Neurala nätverk skapades med ambitionen att efterlikna de komplicerade sammankopplingarna som finns mellan nervceller i det mänskliga nervsystemet.
Tanken var att eftersom det biologiska nervsystemet är så effektivt på att förmedla och bearbeta information, skulle det kunna hjälpa oss att skapa artificiell intelligens i maskiner.
Detta ledde till utvecklingen av nätverk bestående av artificiella neuroner, kapabla att hantera och överföra data på liknande sätt som en grupp neuroner i den mänskliga hjärnan.
Resultatet blev en avsevärt förbättrad förmåga för maskiner att lära sig och agera intelligent, vilket markerade uppkomsten av neurala nätverk.
I denna artikel kommer vi att gå igenom neurala nätverk, undersöka deras funktion, fördelar och andra centrala aspekter.
Låt oss börja!
Vad är neurala nätverk?
Bildkälla: Tibco.com
Neurala nätverk, eller artificiella neurala nätverk (ANN), är en central del av artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML). De tränar maskiner/datorer att bearbeta information på ett sätt som liknar hur den biologiska hjärnan fungerar. Dessa nätverk har ett anpassningsbart system som gör att de kan lära av sina tidigare handlingar och ständigt förbättra sin prestation.
Neurala nätverk utgör en underkategori av maskininlärning och bygger i grunden på algoritmer för djupinlärning. Namnet ”neuralt nätverk” är inspirerat av det komplexa nätverket av neuroner i den mänskliga hjärnan och hur dessa neuroner interagerar med varandra.
Ett neuralt nätverk använder träningsdata som indata för att främja inlärning och förbättra sina förmågor. Det sker en kontinuerlig inlärningsprocess från tidigare data, med en ökad precision över tid, vilket gör det till ett kraftfullt verktyg i modern teknik.
Neurala nätverks historia sträcker sig tillbaka till datorernas barndom. Den första versionen av ett neuralt nätverk skapades av Warren McCulloch som ett kretssystem som kunde approximera den mänskliga hjärnans funktion.
År 1958 utvecklade Frank Rosenblatt den första implementeringen av en artificiell perceptron. År 1982 publicerades en artikel av John Hopfield om ”återkommande neurala nätverk”. Neurala nätverk fick stor användning 1988 inom proteinforskning.
Tekniken användes för att förutse proteiners tredimensionella strukturer. År 1992 utvecklades en algoritm för att identifiera 3D-objekt.
Idag är neurala nätverk mycket sofistikerade. De tillämpas inom en mängd olika områden, från hälsovård, flyg och försvar till cybersäkerhet, marknadsföring och väderprognoser.
Hur fungerar neurala nätverk?
Som tidigare nämnts har utvecklingen av neurala nätverk sin inspiration i den mänskliga hjärnan, särskilt dess neurala arkitektur. Neuronerna i en mänsklig hjärna bildar ett komplext, tätt sammankopplat nätverk där signaler överförs och information bearbetas. Denna struktur är det som neurala nätverk försöker replikera.
Den grundläggande metoden för neurala nätverk är genom sammankoppling av flera lager av neuroner. Varje neuron är ansluten till en annan genom en nod.
En nod kan ta emot indata från det föregående lagret och skicka utdata till det efterföljande lagret. Denna process upprepas tills ett beslut eller en förutsägelse har nåtts av det sista lagret.
Neurala nätverks funktion kan förstås bättre genom att betrakta de enskilda mekanismerna för varje lager genom vilket data passerar och bearbetas. I en grundläggande struktur finns tre lager: indata, dolt och utdata.
Indatalager
Detta lager i neurala nätverket ansvarar för att samla in data från den omgivande miljön. Efter att data har samlats in analyserar lagret dess innehåll och tilldelar en kategori för att underlätta identifiering. Därefter skickas informationen vidare till nästa lager.
Dolt lager
Informationen som når det dolda lagret kommer från indatalagret eller andra dolda lager. Det kan finnas flera dolda lager i ett neuralt nätverk. Varje dolt lager har förmågan att analysera den indata som skickas från ett tidigare lager. Informationen bearbetas sedan och skickas vidare.
Utdatalager
Data som skickas från det sista dolda lagret når utdatalagret. Detta lager presenterar det slutliga resultatet av den databehandling som utförts i de föregående lagren. Utdatalagret kan bestå av en eller flera noder beroende på inmatningen.
Till exempel, vid hantering av binär data (1/0, Ja/Nej) används en enda utdatanod. Vid hantering av data med flera kategorier används flera noder.
Det dolda lagret utgör i grunden det djupgående inlärningsnätverket med sammankopplingar mellan flera noder. Nodsammankopplingen representeras av ett tal som kallas ”vikt”. Denna vikt visar hur mycket en nod kan påverka andra noder. Ett positivt värde innebär förmågan att aktivera en annan nod, medan ett negativt värde innebär att undertrycka en annan nod.
