โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง: 5 ประเภทยอดนิยมที่คุณควรรู้
เผยแพร่แล้ว: 2021-01-29เมื่อการเข้ารหัสด้วยมือนั้นซับซ้อนเกินไปและไม่สามารถทำได้สำหรับมนุษย์ในการจัดการโดยตรง จำเป็นต้องใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ข้อมูลจำนวนมหาศาลถูกส่งไปยังอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องและโปรแกรมเมอร์กำหนดผลลัพธ์ที่ต้องการ อัลกอริธึมทำงานกับข้อมูลและค้นหาโมเดลที่ดีที่สุดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ
ขอพิจารณาตัวอย่างของสถานการณ์ที่ซับซ้อนเช่นนั้น. การรับรู้ของวัตถุสามมิติจากชีวิตจริง ตอนนี้การเขียนโปรแกรมดังกล่าวไม่ใช่เค้กวอล์คสำหรับโปรแกรมเมอร์เพราะเราไม่รู้ว่ากระบวนการนี้เกิดขึ้นในสมองของเราอย่างไร และแม้ว่าเราจะสามารถถอดรหัสได้ว่าสมองของมนุษย์ทำกระบวนการนี้อย่างไรจริง ๆ มันอาจจะเป็นไปไม่ได้เพียงพอที่มนุษย์จะตั้งโปรแกรมมันได้เนื่องจากความซับซ้อนที่กว้างขวางของมัน
ที่มาของภาพ
วิธีการเรียนรู้ของเครื่องประกอบด้วยการรวบรวมตัวอย่างจำนวนมากที่มีเอาต์พุตเฉพาะสำหรับอินพุตที่กำหนด อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องใช้ตัวอย่างเพื่อสร้างโปรแกรมสำหรับการทำงานที่ซับซ้อน การใช้แมชชีนเลิร์นนิงนั้นถูกกว่าการจ้างโปรแกรมเมอร์ที่เป็นมนุษย์จำนวนมากให้ทำงานกับโค้ดที่ซับซ้อน
ต่อไปนี้คือรายชื่อเครือข่ายประสาทเทียม 5 ประเภทยอดนิยมที่ผู้ที่ชื่นชอบการเรียนรู้ด้วยเครื่องต้องคุ้นเคย:
สารบัญ
โครงข่ายประสาทเทียม 5 อันดับแรก
1. โครงข่ายประสาทฟีดฟอร์เวิร์ด
ใน Feedforward Neural Network โหนดทั้งหมดเชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์ และข้อมูลจะถูกส่งผ่านไปยังบันทึกอินพุตต่างๆ จนถึงโหนดเอาต์พุต ข้อมูลย้ายในทิศทางเดียวจากระดับแรกไปยังโหนดเอาต์พุต ที่นี่จะคำนวณผลรวมของผลิตภัณฑ์อินพุตและน้ำหนักแล้วป้อนไปยังเอาต์พุต
ในโครงข่ายประสาทเทียมนี้ เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ไม่มีการติดต่อกับโลกภายนอก และนี่คือเหตุผลที่พวกมันถูกตั้งชื่อเป็นเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ Feedforward Neural Network ออกแบบมาเพื่อจัดการกับข้อมูลที่มีเสียงรบกวนมาก
นอกจากนี้ Feedforward Neural Networks เป็นโครงข่ายประสาทเทียมที่ง่ายที่สุด และเพื่อลดข้อผิดพลาดในอัลกอริธึม backpropagation การทำนายจะใช้เพื่ออัปเดตค่าน้ำหนัก แอปพลิเคชั่นไม่กี่ตัวของ Feedforward Neural Network ได้แก่ การจดจำรูปแบบ การรู้จำเสียงพูดด้วยการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ การจดจำเป้าหมายโซนาร์ การจดจำใบหน้า และการบีบอัดข้อมูล
2. ฟังก์ชั่นพื้นฐานเรเดียลโครงข่ายประสาท
โครงข่ายประสาทเทียมฟังก์ชันพื้นฐานแบบเรเดียลมีอัตราการเรียนรู้ที่รวดเร็วและการประมาณที่เป็นสากล มักใช้สำหรับปัญหาการประมาณฟังก์ชัน มีสองชั้นและใช้เพื่อพิจารณาระยะห่างของจุดใด ๆ ที่เกี่ยวกับจุดศูนย์กลาง ในเลเยอร์ชั้นใน คุณลักษณะจะรวมเข้ากับฟังก์ชันพื้นฐานแนวรัศมี และผลลัพธ์จากเลเยอร์แรกนี้จะถูกพิจารณาสำหรับการคำนวณเอาต์พุตในเลเยอร์ถัดไป
