Künstliche neuronale Netze sind die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz. Diese Netze sind ähnlich und basieren auf dem Neuronennetzmodell unseres Gehirns. Das System kann jedoch noch nicht mit dem menschlichen Gehirn konkurrieren, da wir uns vorstellen, inspirieren und den gesunden Menschenverstand nutzen können, was Systeme nicht können. In diesem Artikel werden wir versuchen, das Konzept der künstlichen neuronalen Netze zu verstehen. Das bedeutet zu lernen, wie fortgeschrittene Systeme künstliche neuronale Netze nutzen, um Lösungen für die Fehler zu finden und selbständig zu lernen.

Künstliche Neuronale Netze

Die Funktionalität und die Komponenten der künstlichen neuronalen Netze sind die gleichen. So wie unser Gehirn neuronale Netze benutzt, um aus Fehlern zu lernen, so bestehen auch die künstlichen neuronalen Netze aus Eingangs- und Ausgangsschichten. Die Neuronen enthalten eine verborgene Schicht, die die Eingabe an die Ausgabe weiterleitet, indem sie das komplexe Muster findet und es in etwas umwandelt, das die Ausgabe verwenden kann. Wenn ein Neuron eine Vermutung oder Entscheidung trifft, überträgt es die vollständige Information an die anderen Neuronen, so dass das Neuron die Ausgabe des ersten Neutrons korrigieren und neue Lösungen lernen kann. Beim Tiefenlernen bestehen künstliche neuronale Netze aus drei bis zehn verborgenen Schichten, die die Genauigkeit erhöhen.

Arten von künstlichen neuronalen Netzen

Verschiedene künstliche neuronale Netze sind aufgrund der Fähigkeit, Fehler mit unterschiedlichen Komplexitätsgraden zu lösen, einzigartig. Das meistgenutzte Netz ist zum Beispiel das neuronale Netz mit Vorwärtskopplung, das Informationen in einer einzigen Richtung überträgt. Ein rekurrierendes neuronales Netz ist jedoch eine weitere weit verbreitete Option. Diese neuronalen Netze übertragen Informationen in verschiedene Richtungen. Angenommen, Sie möchten komplexe Aufgaben wie Spracherkennung oder das Erlernen von Handschriften durchführen. In diesem Fall können Sie diese künstlichen neuronalen Netze verwenden, da sie in kurzer Zeit mehr Lernfähigkeiten aufweisen können.

Wie künstliche neuronale Netze funktionieren

Kognitive Neurowissenschaftler verbringen viel Zeit damit, die Funktionsweise menschlicher neuronaler Netzwerke zu verstehen. Sie folgen dem gleichen Muster wie die Frage, wie unser Gehirn bei der Lösungsfindung und beim Lernen gut entwickelt und vernetzt ist. Sie beobachten die hierarchische Anordnung der Neuronen in unserem Gehirn und verarbeiten verschiedene Arten von Informationen. Wenn der Input zum Beispiel eine Information erhält, die das Gehirn als verändert erachtet, überträgt er diese an höher gewichtete Neuronen. Das bedeutet, dass sich die Information in verschiedene, niedriger gewichtete Verbindungen von Neuronen in verschiedenen Brocken aufteilt. Jedes Neuron verarbeitet unterschiedliche Informationen desselben Fehlers und gibt die Erkenntnisse an die übergeordnete Ebene der Neuronen zur weiteren komplexen Verarbeitung weiter.

Künstliche neuronale Netze führen ihren Prozess durch verschiedene Schichten der mathematischen Repräsentation durch, so dass die Information eine gewisse Logik aufweist. Die Daten, die das Netzwerk zum Lernen verwenden wird, werden in den Input eines der Millionen künstlicher Neuronen übertragen. Diese Neuronen sind Einheiten und haben eine schichtartige Anordnung. Fast jedes Neuron ist mit den anderen Neuronen verbunden. Die Verbindung wird gewichtet, wodurch festgelegt wird, welches Neuron die Informationen erhält. Sobald der Eingang die Daten empfängt, überträgt er die Informationen an die verborgene Einheit und konvertiert die Daten, um sie zu verwenden. Wenn die Daten durch die Neuronen wandern, wird jede versteckte Einheit im Neuron den Fehler weiter lösen. So funktioniert der Lernprozess.

