機器學習工程師的神經網絡：你應該知道的前 5 種類型
已發表: 2021-01-29當手工編碼變得過於復雜和不切實際，人類無法直接處理時，就需要機器學習算法。 大量數據被饋送到機器學習算法中，並且所需的輸出由程序員設置。 該算法處理數據並尋找最佳模型以實現設定的所需輸出。
考慮這樣一個複雜情況的例子。 從現實生活中識別三維物體。 現在編寫這樣的程序對程序員來說並不是小菜一碟，因為我們不知道這個過程是如何在我們的大腦中完成的。 即使我們能夠破譯人腦實際上是如何執行該過程的，由於其廣泛的複雜性，人類對其進行編程可能還不夠可行。
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機器學習方法包括收集大量具有給定輸入的特定輸出的示例。 機器學習算法利用示例生成執行複雜工作的程序。 使用機器學習比僱用許多人類程序員來處理複雜代碼要便宜。
以下是機器學習愛好者必須熟悉的前 5 種神經網絡：
目錄
前 5 種神經網絡
1.前饋神經網絡
在前饋神經網絡中，所有節點都是完全連接的，數據被傳遞到不同的輸入註釋，直到到達輸出節點。 數據從第一級單向移動到輸出節點。 這裡計算輸入和權重的乘積之和，然後輸入到輸出。
在這個神經網絡中，隱藏層與外部世界沒有聯繫，這就是它們被命名為隱藏層的原因。 前饋神經網絡旨在處理具有大量噪聲的數據。
此外，前饋神經網絡是最簡單的人工神經網絡類型。 並且為了最小化預測中的誤差，反向傳播算法用於更新權重值。 前饋神經網絡的應用很少包括模式識別、計算機視覺語音識別、聲納目標識別、人臉識別和數據壓縮。
2.徑向基函數神經網絡
徑向基函數神經網絡具有快速的學習率和通用逼近性。 它們通常用於函數逼近問題。 它們有兩層，用於考慮任何點相對於中心的距離。 在內層中，特徵與徑向基函數相結合，第一層的輸出被考慮用於下一層的輸出計算。
徑向基函數神經網絡已在電力恢復系統中大量實施，以在最短的時間內恢復電力。 徑向基函數神經網絡的其他用例是時間序列預測、分類和系統控制。
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3. 卷積神經網絡
卷積神經網絡主要用於分析視覺效果。 它們是高度準確的，並遵循一個層次模型，該模型可以構建一個類似漏斗的網絡，最終給出一個完全連接的層，其中所有神經元都連接起來並處理輸出。
在結果進行到下一層之前的捲積層中，卷積層對輸入使用卷積操作，因此網絡可以更深且參數更少。
因此，卷積神經網絡在視覺識別、推薦系統和自然語言處理方面非常強大。 卷積神經網絡類似於人腦神經元之間的連接模式。
卷積神經網絡同樣可用於識別釋義，也適用於圖像分類、異常檢測和信號處理。 它們還可用於農業部門的圖像分析和識別，從衛星中提取天氣數據進行預測。
4. 循環神經網絡
循環神經網絡是前饋神經網絡的一種變體。 在循環神經網絡中，一個特定層的輸出被反饋到輸入中。 這個過程有助於預測層的結果。 形成的第一層類似於前饋網絡，在隨後的層中，循環神經網絡過程發生。
在每一步中，每個節點都會記住從前一個時間步獲得的一些信息。 簡而言之，每個節點都充當一個存儲單元，並在計算和執行操作時記住從上一步獲得的一些信息。
這樣，如果預測錯誤，系統會自我學習並在反向傳播過程中努力實現正確的預測。 循環神經網絡對於文本到語音識別非常有用。
這種神經網絡的一個缺點是計算速度慢，並且不能長時間記住信息。 循環神經網絡的其他用例包括機器翻譯、機器人控制、時間序列預測、時間序列異常檢測、音樂創作和節奏學習。
5. 模塊化神經網絡
模塊化神經網絡由一系列獨立的神經網絡組成，這些神經網絡由中間人調節。 獨立的神經網絡獨立運行並執行子任務。 不同的神經網絡在計算過程中不會相互影響。 由於這個大型複雜的計算過程被分解成獨立的任務，因此它們完成得相對更快。
任何神經網絡的計算時間都取決於節點的數量和節點之間的連接，在模塊化神經網絡中，獨立的網絡獨立運行。 計算速度是神經網絡不相互連接的結果。 訓練模塊化神經網絡非常快，因為每個模塊都可以獨立訓練並且更精確地掌握其任務。
神經網絡最好的部分是它們被設計為以與人腦神經元相似的方式工作。 因此，隨著數據和使用量的增加，他們能夠越來越多地學習和改進。
此外，通常的機器學習算法往往會在某個點之後停滯其能力，但神經網絡有能力隨著數據和使用量的增加而提高。 這就是為什麼人們相信神經網絡將成為構建下一代人工智能技術的基礎。
這意味著該領域的工作機會將迅速增加。 期待在該行業創造職業的學生或專業人士可以報名參加 upGrad 機器學習認證課程。 upGrad 學生通過行業專家的 1:1 個性化指導為未來做好準備。
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另請閱讀：解釋頂級機器學習模型
結論
現代機器學習技術適用於被稱為人工神經網絡的計算模型。 各種類型的神經網絡遵循與人體神經系統相似的原理。 神經網絡由大量按層次排列並一起運行的進程組成。 在第一級，神經網絡接收原始輸入，類似於我們的神經接收輸入的方式。
第一級的輸出被傳遞到連續的級以處理最終輸出。 所有類型的神經網絡都高度適應特定情況並且學習速度非常快。 神經網絡的應用範圍從視覺識別到做出預測。 考慮到技術的潛力和不斷增長的需求，預計在不久的將來工作機會也會迅速增加。
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