Was ist Deep Learning und Neuronales Netzwerk

Neuronale Netze und Deep Learning sind derzeit die beiden heißen Schlagworte, die heutzutage bei Künstlicher Intelligenz verwendet werden. Die jüngsten Entwicklungen in der Welt der künstlichen Intelligenz können diesen beiden zugeschrieben werden, da sie eine bedeutende Rolle bei der Verbesserung der Intelligenz der KI gespielt haben.

Schau dich um, und du wirst immer mehr intelligente Maschinen finden. Dank Neuronaler Netze und Deep Learning werden Jobs und Fähigkeiten, die früher als die Stärken von Menschen galten, jetzt von Maschinen ausgeführt. Heute werden Maschinen nicht mehr dazu gezwungen, komplexere Algorithmen zu essen, sondern sie werden genährt, sich zu autonomen, selbstlernenden Systemen zu entwickeln, die in der Lage sind, viele Industriezweige zu revolutionieren.

Neuronale Netze und Tief Das Lernen hat den Forschern einen enormen Erfolg bei Aufgaben wie der Bilderkennung, der Spracherkennung und der Suche nach tieferen Beziehungen in Datensätzen beschert. Mithilfe der Verfügbarkeit großer Datenmengen und Rechenleistung können Maschinen Objekte erkennen, Sprache übersetzen, sich selbst zur Erkennung komplexer Muster trainieren, Strategien entwickeln und Notfallpläne in Echtzeit erstellen.

Wie genau funktioniert das? Arbeit? Wussten Sie, dass sowohl neutrale Netzwerke als auch Deep Learning in der Tat Deep Learning verstehen, müssen Sie zunächst über Neuronale Netze verstehen? Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.

Was ist ein neuronales Netzwerk?

Ein neuronales Netzwerk ist im Grunde genommen ein Programmiermuster oder eine Menge von Algorithmen, die es einem Computer ermöglichen, aus den Beobachtungsdaten zu lernen. Ein neuronales Netzwerk ist einem menschlichen Gehirn ähnlich, das die Muster erkennt. Die sensorischen Daten werden unter Verwendung einer maschinellen Wahrnehmung, Etikettierung oder Cluster-Roheingabe interpretiert. Die erkannten Muster sind numerisch, in Vektoren eingeschlossen, in die die Daten wie Bild, Ton, Text usw. übersetzt werden.

Think Neural Network! Wie funktioniert ein menschliches Gehirn?

Wie bereits erwähnt, funktioniert ein neuronales Netzwerk genau wie ein menschliches Gehirn; es erwirbt das gesamte Wissen durch einen Lernprozess. Danach speichern synaptische Gewichte das erworbene Wissen. Während des Lernprozesses werden die synaptischen Gewichte des Netzwerks reformiert, um das gewünschte Ziel zu erreichen.

Wie das menschliche Gehirn arbeiten neuronale Netzwerke wie nichtlineare parallele informationsverarbeitende Systeme, die schnell Berechnungen wie Mustererkennung und -erkennung durchführen Wahrnehmung. Folglich funktionieren diese Netzwerke sehr gut in Bereichen wie Sprache, Audio und Bilderkennung, bei denen die Eingänge / Signale inhärent nichtlinear sind.

Mit einfachen Worten können Sie sich Neural Network als etwas merken, das Wissen wie ein Mensch speichern kann Gehirn und verwenden Sie es, um Vorhersagen zu machen.

Struktur von Neuronalen Netzen

(Bildnachweis: Mathworks)

Neuronale Netze besteht aus drei Ebenen,

1. Eingabeebene,
2. Ausgeblendete Ebene und
3. Ausgabeschicht.

Jede Ebene besteht aus einem oder mehreren Knoten, wie im unteren Diagramm durch kleine Kreise dargestellt. Die Linien zwischen den Knoten zeigen den Informationsfluss von einem Knoten zum nächsten an. Die Information fließt vom Eingang zum Ausgang, dh von links nach rechts (in einigen Fällen von rechts nach links oder beide Richtungen).

Die Knoten der Eingabeschicht sind passiv, dh sie ändern die Daten nicht. Sie erhalten einen einzelnen Wert für ihre Eingabe und duplizieren den Wert für ihre mehreren Ausgaben. Hingegen sind die Knoten der versteckten Ebene und der Ausgabeschicht aktiv. Daher können sie die Daten modifizieren.

In einer zusammenhängenden Struktur wird jeder Wert der Eingabeschicht dupliziert und an alle versteckten Knoten gesendet. Die Werte, die in einen versteckten Knoten eintreten, werden mit Gewichten multipliziert, ein Satz von vorbestimmten Nummern, die in dem Programm gespeichert sind. Die gewichteten Eingaben werden dann addiert, um eine einzelne Zahl zu erzeugen. Neuronale Netze können eine beliebige Anzahl von Schichten und eine beliebige Anzahl von Knoten pro Schicht aufweisen. Die meisten Anwendungen verwenden die dreischichtige Struktur mit maximal einigen hundert Eingabeknoten

Beispiel für ein neuronales Netzwerk

Stellen Sie sich ein neuronales Netzwerk vor, das Objekte in einem Sonarsignal erkennt und 5000 Signalproben im PC gespeichert sind. Der PC muss herausfinden, ob diese Proben ein U-Boot, Wal, Eisberg, Meeresfelsen oder gar nichts sind? Herkömmliche DSP-Verfahren würden dieses Problem mit Mathematik und Algorithmen, wie Korrelations- und Frequenzspektrumanalyse, angehen.