โครงข่ายประสาทเทียมที่มีฟังก์ชันพื้นฐานแบบเรเดียลได้รับการนำไปใช้ในระบบฟื้นฟูกำลังเป็นส่วนใหญ่ เพื่อคืนกำลังไฟฟ้าในเวลาอันสั้น กรณีการใช้งานอื่นๆ ของโครงข่ายประสาทเทียมฟังก์ชันพื้นฐานแนวรัศมี ได้แก่ การทำนายอนุกรมเวลา การจำแนกประเภท และการควบคุมระบบ
เข้าร่วม หลักสูตร ml ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก – ปริญญาโท, Executive Post Graduate Programs และ Advanced Certificate Program ใน ML & AI เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว
3. Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Network ส่วนใหญ่จะใช้ในการวิเคราะห์ภาพ พวกมันมีความแม่นยำสูงและเป็นไปตามแบบจำลองลำดับชั้นที่ทำงานเพื่อสร้างเครือข่ายที่เหมือนกรวยซึ่งในที่สุดก็ให้เลเยอร์ที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์ซึ่งเซลล์ประสาททั้งหมดเชื่อมต่อกันและประมวลผลเอาต์พุต
ในเลเยอร์ที่เกิดการบิดเบี้ยวก่อนที่ผลลัพธ์จะไปถึงชั้นถัดไป เลเยอร์ที่เกิดการบิดเบี้ยวจะใช้การดำเนินการแบบวนซ้ำบนอินพุต เนื่องจากเครือข่ายสามารถลึกกว่ามากและมีพารามิเตอร์น้อยกว่า
ด้วยเหตุนี้โครงข่ายประสาทเทียมจึงมีประสิทธิภาพมากสำหรับการจดจำภาพ ระบบการแนะนำ และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ โครงข่ายประสาทเทียมเปรียบได้กับรูปแบบการเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาทของสมองมนุษย์
Convolutional Neural Network ยังใช้เพื่อระบุการถอดความและใช้ได้กับการจัดประเภทภาพ การตรวจจับความผิดปกติ และการประมวลผลสัญญาณด้วย นอกจากนี้ยังสามารถใช้ในการวิเคราะห์และจดจำภาพในภาคเกษตรกรรมที่ดึงข้อมูลสภาพอากาศจากดาวเทียมเพื่อคาดการณ์
4. โครงข่ายประสาทกำเริบ
โครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำเป็นรูปแบบหนึ่งของโครงข่ายประสาทเทียมฟีดฟอร์เวิร์ด ในโครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ เอาต์พุตของชั้นหนึ่งจะถูกป้อนกลับเข้าไปในอินพุต กระบวนการนี้ช่วยทำนายผลลัพธ์ของเลเยอร์ เลเยอร์แรกที่สร้างขึ้นนั้นคล้ายกับเครือข่าย Feedforward และในเลเยอร์ที่ต่อเนื่องกัน กระบวนการเครือข่ายนิวรัลที่เกิดซ้ำจะเกิดขึ้น
ในแต่ละขั้นตอน ทุกโหนดจะจดจำข้อมูลบางส่วนที่ได้รับจากขั้นตอนเวลาก่อนหน้า โดยสังเขป ทุกโหนดทำหน้าที่เป็นเซลล์หน่วยความจำและจดจำข้อมูลบางส่วนที่ได้รับจากขั้นตอนก่อนหน้าขณะคำนวณและดำเนินการ
ด้วยวิธีนี้ หากการทำนายผิดพลาด ระบบจะเรียนรู้ด้วยตนเองและทำงานเพื่อบรรลุการทำนายที่ถูกต้องในระหว่างกระบวนการ Backpropagation โครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำมีประโยชน์อย่างมากสำหรับการรู้จำข้อความเป็นคำพูด
ข้อเสียเปรียบประการหนึ่งของโครงข่ายประสาทเทียมนี้คือความเร็วในการคำนวณที่ช้า และไม่สามารถจดจำข้อมูลได้เป็นเวลานานมาก กรณีการใช้งานอื่นๆ ของโครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ ได้แก่ การแปลภาษาด้วยเครื่อง การควบคุมหุ่นยนต์ การทำนายอนุกรมเวลา การตรวจจับความผิดปกติของอนุกรมเวลา การแต่งเพลง และการเรียนรู้จังหวะ
5. โครงข่ายประสาทแบบโมดูลาร์
