Kunstmatige neurale netwerken zijn de basis van Kunstmatige intelligentie. Deze netwerken zijn vergelijkbaar en gebaseerd op het neuronnetwerkmodel van onze hersenen. Het systeem kan echter nog niet concurreren met het menselijk brein zoals we ons kunnen voorstellen, inspireren en het gezond verstand gebruiken dat systemen dat niet kunnen. In dit artikel zullen we proberen het concept van kunstmatige neurale netwerken te begrijpen. Dat betekent dat we moeten leren hoe geavanceerde systemen kunstmatige neurale netwerken gebruiken om oplossingen te vinden voor de fouten en zelfstandig te leren.

Kunstmatige neurale netwerken

De functionaliteit en de componenten van de kunstmatige neurale netwerken zijn hetzelfde. Net zoals onze hersenen neurale netwerken gebruiken om te leren van fouten, bestaan kunstmatige neurale netwerken ook uit input- en outputlagen. De neuronen bevatten een verborgen laag die de input overbrengt naar de output door het complexe patroon te vinden en om te zetten in iets dat de output kan gebruiken. Wanneer een neuron een gokje doet of een beslissing neemt, wordt deze met volledige informatie overgebracht naar de andere neuronen, zodat het neuron de output van het eerste neutron kan corrigeren en nieuwe oplossingen kan leren. Bij diepgaand leren bestaan kunstmatige neurale netwerken uit drie tot tien verborgen lagen die de nauwkeurigheid verhogen.

Soorten kunstmatige neurale netwerken

Verschillende kunstmatige neurale netwerken zijn uniek vanwege het vermogen om fouten met verschillende complexiteitsniveaus op te lossen. Het meest gebruikte netwerk is bijvoorbeeld het feedforward neurale netwerk dat informatie in één richting doorgeeft. Echter, een terugkerend neuraal netwerk is een andere veelgebruikte optie. Deze neurale netwerken verzenden informatie in verschillende richtingen. Stel dat je complexe taken wilt uitvoeren zoals taalherkenning of het leren van het handschrift. In dat geval kunt u deze kunstmatige neurale netwerken gebruiken omdat ze in korte tijd meer leermogelijkheden kunnen weergeven.

Hoe kunstmatige neurale netwerken werken

Cognitieve neurowetenschappers besteden veel tijd aan het begrijpen van hoe menselijke neurale netwerken werken. Ze volgen hetzelfde patroon als hoe onze hersenen goed ontwikkeld zijn en met elkaar verbonden zijn in het vinden van oplossingen en het leren. Ze observeren de ordening van de neuronen in onze hersenen in de hiërarchie en verwerken verschillende soorten informatie. Als de input bijvoorbeeld informatie ontvangt die de hersenen overwegen te veranderen, dan wordt deze informatie overgebracht naar neuronen met een hoger gewicht. Dit betekent dat de informatie wordt verdeeld in verschillende lager gewogen verbindingen van neuronen in verschillende brokken. Elk neuron verwerkt verschillende informatie van dezelfde fout en deelt inzichten naar het hogere niveau van de neuronen voor verdere complexe verwerking.

Kunstmatige neurale netwerken voeren hun proces uit door verschillende lagen van wiskundige representatie, zodat de informatie enige logica heeft. De gegevens die het netwerk zal gebruiken om te leren, worden overgebracht naar de input van een van de miljoen kunstmatige neuronen. Deze neuronen zijn eenheden en hebben een laagachtige ordening. Bijna elk neuron verbindt zich met de andere neuronen. De verbinding wordt gewogen, wat bepaalt welk neuron de informatie zal ontvangen. