Нейронные сети для инженеров по машинному обучению: 5 основных типов, которые вы должны знать
Опубликовано: 2021-01-29Когда ручное кодирование становится слишком сложным и непрактичным для непосредственного выполнения людьми, требуются алгоритмы машинного обучения. Огромное количество данных передается алгоритму машинного обучения, а желаемый результат устанавливается программистами. Алгоритм работает с данными и ищет лучшую модель для достижения заданного желаемого результата.
Рассмотрим пример такой сложной ситуации. Узнавание трехмерного объекта из реальной жизни. Теперь написание такой программы не является легкой прогулкой для программистов, потому что мы не знаем, как этот процесс выполняется в нашем мозгу. И даже если мы сможем расшифровать, как человеческий мозг на самом деле выполняет этот процесс, для человека может быть недостаточно возможности запрограммировать его из-за его чрезвычайной сложности.
Источник изображения
Подход машинного обучения заключается в сборе большого количества примеров, которые имеют определенный результат для заданного ввода. Алгоритм машинного обучения использует примеры для создания программы для выполнения сложной работы. Использование машинного обучения дешевле, чем нанимать много программистов для работы над сложным кодом.
Вот список из 5 основных типов нейронных сетей, с которыми должны быть знакомы энтузиасты машинного обучения:
Оглавление
Топ 5 типов нейронных сетей
1. Нейронная сеть с прямой связью
В нейронной сети с прямой связью все узлы полностью связаны, и данные передаются к разным входным заметкам, пока не достигнут выходного узла. Данные перемещаются в одном направлении от первого уровня к выходному узлу. Здесь рассчитывается сумма произведений входов и весов, а затем подается на выход.
В этой нейронной сети скрытые слои не имеют контакта с внешним миром, поэтому они называются скрытыми слоями. Нейронная сеть с прямой связью предназначена для работы с данными, содержащими много шума.
Более того, нейронные сети с прямой связью являются простейшими типами искусственных нейронных сетей. А для минимизации ошибок в прогнозе используется алгоритм обратного распространения для обновления значений весов. Немногие приложения Feedforward Neural Network включают распознавание образов, распознавание речи компьютерным зрением, распознавание целей сонара, распознавание лиц и сжатие данных.
2. Нейронная сеть радиальной базисной функции
Нейронные сети с радиальной базисной функцией имеют высокую скорость обучения и универсальную аппроксимацию. Они обычно используются для задач аппроксимации функций. Они имеют два слоя и используются для учета расстояния любой точки относительно центра. Во внутренних слоях признаки объединяются с радиальной базисной функцией, и выходные данные этого первого слоя учитываются для вычисления выходных данных в следующем слое.
Нейронные сети с радиальной базисной функцией широко используются в системах восстановления электроэнергии для восстановления мощности в кратчайшие сроки. Другими вариантами использования нейронной сети с радиальной базисной функцией являются прогнозирование временных рядов, классификация и управление системой.
Присоединяйтесь к онлайн- курсу по машинному обучению в ведущих университетах мира — магистерским программам, программам последипломного образования для руководителей и программам повышения квалификации в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.
3. Сверточная нейронная сеть
Сверточные нейронные сети в основном используются для анализа визуальных эффектов. Они очень точны и следуют иерархической модели, которая работает для построения сети, похожей на воронку, которая в конечном итоге дает полностью связанный слой, где все нейроны соединены, а выходные данные обрабатываются.
В сверточном слое перед тем, как результат перейдет на следующий слой, сверточный слой использует на входе операцию свертки, благодаря чему сеть может быть намного глубже и с меньшим количеством параметров.
В результате сверточные нейронные сети очень эффективны для визуального распознавания, систем рекомендаций и обработки естественного языка. Сверточная нейронная сеть сравнима с паттерном связи между нейронами человеческого мозга.
Сверточные нейронные сети также можно использовать для выявления перефразирования, а также для классификации изображений, обнаружения аномалий и обработки сигналов. Их также можно использовать для анализа и распознавания изображений в сельскохозяйственном секторе, где данные о погоде извлекаются со спутников для прогнозирования.