โครงข่ายประสาทเทียมแบบโมดูลาร์ประกอบด้วยชุดโครงข่ายประสาทเทียมอิสระที่ควบคุมโดยตัวกลาง โครงข่ายประสาทอิสระทำงานอย่างอิสระและดำเนินงานย่อย โครงข่ายประสาทเทียมต่างๆ จะไม่โต้ตอบกันระหว่างกระบวนการคำนวณ และเนื่องจากกระบวนการคำนวณที่ซับซ้อนขนาดใหญ่นี้จึงทำได้เร็วกว่าเมื่อเปรียบเทียบกัน เนื่องจากถูกแบ่งออกเป็นงานอิสระ
เวลาในการคำนวณของโครงข่ายประสาทเทียมจะขึ้นอยู่กับจำนวนโหนดและการเชื่อมต่อระหว่างโหนด และในโครงข่ายนิวรัลแบบแยกส่วน เครือข่ายอิสระจะทำงานอย่างอิสระ ความเร็วในการคำนวณเป็นผลมาจากโครงข่ายประสาทเทียมที่ไม่ได้เชื่อมต่อถึงกัน การฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมนั้นรวดเร็วมาก เนื่องจากแต่ละโมดูลสามารถฝึกฝนได้อย่างอิสระและแม่นยำยิ่งขึ้นเพื่อควบคุมงาน
ส่วนที่ดีที่สุดของโครงข่ายประสาทเทียมคือพวกมันถูกออกแบบมาให้ทำงานในลักษณะเดียวกันกับเซลล์ประสาทในสมองของมนุษย์ และด้วยเหตุนี้ พวกเขาสามารถเรียนรู้และปรับปรุงได้มากขึ้นเรื่อยๆ ด้วยข้อมูลและการใช้งานที่เพิ่มขึ้น
นอกจากนี้ อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงตามปกติมักจะทำให้ความสามารถหยุดนิ่งหลังจากผ่านไประยะหนึ่ง อย่างไรก็ตาม โครงข่ายประสาทเทียมมีความสามารถในการปรับปรุงด้วยข้อมูลและการใช้งานที่เพิ่มขึ้น และนี่คือเหตุผลที่เชื่อกันว่าโครงข่ายประสาทเทียมจะเป็นพื้นฐานพื้นฐานสำหรับการสร้างเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์รุ่นต่อไป
ซึ่งหมายความว่าจะมีโอกาสงานเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วสำหรับโดเมนนี้ นักศึกษาหรือผู้ประกอบอาชีพที่รอคอยที่จะสร้างอาชีพในอุตสาหกรรมนี้สามารถลงทะเบียนเรียนหลักสูตร upGrad Machine Learning Certified นักศึกษา upGrad เตรียมพร้อมสำหรับอนาคตด้วยการให้คำปรึกษาแบบตัวต่อตัวแบบ 1:1 โดยผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม
ใบรับรองมาจากมหาวิทยาลัยระดับ 1 โปรแกรมนี้เหมาะสำหรับผู้ทำงานมืออาชีพและสามารถจัดการได้ดีกับงานที่มีอยู่ นักศึกษายังได้รับการสนับสนุนโดยเฉพาะและความช่วยเหลือด้านการจัดตำแหน่งจาก upGrad
อ่านเพิ่มเติม: อธิบายโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องยอดนิยม
บทสรุป
เทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิงสมัยใหม่ทำงานบนแบบจำลองการคำนวณที่เรียกว่าโครงข่ายประสาทเทียม โครงข่ายประสาทประเภทต่างๆ มีหลักการคล้ายคลึงกันเช่นเดียวกับระบบประสาทในร่างกายมนุษย์ โครงข่ายประสาทเทียมประกอบด้วยกระบวนการจำนวนมากที่จัดเรียงในระดับและทำงานร่วมกัน ในระดับแรก โครงข่ายประสาทรับข้อมูลดิบที่คล้ายกับการที่เส้นประสาทรับข้อมูลเข้า
ผลลัพธ์ของระดับแรกจะถูกส่งผ่านไปยังระดับที่ต่อเนื่องกันเพื่อประมวลผลผลลัพธ์สุดท้าย โครงข่ายประสาทเทียมทุกประเภทสามารถปรับตัวได้สูงสำหรับบางกรณีและเรียนรู้ได้อย่างรวดเร็ว แอพพลิเคชั่นของโครงข่ายประสาทเทียมมีตั้งแต่การจดจำภาพไปจนถึงการทำนาย เมื่อพิจารณาถึงศักยภาพของเทคโนโลยีและความต้องการที่เพิ่มขึ้น โอกาสในการทำงานก็คาดว่าจะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในอนาคตอันใกล้
หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's Executive PG Program in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ IIIT -B สถานะศิษย์เก่า 5+ โครงการหลักที่ปฏิบัติได้จริง & ความช่วยเหลืองานกับ บริษัท ชั้นนำ