Typer av neurala nätverk
För olika användningsområden och datatyper används olika neurala nätverk, var och en med sin egen unika arkitektur. Här är några exempel på olika typer av neurala nätverk:
#1. Feed Forward-nätverk
I denna typ av neurala nätverk finns flera sammanlänkade dolda lager och neuroner. Informationsflödet sker endast i en riktning, framåt, utan bakåtpropagering, vilket förklarar namnet ”feedforward”. En ökad mängd av dessa lager bidrar till viktanpassning och därmed inlärning.
#2. Perceptron
Detta är den mest grundläggande formen av ett nätverk som består av endast en neuron. Neuronen tillämpar en aktiveringsfunktion på indatan för att producera en binär utdata. Den summerar i huvudsak ingångsvärdet och nodens vikt och skickar summan till aktiveringsfunktionen för att skapa utdata. Dolda lager saknas i denna typ av nätverk.
#3. Flerskiktsperceptron
Denna typ av neurala nätverk möjliggör backpropagation, vilket inte stöds i feedforward-systemet. Den inkluderar flera dolda lager och aktiveringsfunktioner som tillåter dubbelriktat dataflöde. Inmatningar sprids framåt medan viktjusteringar sker bakåt. Aktiveringsfunktionen kan ändras baserat på det önskade målet.
#4. Radiellt basnätverk
Denna nätverkskategori använder ett lager av Radial Basis Function (RBF)-neuroner mellan indata- och utdatalagren. Dessa neuroner kan lagra klasserna för olika träningsdata och därmed använda ett annat sätt att förutsäga mål. Neuronen jämför de euklidiska avstånden med de lagrade klasserna från funktionsvärdet för indatan.
#5. Konvolutionellt nätverk
Detta neurala nätverk innehåller flera lager av faltningar som identifierar viktiga egenskaper från indata, som till exempel bilder. De första lagren fokuserar på detaljer på låg nivå, medan efterföljande lager fokuserar på detaljer på högre nivå. En anpassad matris eller filter används av nätverket för att skapa kartor.
#6. Återkommande nätverk
Detta nätverk används när man vill göra förutsägelser från en given datasekvens. Det kan ta tidsfördröjda inmatningar av den senaste förutsägelsen. Denna information lagras i RNN-datacellen, som i sin tur fungerar som en extra inmatning som används för förutsägelsen.
#7. Korttidsminnesnätverk
I denna typ av neurala nätverk används en särskild minnescell för att lagra information under en längre tid och lösa problem med försvinnande gradienter. Logiska grindar används för att identifiera de utgångar som ska användas eller kasseras. De tre logiska grindar som används är: input, output och forget.
Fördelar med neurala nätverk
Neurala nätverk erbjuder många fördelar:
- Tack vare sin struktur kan de bearbeta data och lära sig komplexa och olinjära relationer om den verkliga världen och generalisera sina kunskaper för att skapa nya resultat.
- Neurala nätverk har inga begränsningar när det gäller inmatning. Därmed kan de modellera heteroskedasticitet, vilket gör det möjligt att lära sig om dolda relationer mellan data.
- Ett neuralt nätverk kan lagra data över hela nätverket och arbeta med bristfällig data. Detta skapar redundans i data och minskar risken för dataförlust.
- Tack vare redundanta anslutningar kan de bearbeta flera data parallellt. Detta gör att neurala nätverk kan utföra flera funktioner samtidigt.
- Möjligheten att justera databehandlingen ger dem stark feltolerans och gör att de kontinuerligt kan förbättra sig.
- Eftersom nätverket använder ett distribuerat minne är det motståndskraftigt mot datakorruption.
- De kan lära sig av tidigare händelser, vilket gör att maskiner kan tränas för att fatta bättre beslut.
Användningsområden för neurala nätverk
- Förutsäga aktiemarknadens resultat: Flerskiktsperceptron används ofta för att förutse aktiemarknadens resultat och förbereda sig för förändringar på aktiemarknaden. Systemet skapar prognoser baserade på vinstmarginaler, årlig avkastning och historiska resultatdata från aktiemarknaden.
- Ansiktsigenkänning: Konvolutionella nätverk används för att driva ansiktsigenkänningssystem som matchar ett angivet ansikts-ID med en lista över ansikts-ID:n i databasen för att verifiera en matchning.
- Studera beteende på sociala medier: Flerskiktsperceptron kan användas för att studera människors beteende på sociala medier genom virtuella konversationer och interaktioner på sociala plattformar. Denna information kan användas i marknadsföringsaktiviteter.
- Flygforskning: Tidsfördröjningsnätverk kan användas inom olika områden inom flygteknik, till exempel mönsterigenkänning, säkra styrsystem, högpresterande autopilotering, diagnos av fel i flygplan och utveckling av simuleringar. Detta bidrar till att förbättra säkerheten inom branschen.
- Försvarsplanering: Försvarsstrategier kan utformas och utvecklas med hjälp av neurala nätverk. Tekniken kan användas för att förutsäga försvarsrisker, styra automatiserad utrustning och identifiera potentiella platser för patrullering.
