Hvad er Deep Learning og Neural Network

Neural Networks og Deep Learning er i øjeblikket de to varme buzzwords, der bruges i dag med Artificial Intelligence. Den nylige udvikling i verden af ​​kunstig intelligens kan tilskrives disse to, da de har spillet en vigtig rolle i forbedringen af ​​intelligens af AI.

Kig rundt, og du vil finde flere og mere intelligente maskiner rundt. Takket være Neural Networks og Deep Learning, job og kapaciteter, der engang blev betragtet, bliver forte af mennesker nu udført af maskiner. I dag bliver maskiner ikke længere lavet til at spise mere komplekse algoritmer, men i stedet bliver de udviklet til selvstændige selvundervisningssystemer, der kan revolutionere mange brancher rundt. Læring

har givet forskerne stor succes i opgaver som billedgenkendelse, talegenkendelse og at finde dybere relationer i et datasæt. Ved hjælp af tilgængeligheden af ​​massive mængder data og beregningsstyrke kan maskiner genkende objekter, oversætte tale, træne sig selv for at identificere komplekse mønstre, lære at udforme strategier og lave beredskabsplaner i realtid. arbejde? Ved du, at både Neutral Networks og Deep Learning relateret, faktisk at forstå Deep learning, skal du først forstå om Neural Networks? Læs mere for at vide mere. Hvad er et neuralt netværk? Et neuralt netværk er dybest set et programmeringsmønster eller et sæt algoritmer, der gør det muligt for en computer at lære fra observationsdataene. Et neuralt netværk ligner en menneskelig hjerne, som virker ved at genkende mønstrene. De sensoriske data tolkes ved hjælp af en maskineopfattelse, mærkning eller klyngning af rå input. De genkendte mønstre er numeriske, indesluttet i vektorer, hvori dataene er billeder, lyd, tekst osv. Oversættes. Tænk neuralt netværk! Tænk på hvordan en menneskelig hjernefunktion

Som nævnt ovenfor fungerer et neuralt netværk ligesom en menneskelig hjerne; den erhverver al viden gennem en læringsproces. Derefter lagrer synaptiske vægte den erhvervede viden. Under læringsprocessen bliver netværkssynaptiske vægte reformeret for at nå det ønskede mål.

Netop som den menneskelige hjerne fungerer neurale netværk som ikke-lineære parallelinformationsbehandlingssystemer, der hurtigt udfører beregninger som mønstergenkendelse og mønstergenkendelse opfattelse. Som følge heraf fungerer disse netværk meget godt inden for områder som tale-, lyd- og billedgenkendelse, hvor input / signaler er iboende ikke-lineære.

I enkle ord kan du huske Neural Network som noget, der kan lagre viden som et menneske

(Neural Networks)

Neural Networks består af tre lag, Input layer, Skjult lag og

Output layer.

Hvert lag består af et eller flere noder, som vist i nedenstående diagram af små cirkler. Linjerne mellem noderne angiver strømmen af ​​information fra et knudepunkt til det næste. Oplysningerne strømmer fra input til output, dvs. fra venstre mod højre (i nogle tilfælde kan det være fra højre til venstre eller begge veje).

Noden i inputlaget er passive, hvilket betyder, at de ikke ændrer dataene. De modtager en enkelt værdi på deres input og duplikerer værdien til deres flere udgange. Mens nodene i det skjulte og output lag er aktive. Således kan de ændre dataene.

1. I en sammenkoblet struktur duplikeres hver værdi fra inputlaget og sendes til alle de skjulte noder. Værdierne, der indtaster en skjult knude, multipliceres med vægte, et sæt forudbestemte numre, der er gemt i programmet. De vægtede indgange tilsættes derefter for at producere et enkelt nummer. Neurale netværk kan have et hvilket som helst antal lag og ethvert antal noder pr. Lag. De fleste applikationer bruger trelagsstrukturen med maksimalt et par hundrede indgangsknuder
2. Eksempel på neuralt netværk
3. Overvej et neuralt netværk genkendende objekter i et sonarsignal, og der er 5000 signalprøver gemt i pc`en. Pc`en skal finde ud af om disse prøver repræsenterer en ubåd, hval, isbjerge, havsklipper eller slet ingenting? Konventionelle DSP-metoder vil nærme sig dette problem med matematik og algoritmer, såsom korrelation og frekvensspektrumanalyse.