Lernprozess künstlicher neuronaler Netzwerke

Die Informationen, die das künstliche neuronale Netz erhält, sind in Hülle und Fülle vorhanden. Diese Informationsmengen sind die Trainingsmenge. Wenn Sie möchten, dass das Programm den Unterschied zwischen einem Auto und einem Bus erkennt, werden Sie zahlreiche Bilder eines Autos austauschen, damit das System zu lernen und zu erkennen beginnt, wie Autos als zukünftige Referenz aussehen.

Wenn sich das Gerät im Lernprozess befindet, wird die Ausgabe das Ergebnis des Geräts mit der von Ihnen angegebenen Beschreibung oder Quelle vergleichen. Wenn die Ausgabe unterschiedlich ist, verwendet das Gerät einen Backpropagation-Algorithmus und passt das Gelernte an. Das System teilt sich also die Eingabe, und die verborgenen Schichten passen die Informationen durch mathematische Gleichungen an. Die Ausgabe empfängt dann die Informationen, vergleicht das Ergebnis mit der Quelle und überträgt es an verschiedene Neuronen, bis die Informationen korrekt sind. Dieser Prozess ist ein tiefgreifendes Lernen. Deshalb sind Systeme intelligenter ist das Erkennen.

Komponenten künstlicher neuronaler Netze

  1. Eingabe-Ebene

Input ist ein Knoten, der die Informationen von außen in das Neuron sammelt. Sie helfen, die Informationen für den Lernprozess an die verborgene Schicht zu übertragen.

  1. Verborgene Schicht

Die verborgene Schicht transformiert die Daten, die durch die Eingabeschicht eintreten, und überträgt sie an die Ausgabeschicht. In einem einfachen künstlichen neuronalen Netzwerk gibt es nur eine verborgene Schicht. Für tiefes Lernen sind jedoch mehr als drei verborgene Schichten für komplexes Lernen erforderlich.

  1. Ausgabeschicht

Diese Schicht empfängt Informationen von der verborgenen Schicht und berechnet die mögliche Ausgabe. Sie können die Ausgabe als Ergebnis der Eingabe betrachten, die das Neuron erhält.

  1. Neuronen

Künstliche Neuronen sind mathematische Funktionen, die der Algorithmus für den Lernprozess verwendet. Ein Neuron nimmt die Informationen als Input und berechnet sie durch Multiplikation mit den Gewichten. Dann werden die Daten auf die anderen Neuronen übertragen.

  1. Gewicht Raum

Gewicht ist die Verbindung zwischen den Einheiten. Der Gewichtsraum ist ein Parameter, der die Eingabedaten durch Multiplikation mit dem Gewicht in das Ergebnis umwandelt. Dann überträgt er die verarbeiteten Daten über die Ausgabeschicht an andere Neuronen in den künstlichen neuronalen Netzen.

  1. Vorwärtspass und Rückpass

Im Vorwärtsdurchgang wird der Algorithmus die Variablen in den künstlichen neuronalen Netzen vorwärts propagieren. Im Rückwärtsdurchlauf jedoch wird der Algorithmus die Fehler rückwärts propagieren, um die Ausgabe zu finden.

  1. Rückwärtsfortpflanzung

Backpropagation ist der Algorithmus, der durch den Fehler lernt, indem er die Gewichte abstimmt. Dieses Verfahren macht das System zuverlässig, indem es Fehler reduziert.

  1. Fehler Funktion

Der Hauptgrund für den Algorithmus ist die Minimierung des Fehlers. Die Funktion, die hilft, Fehler in der Fehlerfunktion zu minimieren.

Schlussfolgerung

Anhand der Informationen in diesem Artikel haben Sie nun eine grundlegende Vorstellung davon, was künstliche neuronale Netze sind und wie sie funktionieren, um die Fehler des Programms durch künstliche Intelligenz zu minimieren. Diese Netze können verschiedene Aktivitäten wie Textzusammenfassung, Bildunterschriften, Tiererkennung und Sprach- oder Schrifterkennung erlernen.