- Hälsovård: Nätverket kan användas för att utveckla förbättrade bildtekniker för ultraljud, datortomografi och röntgen. Det kan även bidra till att förbättra registrering och spårning av patientdata.
- Identitetsverifiering: Mönster i handstil kan identifieras med hjälp av neurala nätverk. Det kan underlätta identifieringen av potentiella bevis på förfalskning genom system för handstil- och signaturverifiering.
- Väderprognoser: Data från vädersatelliter kan användas för dynamisk modellering och mer exakta prognoser av vädermönster. Detta kan hjälpa till att utfärda tidiga varningar om naturkatastrofer så att förebyggande åtgärder kan vidtas i tid.
Läromedel
#1. Deep Learning A-Z av Udemy
Deep Learning A-Z från Udemy hjälper dig att lära dig hur man använder Python för att skapa djupgående inlärningsalgoritmer. Kursen varar 22 timmar och 33 minuter.
Kursen lär deltagarna:
- Att få en bättre förståelse för koncepten AI, neurala nätverk, självorganiserande kartor, Boltzmann-maskiner och autoenkodare.
- Att tillämpa dessa tekniker i praktiska verkliga situationer.
Kursen kostar $39,98.
#2. Data Science av Udemy
Data Science är en utmärkt kurs om djupinlärning och neurala nätverk som ger en djupgående täckning av neurala nätverksteorier som används inom maskininlärning. Även denna kurs erbjuds av Udemy och varar i 12 timmar.
Kursen kommer att lära ut:
- Om djupinlärning och neurala nätverksfunktioner.
- Att utveckla kod för neurala nätverk från grunden.
Kursen kostar $35,13.
#3. Bygga neurala nätverk av Udemy
Udemy-kursen ”Building Neural Networks in Python from scratch” gör det möjligt för deltagaren att utveckla kunskaper i djupinlärning och maskininlärning med hjälp av gradient descent och linjär regression. Kursen varar 3 timmar och 6 minuter.
Kursen lär ut:
- Om de grundläggande funktionerna i neurala nätverk, såsom linjär regression, bakåtpropagering och kostnadsfunktion.
- Att träna neurala nätverk, klassificera dem, anpassa deras inlärningshastigheter, normalisera indata och optimera deras noggrannhet.
Kursen kostar $31,50.
#4. Neurala nätverk och djupinlärning av Coursera
Kursen Neural Networks and Deep Learning erbjuds av Coursera. Detta är den första kursen i en specialisering om djupinlärning och fokuserar på grundläggande koncept. Kursen tar 25 timmar att genomföra.
Kursen lär ut:
- Att bli bekant med viktiga tekniska trender som driver utvecklingen inom djupinlärning.
- Att lära sig hur man tränar djupinlärningsmodeller och använder dem för att utveckla ett fullständigt sammankopplat nätverk.
Denna kurs är tillgänglig kostnadsfritt.
#5. Bygga avancerad djupinlärning och NLP
Kursen ”Building Advanced Deep Learning och NLP” erbjuds av Educative. Kursen tar cirka 5 timmar att slutföra.
Kursen lär ut:
- Att arbeta i praktiska kodningsmiljöer.
- Att lära sig om koncept inom djupinlärning och arbeta med projekt relaterade till Natural Language Processing (NLP) och avancerad djupinlärning.
Kursen kostar $9,09 per månad.
#6. Neurala nätverksprojekt med Python:
Boken av James Loy är en komplett guide till hur du använder Python för att upptäcka kraften i artificiella neurala nätverk. Du kommer att lära dig och implementera neurala nätverk med hjälp av sex projekt i Python. Att slutföra detta projekt kommer att hjälpa dig att bygga din egen ML-portfölj.
Kursen lär ut:
- Neurala nätverksarkitekturer som LSTM och CNN
- Att använda populära bibliotek som Keras
- Projekt som omfattar sentimentanalys, ansiktsigenkänning, objektidentifiering och mer.
#7. Neurala nätverk och djupinlärning
Denna bok av Charu C. Aggarwal täcker moderna och klassiska modeller inom djupinlärning. Den kommer att lära dig algoritmerna och teorin bakom djupinlärning och neurala nätverk, vilket gör att du kan tillämpa dem på en rad olika användningsområden.
Den omfattar också applikationer som rekommendationssystem, bildtextning och klassificering, textanalys, maskinöversättning, spel och mer.
Du kommer att lära dig:
- Grunderna i neurala nätverk.
- Principerna för neurala nätverk.
- Avancerade ämnen inom neurala nätverk som GAN, neurala Turing-maskiner etc.
Slutsats
Neurala nätverk är i grunden en del av AI som stöder inlärning på ett sätt som liknar mänsklig intelligens. De består av flera lager, var och en med sin egen funktion och utdata. Med tanke på deras fördelar som precision, kapacitet för databearbetning, parallell beräkning och så vidare, ökar användningen av neurala nätverk i flera sektorer för att skapa förutsägelser och smartare beslut.
Du kan även utforska konvolutionella neurala nätverk.