Med et neuralt netværk vil de 5000 prøver blive fodret til inputlaget, hvilket resulterer i værdier, der popper fra outputlaget. Ved at vælge de korrekte vægte kan udgangen konfigureres til at rapportere en bred vifte af oplysninger. For eksempel kan der være output til: ubåd (ja / nej), havbjerge (ja / nej), hval (ja / nej) osv.

Med andre vægte kan udgangene klassificere objekterne som metal eller ikke -metal, biologisk eller ikke-biologisk, fjende eller allieret osv. Ingen algoritmer, ingen regler, ingen procedurer; kun et forhold mellem input og output dikteret af værdierne af de valgte vægte.

Lad os nu forstå begrebet Deep Learning.

Hvad er en Deep Learning

Dyb læring er dybest set en delmængde af neurale netværk; måske kan du sige et komplekst neuralt netværk med mange skjulte lag i det.

Teknisk set kan Deep Learning også defineres som et kraftfuldt sæt teknikker til læring i neurale netværk. Det refererer til kunstige neurale netværk (ANN), der består af mange lag, massive datasæt, kraftig computerhardware til at gøre kompliceret træningsmodel mulig. Den indeholder klassen af ​​metoder og teknikker, der anvender kunstige neurale netværk med flere lag af stadig mere rigdom.

Struktur af Deep Learning Network

Dybe læringsnet bruger for det meste neurale netværksarkitekturer og kaldes derfor ofte som dybe neurale netværk. Brug af arbejde "dyb" refererer til antallet af skjulte lag i det neurale netværk. Et konventionelt neuralt netværk indeholder tre skjulte lag, mens dybe netværk kan have så mange som 120-150.

Deep Learning involverer at fodre et computersystem mange data, som det kan bruge til at træffe beslutninger om andre data. Disse data føres gennem neurale netværk, som det er tilfældet med maskinindlæring. Deep Learning-netværk kan lære funktioner direkte fra dataene uden behov for manuel ekstraktion af ekstraudstyr.

Eksempler på Deep Learning

Deep learning er i øjeblikket udnyttet i næsten alle brancher, der starter fra Automobile, Aerospace og Automation til Medical. Her er nogle af eksemplerne.

Google, Netflix og Amazon: Google bruger det i sine tal- og billedgenkendelsesalgoritmer. Netflix og Amazon bruger også dyb læring til at bestemme, hvad du vil se eller købe næste

Kørsel uden driver: Forskere bruger dybe læringsnetværk til automatisk at registrere genstande som stopskilt og trafiklys. Dyb læring bruges også til at opdage fodgængere, som hjælper med at mindske ulykker.

Rumfart og forsvar: Dyb læring bruges til at identificere objekter fra satellitter, der lokaliserer områder af interesse, og identificere sikre eller usikre zoner til tropper. Deep Learning, Facebook finder automatisk og tagger venner i dine fotos. Skype kan oversætte talte kommunikationer i realtid og ganske præcist også.

Medicinsk forskning: Medicinske forskere bruger dyb læring til automatisk at detektere kræftceller.

Industriel automatisering: Dyb læring hjælper med til at forbedre medarbejdernes sikkerhed omkring tunge maskiner automatisk

• Elektronik: Deep learning bruges i automatiseret høre- og taleoversættelse.
• Konklusion
• Begrebet Neural Networks er ikke nyt, og forskere har mødt med moderat succes i det sidste årti eller deromkring. Men den rigtige spilveksler har været udviklingen af ​​Deep Neural Networks.
• Ved at udføre de traditionelle maskinindlæringsmetoder har det vist sig, at dybe neurale netværk kan trænes og afprøves ikke kun af få forskere, men det har mulighed for at vedtages af multinationale teknologivirksomheder at komme med bedre nyskabelser i den nærmeste fremtid.
• Takket være Deep Learning og Neural Network gør AI ikke bare opgaverne, men det er begyndt at tænke!