机器学习工程师的神经网络：你应该知道的前 5 种类型
已发表: 2021-01-29当手工编码变得过于复杂和不切实际，人类无法直接处理时，就需要机器学习算法。 大量数据被馈送到机器学习算法中，并且所需的输出由程序员设置。 该算法处理数据并寻找最佳模型以实现设定的所需输出。
考虑这样一个复杂情况的例子。 从现实生活中识别三维物体。 现在编写这样的程序对程序员来说并不是小菜一碟，因为我们不知道这个过程是如何在我们的大脑中完成的。 即使我们能够破译人脑实际上是如何执行该过程的，由于其广泛的复杂性，人类对其进行编程可能还不够可行。
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机器学习方法包括收集大量具有给定输入的特定输出的示例。 机器学习算法利用示例生成执行复杂工作的程序。 使用机器学习比雇用许多人类程序员来处理复杂代码要便宜。
以下是机器学习爱好者必须熟悉的前 5 种神经网络：
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前 5 种神经网络
1.前馈神经网络
在前馈神经网络中，所有节点都是完全连接的，数据被传递到不同的输入注释，直到到达输出节点。 数据从第一级单向移动到输出节点。 这里计算输入和权重的乘积之和，然后输入到输出。
在这个神经网络中，隐藏层与外部世界没有联系，这就是它们被命名为隐藏层的原因。 前馈神经网络旨在处理具有大量噪声的数据。
此外，前馈神经网络是最简单的人工神经网络类型。 并且为了最小化预测中的误差，反向传播算法用于更新权重值。 前馈神经网络的应用很少包括模式识别、计算机视觉语音识别、声纳目标识别、人脸识别和数据压缩。
2.径向基函数神经网络
径向基函数神经网络具有快速的学习率和通用逼近性。 它们通常用于函数逼近问题。 它们有两层，用于考虑任何点相对于中心的距离。 在内层中，特征与径向基函数相结合，第一层的输出被考虑用于下一层的输出计算。
径向基函数神经网络已在电力恢复系统中大量实施，以在最短的时间内恢复电力。 径向基函数神经网络的其他用例是时间序列预测、分类和系统控制。
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3. 卷积神经网络
卷积神经网络主要用于分析视觉效果。 它们是高度准确的，并遵循一个层次模型，该模型可以构建一个类似漏斗的网络，最终给出一个完全连接的层，其中所有神经元都连接起来并处理输出。
在结果进行到下一层之前的卷积层中，卷积层对输入使用卷积操作，因此网络可以更深且参数更少。
因此，卷积神经网络在视觉识别、推荐系统和自然语言处理方面非常强大。 卷积神经网络类似于人脑神经元之间的连接模式。
卷积神经网络同样可用于识别释义，也适用于图像分类、异常检测和信号处理。 它们还可用于农业部门的图像分析和识别，从卫星中提取天气数据进行预测。
4. 循环神经网络
循环神经网络是前馈神经网络的一种变体。 在循环神经网络中，一个特定层的输出被反馈到输入中。 这个过程有助于预测层的结果。 形成的第一层类似于前馈网络，在随后的层中，循环神经网络过程发生。
在每一步中，每个节点都会记住从前一个时间步获得的一些信息。 简而言之，每个节点都充当一个存储单元，并在计算和执行操作时记住从上一步获得的一些信息。
这样，如果预测错误，系统会自我学习并在反向传播过程中努力实现正确的预测。 循环神经网络对于文本到语音识别非常有用。
这种神经网络的一个缺点是计算速度慢，并且不能长时间记住信息。 循环神经网络的其他用例包括机器翻译、机器人控制、时间序列预测、时间序列异常检测、音乐创作和节奏学习。
5. 模块化神经网络
模块化神经网络由一系列独立的神经网络组成，这些神经网络由中间人调节。 独立的神经网络独立运行并执行子任务。 不同的神经网络在计算过程中不会相互影响。 由于这个大型复杂的计算过程被分解成独立的任务，因此它们完成得相对更快。
任何神经网络的计算时间都取决于节点的数量和节点之间的连接，在模块化神经网络中，独立的网络独立运行。 计算速度是神经网络不相互连接的结果。 训练模块化神经网络非常快，因为每个模块都可以独立训练并且更精确地掌握其任务。
神经网络最好的部分是它们被设计为以与人脑神经元相似的方式工作。 因此，随着数据和使用量的增加，他们能够越来越多地学习和改进。
此外，通常的机器学习算法往往会在某个点之后停滞其能力，但神经网络有能力随着数据和使用量的增加而提高。 这就是为什么人们相信神经网络将成为构建下一代人工智能技术的基础。
这意味着该领域的工作机会将迅速增加。 期待在该行业创造职业的学生或专业人士可以报名参加 upGrad 机器学习认证课程。 upGrad 学生通过行业专家的 1:1 个性化指导为未来做好准备。
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结论
现代机器学习技术适用于被称为人工神经网络的计算模型。 各种类型的神经网络遵循与人体神经系统相似的原理。 神经网络由大量按层次排列并一起运行的进程组成。 在第一级，神经网络接收原始输入，类似于我们的神经接收输入的方式。
第一级的输出被传递到连续的级以处理最终输出。 所有类型的神经网络都高度适应特定情况并且学习速度非常快。 神经网络的应用范围从视觉识别到做出预测。 考虑到技术的潜力和不断增长的需求，预计在不久的将来工作机会也会迅速增加。
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