Học sâu và mạng thần kinh

Mạng nơron và Học tập sâu hiện là hai buzzwords nóng đang được sử dụng hiện nay với trí tuệ nhân tạo. Những phát triển gần đây trong thế giới trí thông minh nhân tạo có thể là do chúng đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện trí thông minh của AI.

Nhìn xung quanh, và bạn sẽ tìm thấy nhiều máy thông minh hơn. Nhờ vào mạng lưới thần kinh và học sâu, các công việc và khả năng đã từng được coi là sở trường của con người hiện đang được thực hiện bởi các máy móc. Ngày nay, Máy móc không còn được dùng để ăn các thuật toán phức tạp hơn, mà thay vào đó, chúng được cho ăn để phát triển thành một hệ thống tự học, tự dạy học có khả năng cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp.

Neural Networks và Deep Việc học đã cho phép các nhà nghiên cứu thành công trong các nhiệm vụ như nhận dạng hình ảnh, nhận dạng giọng nói, tìm kiếm mối quan hệ sâu sắc hơn trong một tập hợp dữ liệu. Được hỗ trợ bởi số lượng lớn dữ liệu và công suất tính toán, máy có thể nhận biết đối tượng, dịch lời nói, rèn luyện bản thân để xác định các mẫu phức tạp, học cách lập chiến lược và lập kế hoạch dự phòng trong thời gian thực. công việc? Bạn có biết rằng cả mạng lưới trung tính và học tập sâu có liên quan, trên thực tế, để hiểu sâu về học tập, trước tiên bạn phải hiểu về mạng thần kinh? Đọc thêm để biết thêm.

Mạng nơron là gì

Mạng Neural về cơ bản là một mẫu lập trình hoặc một bộ thuật toán cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu quan sát. Một mạng thần kinh tương tự như một bộ não con người, hoạt động bằng cách nhận ra các mẫu. Dữ liệu giác quan được diễn giải bằng cách sử dụng nhận thức máy, ghi nhãn hoặc nhóm đầu vào thô. Các mẫu được nhận dạng là số, được đính kèm trong các vec-tơ, trong đó các dữ liệu như hình ảnh, âm thanh, văn bản, v.v. được dịch.

Nghĩ về Mạng Thần kinh! Hãy suy nghĩ về chức năng của não người

Như đã đề cập ở trên, một mạng thần kinh hoạt động giống như một bộ não con người; nó thu nhận tất cả các kiến ​​thức thông qua một quá trình học tập. Sau đó, trọng lượng synaptic lưu trữ kiến ​​thức thu được.

Cũng giống như bộ não con người, mạng nơron hoạt động giống như các hệ thống xử lý thông tin song song phi tuyến tính, thực hiện nhanh các tính toán như nhận dạng mẫu và nhận thức. Kết quả là, các mạng này hoạt động rất tốt trong các lĩnh vực như nhận dạng giọng nói, âm thanh và hình ảnh nơi đầu vào / tín hiệu vốn không tuyến tính.

Nói một cách đơn giản, bạn có thể nhớ Mạng nơron như một thứ có khả năng chứa kiến ​​thức như con người

Cấu trúc mạng thần kinh

(Hình ảnh tín dụng: Mathworks)

Mạng nơron bao gồm ba lớp, Lớp đầu vào,

1. Lớp ẩn và
2. Lớp đầu ra.
3. Mỗi lớp bao gồm một hoặc nhiều nút, như thể hiện trong sơ đồ dưới đây bằng các vòng tròn nhỏ. Các dòng giữa các nút cho biết luồng thông tin từ một nút đến nút tiếp theo. Luồng thông tin từ đầu vào đến đầu ra, tức là từ trái sang phải (trong một số trường hợp nó có thể từ phải sang trái hoặc cả hai cách).

Các nút của lớp đầu vào là thụ động, nghĩa là chúng không sửa đổi dữ liệu. Họ nhận được một giá trị duy nhất trên đầu vào của họ và nhân đôi giá trị cho nhiều kết quả đầu ra của họ. Trong khi đó, các nút của lớp ẩn và đầu ra đang hoạt động. Vì vậy mà họ có thể sửa đổi dữ liệu.

Trong một cấu trúc được kết nối với nhau, mỗi giá trị từ lớp đầu vào được nhân đôi và gửi đến tất cả các nút ẩn. Các giá trị nhập vào một nút ẩn được nhân với trọng số, một tập hợp các số được xác định trước được lưu trữ trong chương trình. Các đầu vào trọng số sau đó được thêm vào để tạo ra một số duy nhất. Các mạng thần kinh có thể có bất kỳ số lượng lớp nào và bất kỳ số lượng nút nào trên mỗi lớp. Hầu hết các ứng dụng sử dụng cấu trúc ba lớp với tối đa vài trăm nút đầu vào

Ví dụ về mạng thần kinh

Hãy xem xét một mạng nơron nhận dạng các vật thể trong tín hiệu sóng siêu âm và có 5000 mẫu tín hiệu được lưu trữ trong PC. PC phải tìm hiểu xem các mẫu này có đại diện cho tàu ngầm, cá voi, tảng băng trôi, đá biển hay không gì cả? Các phương pháp DSP thông thường sẽ tiếp cận vấn đề này với toán học và thuật toán, chẳng hạn như tương quan và phân tích phổ tần số.

Trong khi với mạng nơron, 5000 mẫu sẽ được đưa vào lớp đầu vào, dẫn đến các giá trị popping từ lớp đầu ra. Bằng cách chọn các trọng số thích hợp, đầu ra có thể được cấu hình để báo cáo một loạt các thông tin. Ví dụ, có thể có kết quả đầu ra cho: tàu ngầm (có / không), đá biển (có / không), cá voi (có / không), v.v.

Với trọng số khác, kết quả đầu ra có thể phân loại các đối tượng dưới dạng kim loại hoặc không -metal, sinh học hoặc phi sinh học, kẻ thù hoặc đồng minh, vv Không có thuật toán, không có quy tắc, không có thủ tục; chỉ có một mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra được quyết định bởi các giá trị của trọng số được chọn.

Bây giờ, hãy hiểu khái niệm về Học tập Sâu.

Học sâu là gì?; có lẽ bạn có thể nói một mạng lưới thần kinh phức tạp với nhiều lớp ẩn trong nó.

Về mặt kỹ thuật, học sâu cũng có thể được định nghĩa là một tập hợp các kỹ thuật mạnh mẽ để học trong các mạng thần kinh. Nó đề cập đến các mạng thần kinh nhân tạo (ANN) bao gồm nhiều lớp, tập hợp dữ liệu khổng lồ, phần cứng máy tính mạnh mẽ để làm cho mô hình đào tạo phức tạp có thể. Nó chứa các lớp phương pháp và kỹ thuật sử dụng mạng nơron nhân tạo với nhiều lớp chức năng ngày càng phong phú hơn.

Cấu trúc mạng học tập sâu

Mạng học tập sâu chủ yếu sử dụng kiến ​​trúc mạng nơron và do đó thường được gọi là mạng nơron sâu. Sử dụng tác phẩm “sâu” ám chỉ số lượng lớp ẩn trong mạng thần kinh. Một mạng nơron thông thường chứa ba lớp ẩn, trong khi mạng sâu có thể có tới 120- 150. Học tập sâu bao gồm việc cho hệ thống máy tính nhiều dữ liệu, có thể sử dụng để đưa ra quyết định về dữ liệu khác. Dữ liệu này được cung cấp thông qua mạng thần kinh, như trường hợp trong học máy. Các mạng học tập sâu có thể học các tính năng trực tiếp từ dữ liệu mà không cần khai thác tính năng thủ công.

Các ví dụ về học tập sâu

Học tập sâu hiện đang được sử dụng trong hầu hết các ngành bắt đầu từ ô tô, hàng không vũ trụ và tự động hóa đến y tế. Dưới đây là một số ví dụ.

Google, Netflix và Amazon: Google sử dụng nó trong các thuật toán nhận dạng giọng nói và hình ảnh của nó. Netflix và Amazon cũng sử dụng kiến ​​thức sâu để quyết định xem bạn muốn xem hoặc mua gì bên cạnh

Lái xe không có tài xế: Các nhà nghiên cứu đang sử dụng mạng học sâu để tự động phát hiện các vật như dấu hiệu dừng và đèn giao thông. Học tập sâu được sử dụng để phát hiện người đi bộ, giúp giảm thiểu tai nạn.

Không gian vũ trụ và phòng thủ: Học tập sâu được sử dụng để xác định các vật thể từ vệ tinh xác định các khu vực quan tâm và xác định các khu vực an toàn hoặc không an toàn cho quân đội. Học tập sâu, Facebook tự động tìm và gắn thẻ bạn bè trong ảnh của bạn. Skype có thể dịch các thông tin liên lạc bằng giọng nói trong thời gian thực và khá chính xác.

• Nghiên cứu Y khoa: Các nhà nghiên cứu y học đang sử dụng học tập sâu để tự động phát hiện tế bào ung thư
• Tự động hóa công nghiệp: Học tập sâu giúp cải thiện an toàn lao động xung quanh máy móc nặng Phát hiện khi người hoặc vật thể ở trong khoảng cách không an toàn của máy móc.
• Điện tử: Học sâu được sử dụng trong dịch thuật nghe và nói tự động.
• Kết luận
• Khái niệm mạng nơron không phải là mới và các nhà nghiên cứu đã gặp với thành công vừa phải trong thập kỷ qua. Nhưng sự thay đổi game thực sự là sự phát triển của mạng thần kinh sâu.
• Bằng cách thực hiện các phương pháp học máy truyền thống, nó đã cho thấy rằng các mạng thần kinh sâu có thể được đào tạo và thử nghiệm không chỉ bởi một vài nhà nghiên cứu, nhưng nó có phạm vi được các công ty công nghệ đa quốc gia áp dụng để có những cải tiến tốt hơn trong tương lai gần.
• Nhờ Deep Learning và Neural Network, AI không chỉ thực hiện các nhiệm vụ, mà nó đã bắt đầu suy nghĩ!