываются для вычисления того же вывода в следующей итерации. Одно из применений функции Radial Basis можно увидеть в Power Restoration Systems. Необходимо максимально надежно и быстро восстановить электроэнергию после отключения электроэнергии.

4. Самоорганизующаяся нейронная сеть Кохонена

В этой нейронной сети векторы вводятся в дискретную карту из произвольного измерения. Учебные данные организации создаются путем обучения карты. На карте может быть одно или два измерения. Вес нейронов может меняться в зависимости от значения.

Местоположение нейрона не изменится при обучении карты и останется постоянным. Входной вектор и малый вес присваиваются каждому значению нейрона на первой фазе процесса самоорганизации. Выигрышный нейрон — это нейрон, который находится ближе всего к точке. Другие нейроны также начнут двигаться к точке вместе с нейроном-победителем во второй фазе.

У победившего нейрона будет наименьшее расстояние, и для вычисления расстояния между нейронами и точкой используется евклидово расстояние. Каждый нейрон представляет каждый тип кластера, и кластеризация всех точек будет происходить через итерации.

Одним из основных применений нейронной сети Кохонена является распознавание шаблонов данных. Он также используется в медицинском анализе для более точной классификации заболеваний. Данные группируются в разные категории после анализа тенденций в данных.

5. Рекуррентная нейронная сеть (RNN)

Принцип рекуррентной нейронной сети заключается в том, чтобы снова вернуть выход слоя обратно на вход. Этот принцип помогает предсказать результат слоя. В процессе вычислений каждый нейрон будет действовать как ячейка памяти. Нейрон сохранит некоторую информацию при переходе к следующему временному шагу.

Это называется рекуррентным процессом нейронной сети. Данные, которые будут использоваться позже, будут запомнены, и в процессе будет продолжена работа для следующего шага. Предсказание улучшится за счет исправления ошибок. При исправлении ошибок вносятся некоторые изменения для создания правильного вывода прогноза. Скорость обучения — это скорость, с которой сеть может сделать правильный прогноз из неправильного прогноза.

Существует много применений рекуррентных нейронных сетей, и одним из них является модель преобразования текста в речь. Рекуррентная нейронная сеть была разработана для контролируемого обучения без какого-либо обучающего сигнала.

6. Сверточная нейронная сеть

В этом типе нейронной сети обучаемые смещения и веса изначально задаются нейронам. Обработка изображений и обработка сигналов являются одними из его приложений в области компьютерного зрения. Он взял на себя OpenCV.

Изображения запоминаются по частям, чтобы помочь сети в вычислительных операциях. Фотографии распознаются путем пакетного приема входных данных. В процессе вычислений изображение преобразуется в оттенки серого из шкалы HSI или RGB. Классификация изображений выполняется по различным категориям после преобразования изображения. Края обнаруживаются путем обнаружения изменения значения пикселя.

В ConvNet используется метод классификации изображений и обработки сигналов. Для классификации изображений сверточные нейронные сети имеют очень высокий уровень точности. Это также причина, по которой сверточные нейронные сети доминируют в методах компьютерного зрения. Прогнозирование урожайности и роста земельной площади в будущем — это еще одно применение сверточных нейронных сетей в погоде и сельском хозяйстве.

7. Долгосрочная/кратковременная память

Шмидхубер и Хохрайтер в 1997 году построили нейронную сеть, которая называется сетью долговременной кратковременной памяти (LSTM). Его основная цель — запоминать вещи на долгое время в явно заданной ячейке памяти. Предыдущие значения сохраняются в ячейке памяти, если только не будет получено указание забыть значения с помощью функции «забыть ворота».

Новый материал добавляется через «входные ворота» в ячейку памяти и передается в следующее скрытое состояние из ячейки по векторам, которые определяются «выходными воротами». Составление примитивной музыки, сочинение, подобное Шекспиру, или изучение сложных последовательностей — вот некоторые из приложений LSTM.

Вывод

Это различные типы нейронных сетей, которые используются для обеспечения искусственного интеллекта и машинного обучения. Мы надеемся, что эта статья пролила свет на нейронные сети и типы, используемые для машинного обучения.

Если вы хотите узнать больше о машинном обучении и искусственном интеллекте, ознакомьтесь с IIT Madras и upGrad Advanced Certification in Machine Learning and Cloud.

Эта статья первоначально была опубликована в блоге upGrad.