Eine Einführung in neuronale Netze und Deep Learning: Strukturen, Typen und Einschränkungen

Da Sie diesen Artikel lesen, haben Sie wahrscheinlich ein Verständnis für grundlegendes maschinelles Lernen – wenn nicht für die technischen Aspekte, dann zumindest für die theoretischen Aspekte des maschinellen Lernens.

Deep Learning ist der nächste logische Schritt nach maschinellem Lernen. Beim traditionellen maschinellen Lernen wurden die Maschinen dazu gebracht, auf der Grundlage von Überwachung oder Verstärkung zu lernen. Deep Learning zielt jedoch darauf ab, den Prozess des menschlichen Lernens zu replizieren und ermöglicht es den Systemen, selbst zu lernen.

Möglich wird dies durch neuronale Netze. Denken Sie an die Neuronen in Ihrem Gehirn und wie sie funktionieren. Stellen Sie sich nun vor, sie würden in künstliche Netze umgewandelt – das sind künstliche neuronale Netze.

Deep Learning und neuronale Netze werden die Welt, die wir kennen, revolutionieren, und es gibt viel zu entdecken, wenn es um diese Technologie geht.

In diesem einführenden Artikel geben wir Ihnen ein kurzes Verständnis von Deep Learning zusammen mit der Funktionsweise neuronaler Netze, ihren unterschiedlichen Typen und einigen Einschränkungen neuronaler Netze.

Deep Learning – Ein kurzer Überblick

Deep Learning kann als Teilbereich des maschinellen Lernens betrachtet werden. Im Gegensatz zu herkömmlichen Algorithmen oder Systemen für maschinelles Lernen verwenden Deep-Learning-Systeme jedoch mehrere Ebenen, um Merkmale höherer Ordnung aus der rohen Eingabe zu extrahieren, mit der sie gefüttert werden. Je größer die Anzahl der Schichten, desto „tiefer“ wird das Netzwerk sein und desto besser wird die Merkmalsextraktion und das Gesamtlernen sein.

Den Begriff Deep Learning gibt es schon seit den 1950er Jahren, aber die damaligen Ansätze waren ziemlich unbeliebt. Da in diesem Bereich immer mehr geforscht wird, schreitet das Deep Learning immer weiter voran, und heute verfügen wir über ausgefeilte Deep-Learning-Methoden, die von neuronalen Netzwerken unterstützt werden.

Einige der populäreren Anwendungen neuronaler Netze im Deep Learning umfassen Gesichtserkennung, Objekterkennung, Bilderkennung, Text-zu-Sprache-Erkennung und -Transkription und mehr. Aber wir kratzen nur an der Oberfläche – es gibt noch viel zu entdecken!

Bevor Sie also tiefer in das Verständnis von Deep Learning eintauchen, müssen wir zunächst verstehen, was ein künstliches neuronales Netzwerk in der KI ist.

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Künstliche neuronale Netz

KNNs sind von der tatsächlichen Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert und bilden die Grundlage für Deep Learning. Diese Systeme nehmen Daten auf, trainieren sich selbst, um Muster in den Daten zu finden, und finden Ausgaben für einen neuen Satz ähnlicher Daten.

Das ist es, was Deep Learning antreibt – neuronale Netze lernen von selbst und werden besser darin, Muster automatisch und ohne menschliches Eingreifen zu finden. Dadurch können neuronale Netze als Sortier- und Kennzeichnungssystem für Daten fungieren.

Lassen Sie uns ANNs eingehend verstehen, indem wir zuerst Perceptrons verstehen.

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Perzeptron

ANNs bestehen aus kleineren Einheiten, so wie die neuronalen Netzwerke in unserem Gehirn aus kleineren Einheiten bestehen, die Neuronen genannt werden. Die kleineren Einheiten von KNNs werden Perzeptrone genannt. Im Wesentlichen enthält Perceptron eine oder mehrere Eingabeschichten, eine Vorspannung, eine Aktivierungsfunktion und eine endgültige Ausgabe.