4. Рекуррентная нейронная сеть
Рекуррентные нейронные сети являются разновидностью нейронной сети с прямой связью. В рекуррентной нейронной сети выходные данные одного конкретного слоя возвращаются во входные данные. Этот процесс помогает предсказать результат слоя. Первый сформированный слой похож на сеть с прямой связью, а в последующих слоях происходит процесс рекуррентной нейронной сети.
На каждом шаге каждый узел запоминает некоторую информацию, полученную на предыдущем временном шаге. Вкратце каждый узел действует как ячейка памяти и запоминает некоторую информацию, полученную на предыдущем шаге, при вычислениях и выполнении операций.
Таким образом, если прогноз неверен, система самообучается и работает над достижением правильного прогноза в процессе обратного распространения ошибки. Рекуррентная нейронная сеть очень полезна для распознавания текста в речь.
Одним из недостатков этой нейронной сети является ее низкая скорость вычислений, и она не может запоминать информацию в течение очень долгого времени. Другими вариантами использования рекуррентных нейронных сетей являются машинный перевод, управление роботами, прогнозирование временных рядов, обнаружение аномалий временных рядов, музыкальная композиция и изучение ритма.
5. Модульная нейронная сеть
Модульная нейронная сеть состоит из серии независимых нейронных сетей, которые модерируются посредником. Независимые нейронные сети работают независимо и выполняют подзадачи. Различные нейронные сети не взаимодействуют друг с другом в процессе вычислений. И благодаря этому большие сложные вычислительные процессы выполняются сравнительно быстрее, так как разбиваются на независимые задачи.
Время вычислений любой нейронной сети зависит от количества узлов и соединений между узлами, а в модульных нейронных сетях независимые сети функционируют независимо. Скорость вычислений является результатом того, что нейронные сети не связаны друг с другом. Обучение модульной нейронной сети происходит очень быстро, поскольку каждый модуль можно обучать независимо и более точно выполнять свою задачу.
Самое лучшее в нейронных сетях то, что они предназначены для работы аналогично тому, как работают нейроны человеческого мозга. И благодаря этому они способны учиться и совершенствоваться все больше и больше с увеличением объема данных и использования.
Кроме того, обычные алгоритмы машинного обучения, как правило, теряют свои возможности после определенного момента, однако нейронные сети могут улучшаться с увеличением объема данных и их использования. И именно по этой причине считается, что нейронные сети станут фундаментальной основой, на которой будут построены технологии искусственного интеллекта следующего поколения.
Это означает, что в этой области будет быстро увеличиваться количество рабочих мест. Студенты или специалисты, которые хотят построить карьеру в этой отрасли, могут записаться на сертифицированные курсы upGrad по машинному обучению. Студенты upGrad готовятся к будущему благодаря персональному наставничеству 1:1 от отраслевых экспертов.
Сертификаты получены от университетов уровня 1. Программы подходят для работающих профессионалов, и ими можно хорошо управлять с существующей работой. Студенты также получают специальную поддержку и помощь в трудоустройстве от upGrad.
Читайте также: Объяснение основных моделей машинного обучения
Заключение
Современные технологии машинного обучения работают на вычислительных моделях, известных как искусственные нейронные сети. Различные типы нейронных сетей следуют тем же принципам, что и нервная система в организме человека. Нейронные сети состоят из большого количества процессов, которые организованы по уровням и работают вместе. На первом уровне нейронная сеть получает необработанные входные данные, похожие на то, как наши нервы получают входные данные.
Вывод первого уровня передается на последующие уровни для обработки конечного вывода. Все типы нейронных сетей хорошо адаптируются к конкретным случаям и очень быстро обучаются. Применение нейронных сетей варьируется от визуального распознавания до прогнозирования. Учитывая потенциал технологии и растущий спрос, ожидается, что в ближайшем будущем количество рабочих мест также будет быстро увеличиваться.
Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с программой Executive PG IIIT-B и upGrad по машинному обучению и искусственному интеллекту , которая предназначена для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов интенсивного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT -B статус выпускника, 5+ практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.