Während bei einem neuronalen Netzwerk die 5000 Abtastwerte der Eingangsebene zugeführt würden, würden Werte von der Ausgangsebene ausgegeben. Durch Auswahl der richtigen Gewichte kann die Ausgabe so konfiguriert werden, dass sie eine breite Palette von Informationen anzeigt. Zum Beispiel gibt es Ausgänge für: U-Boot (Ja / Nein), Seegestein (Ja / Nein), Wal (Ja / Nein) usw.

Mit anderen Gewichten können die Ausgänge die Objekte als Metall oder Nicht-Objekte klassifizieren -Metall, biologisch oder nicht-biologisch, Feind oder Verbündeter, etc. Keine Algorithmen, keine Regeln, keine Prozeduren; nur eine Beziehung zwischen Eingabe und Ausgabe, die durch die Werte der ausgewählten Gewichte bestimmt wird.

Nun wollen wir das Konzept des Deep Learning verstehen.

Was ist ein Deep Learning

Deep Learning ist im Grunde eine Untermenge von Neuronalen Netzen; vielleicht kannst du ein komplexes Neuronales Netzwerk mit vielen versteckten Schichten sagen.

Technisch gesehen kann Deep Learning auch als eine leistungsfähige Gruppe von Techniken zum Lernen in neuronalen Netzen definiert werden. Es bezieht sich auf künstliche neuronale Netze (ANN), die aus vielen Schichten, massiven Datensätzen, leistungsfähiger Computerhardware bestehen, um ein kompliziertes Trainingsmodell zu ermöglichen. Es enthält die Klasse von Methoden und Techniken, die künstliche neuronale Netze mit mehrschichtiger Funktionalität nutzen.

Struktur des Deep-Learning-Netzwerks

Deep-Learning-Netzwerke verwenden meist neuronale Netzwerkarchitekturen und werden daher oft als tiefe neuronale Netzwerke bezeichnet. Verwendung der Arbeit "tief" bezieht sich auf die Anzahl der versteckten Schichten im neuronalen Netzwerk. Ein herkömmliches neuronales Netzwerk enthält drei verborgene Schichten, während tiefe Netzwerke 120-150 haben können.

Beim Deep Learning werden einem Computersystem viele Daten zugeführt, mit denen es Entscheidungen über andere Daten treffen kann. Diese Daten werden über neuronale Netze gespeist, wie dies beim maschinellen Lernen der Fall ist. Deep Learning-Netzwerke können Funktionen direkt aus den Daten lernen, ohne dass eine manuelle Merkmalsextraktion erforderlich ist.

Beispiele für Deep Learning

Deep Learning wird derzeit in fast allen Branchen eingesetzt, angefangen bei Automobil, Luft- und Raumfahrt bis hin zu Medizin. Hier sind einige Beispiele.

• Google, Netflix und Amazon: Google verwendet es in seinen Sprach- und Bilderkennungsalgorithmen. Netflix und Amazon nutzen auch Deep Learning, um zu entscheiden, was Sie sehen oder kaufen möchten.
• Fahren ohne Fahrer: Forscher nutzen Deep-Learning-Netzwerke, um Objekte wie Stoppschilder und Ampeln automatisch zu erkennen. Deep Learning wird auch verwendet, um Fußgänger zu erkennen, was hilft Unfälle zu verringern.
• Luft- und Raumfahrt und Verteidigung: Deep Learning wird verwendet, um Objekte von Satelliten zu identifizieren, die Bereiche von Interesse lokalisieren und sichere oder unsichere Zonen für Truppen identifizieren.
• Dank Deep Learning, Facebook findet und markiert automatisch Freunde in Ihren Fotos. Skype kann gesprochene Kommunikation in Echtzeit und auch ziemlich genau übersetzen.
• Medizinische Forschung: Medizinische Forscher nutzen tiefes Lernen, um Krebszellen automatisch zu erkennen
• Industrielle Automatisierung: Deep Learning hilft automatisch, die Arbeitssicherheit von schweren Maschinen zu verbessern Erkennen, wenn sich Personen oder Objekte in einer unsicheren Entfernung von Maschinen befinden.
• Elektronik: Deep Learning wird bei der automatischen Sprach- und Sprachübersetzung eingesetzt.

Fazit

Das Konzept der Neuronalen Netze ist nicht neu und die Forscher haben es getroffen mit mäßigem Erfolg in den letzten zehn Jahren. Aber der wirkliche Spielwechsler war die Evolution von Deep neural networks.

Indem er die traditionellen Ansätze des maschinellen Lernens übertraf, hat er gezeigt, dass tiefe neuronale Netzwerke nicht nur von wenigen Forschern trainiert und erprobt werden können, aber es hat den Spielraum dafür von multinationalen Technologieunternehmen übernommen werden, um in naher Zukunft mit besseren Innovationen zu kommen.

Dank Deep Learning und Neural Network erledigt KI nicht nur die Aufgaben, sondern es beginnt zu denken!