Das Perzeptron arbeitet, indem es Eingaben empfängt, sie mit Gewicht multipliziert und sie durch eine Aktivierungsfunktion weiterleitet, um eine Ausgabe zu erzeugen. Das Hinzufügen von Bias ist wichtig, damit kein Problem auftritt, selbst wenn alle Eingaben Null sind. Es funktioniert nach folgender Formel:

Y = ∑ (Gewicht * Input) + Bias

Das erste, was passiert, sind Berechnungen innerhalb des einzelnen Perzeptrons. Hier wird die gewichtete Summe berechnet und an die Aktivierungsfunktion weitergegeben. Auch hier kann es verschiedene Arten von Aktivierungsfunktionen wie trigonometrische Funktion, Stufenfunktion, Aktivierungsfunktion usw. geben.

Aufbau eines künstlichen neuronalen Netzes

Um ein neuronales Netzwerk zu entwickeln, besteht der erste Schritt darin, verschiedene Schichten von Perzeptronen zusammenzufassen. Auf diese Weise erhalten wir ein mehrschichtiges Perzeptronmodell.

Von diesen mehreren Schichten ist die erste Schicht die Eingabeschicht. Diese Schicht nimmt die Eingaben direkt auf. Während die letzte Schicht als Ausgabeschicht bezeichnet wird und für die Erstellung der gewünschten Ausgaben verantwortlich ist.

Alle Schichten zwischen Eingabe- und Ausgabeschichten werden als verborgene Schichten bezeichnet. Diese Layer kommunizieren nicht direkt mit den Feature-Eingaben oder der endgültigen Ausgabe. Vielmehr sind Hidden-Layer-Neuronen einer Schicht über unterschiedliche Kanäle mit der anderen Schicht verbunden.

Die Ausgabe, die von der Aktivierungsfunktion abgeleitet wird, entscheidet darüber, ob ein Neuron aktiviert wird oder nicht. Sobald ein Neuron aktiviert ist, kann es über die Kommunikationskanäle Daten an die nächsten Schichten übertragen. Somit werden alle Datenpunkte durch das Netzwerk propagiert.

In der Ausgabeschicht schließlich bestimmt das Neuron mit dem höchsten Wert durch Feuern die endgültige Ausgabe. Der Wert, den Neuronen nach all der Ausbreitung erhalten, ist eine Wahrscheinlichkeit. Dies bedeutet, dass das Netzwerk die Ausgabe anhand des höchsten Wahrscheinlichkeitswerts basierend auf der Eingabe, die es erhält, schätzt.

Sobald wir die endgültige Ausgabe erhalten haben, können wir sie mit einem bekannten Etikett vergleichen und die Gewichtsanpassungen entsprechend vornehmen. Dieser Vorgang wird wiederholt, bis wir die maximal zulässigen Iterationen oder die akzeptable Fehlerrate erreicht haben.

Lassen Sie uns nun ein wenig über die verschiedenen Arten von verfügbaren neuronalen Netzwerken sprechen.

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Verschiedene Arten von neuronalen Netzen

Heute sehen wir uns die beiden beliebtesten Arten von neuronalen Netzen an, die für Deep Learning verwendet werden, nämlich CNNs und RNNs.

CNNs – Convolutional Neural Networks

Anstatt mit einfachen 2-D-Arrays zu arbeiten, arbeiten CNNs mit einer 3-D-Anordnung von Neuronen. Die erste Schicht wird als Faltungsschicht bezeichnet. Jedes Neuron in dieser Faltungsschicht ist nur für die Verarbeitung eines kleinen Teils der Eingabeinformationen verantwortlich. Infolgedessen versteht das Netzwerk das gesamte Bild in kleinen Teilen und berechnet sie mehrfach, um das Gesamtbild erfolgreich zu vervollständigen.

