Нейронные сети, пожалуй, один из самых сложных алгоритмов машинного обучения. Они моделируются аналогично человеческому мозгу. Чтобы понять это, человеческий мозг состоит из элементов, которые преобразовывают различные внешние сигналы в конечные результаты. Сигналы подаются в процессор датчика, который определяет пороговое значение и вес для каждого сигнала и в конечном итоге объединяет наиболее важные входные данные в один окончательный приемлемый выходной сигнал.

Нейронные сети можно использовать для понимания различных социальных, политических или экономических явлений, обработки естественного языка, а также для автоматизации устройств среди других функций. Нейроны искусственной сети работают так же, как и биологические. Тем не менее, они отличаются от биологических, поскольку выдают результат, который не является бинарным, а находится в диапазонах, т. е. от -inf до +inf, от -5 до +5 и т. д.

Входные данные подаются в процессор, который использует функцию активации для получения желаемого результата. Функция обработки состоит в основном из трех элементов: функции активации, топологии сети и обучения набору данных, что является основным элементом. Процесс включает в себя необработанные данные, попадающие на входные узлы, из которых запускается функция активации, происходит присвоение различных весов, затем выходные данные попадают в выходной узел, который затем преобразует данные в окончательный результат. Мы подробно рассмотрим этот процесс.

Функция активации включает преобразование необработанных данных в выходные данные в различных узлах. Это итеративный процесс, в котором начальные веса присваиваются необработанным данным в зависимости от признаков, а последующие веса рассчитываются с каждой итерацией.

Стандартизация или нормализация данных очень важны в этом процессе, чтобы избежать раздавливания. Это предполагает концентрацию большого количества входных значений в небольшом диапазоне выходных данных. Например. при работе с любопытными данными или при сравнении ВВП и населения. На этом этапе важно проверить распределение данных, чтобы определить, какую функцию использовать при стандартизации или нормализации. Рекомендуется нормализовать данные, чтобы входные диапазоны масштабировались до узкого диапазона около нуля. Это также позволяет избежать переобучения данных.

Топология сети играет ключевую роль в этом процессе. Вся сеть состоит из входных узлов и выходных узлов. Эти узлы организованы слоями. У нас могут быть одноуровневые узлы, которые используются в очень простых процессах. Также могут быть многослойные узлы, состоящие из дополнительных скрытых узлов. Выходной узел должен питаться всеми предыдущими входными узлами. То же самое относится к каждому скрытому узлу.

Количество узлов определяется функциями входных данных. Поскольку это искусственная, а не биологическая модель, результат определяется в основном желаемым результатом. Эти многослойные узлы известны как глубокие нейронные сети, а их изучение называется глубоким обучением.

В этот момент также вступает в игру концепция направления перемещения информации. Некоторые сети являются однонаправленными и известны как сети прямого распространения. Информация перемещается от одного узла к другому, одноуровневому или многоуровневому, в прямом направлении.

В равной степени у нас есть рекуррентные сети, которые включают движение информации в любом направлении. Однако они используются редко. Обучение данных — самая сложная часть. Здесь рассчитываются веса. Это в равной степени включает в себя усиление или ослабление отношений между различными нейронами. Одним из преимуществ этого алгоритма является то, что он может моделировать очень сложные шаблоны данных. Следовательно, это требует огромной нагрузки на процессор и может быть очень медленным, если топология сети сложна по своей природе.

Обратное распространение в основном используется в обучении. Это может быть фаза вперед или фаза назад. В прямой фазе информация перемещается от узла к узлу, присваивая веса по пути, пока не будет достигнут последний узел. Здесь нет оценки модели или улучшения ее производительности.

Обратная фаза включает сравнение целевого значения обучающих данных и данных прямой фазы для определения ошибки. Любая ошибка будет исправлена ​​путем перемещения назад и исправления путем перераспределения веса и дополнительных скрытых узлов. Это будет полезно, чтобы избежать ошибок в будущем.

Гуляя по улице, очень легко определить, находится ли в здании банк или нет, просто наблюдая за архитектурой здания или окрестностями. Приведенный выше пример может быть полезен для иллюстрации того, как перераспределяются веса при исправлении ошибок с помощью процесса, известного как градиентный спуск.