Daher sind CNNs äußerst wertvoll für die Bilderkennung, Objekterkennung und andere ähnliche Aufgaben. Andere Anwendungen, in denen CNNs erfolgreich waren, umfassen Spracherkennung, Computer-Vision-Aufgaben und maschinelle Übersetzung.

RNNs – Wiederkehrende neuronale Netze

RNNs traten um die 1980er Jahre ins Rampenlicht und sie verwenden Zeitreihendaten oder sequentielle Daten, um Vorhersagen zu treffen. Daher sind sie praktisch für zeitliche oder ordinale Lösungen wie Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Übersetzung und mehr.

Wie CNNs benötigen auch RNNs Trainingsdaten, um zu lernen und dann Vorhersagen zu treffen. Was RNNs jedoch von CNNs unterscheidet, ist, dass RNNs in der Lage sind, sich die Ausgabe einer Schicht zu merken und sie an die Neuronen anderer Schichten zurückzugeben. Infolgedessen kann man sich dies als ein Feedback-Netzwerk vorstellen, das Informationen immer wieder neu verarbeitet, anstatt die Informationen nur wie KNNs weiterzuleiten.

Einschränkungen bei der Arbeit mit neuronalen Netzen

Neuronale Netze sind ein Bereich laufender Forschung und Modifikationen. Daher gibt es oft einige Mängel, die behoben und behoben werden, um ausgeklügelte Modifikationen in die Technologie einzubringen. Schauen wir uns einige Einschränkungen von neuronalen Netzwerken an:

Benötigt viele Daten

Neuronale Netze arbeiten mit einer riesigen Menge an Trainingsdaten, um richtig zu funktionieren. Wenn Sie nicht über große Datenmengen verfügen, wird es für das Netzwerk schwierig, sich selbst zu trainieren. Darüber hinaus haben neuronale Netze mehrere Parameter – wie Lernraten, Anzahl der Neuronen pro Schicht, Anzahl der verborgenen Schichten usw., die richtig abgestimmt werden müssen, um den Vorhersagefehler zu minimieren und gleichzeitig die Vorhersageeffizienz und -geschwindigkeit zu maximieren. Ziel ist es, dass neuronale Netze die Funktionen des menschlichen Gehirns nachbilden können, wofür es viele Daten benötigt.

Funktioniert meist als Blackbox

Da es oft schwierig ist, herauszufinden, wie versteckte Schichten funktionieren und organisiert sind, werden neuronale Netze oft als Black-Box-Umgebung angesehen. Wenn also ein Fehler auftritt, wird es sehr schwierig und zeitaufwändig, die Ursache des Fehlers zu finden und ihn zu beheben. Nicht zu vergessen, es wird auch ziemlich teuer. Dies ist einer der Hauptgründe, warum Banken und Finanzinstitute noch keine neuronalen Netze verwenden, um Vorhersagen zu treffen.

Die Entwicklung ist oft zeitintensiv

Da neuronale Netze selbst lernen, ist der gesamte Prozess oft zeitaufwändig, abgesehen davon, dass er im Vergleich zu herkömmlichen maschinellen Lernmethoden kostspielig ist. Neuronale Netze sind außerdem rechen- und finanziell aufwendig, da sie viele Trainingsdaten und Rechenleistung benötigen, damit das Lernen stattfinden kann.

Abschließend

Darüber hinaus entwickelt sich diese Welt im Laufe der Woche schnell weiter. Wenn Sie mehr über Deep Learning und die Funktionsweise neuronaler Netze erfahren möchten, empfehlen wir Ihnen, sich unser Advanced Certificate Program in Machine Learning and Deep Learning anzusehen, das in Zusammenarbeit mit IIIT-B angeboten wird. Dieser 8-monatige Kurs bietet Ihnen alles, was Sie für den Start Ihrer Karriere benötigen – vom persönlichen Mentoring über Branchenunterstützung bis hin zur Vermittlungsberatung. Melden Sie sich noch heute an!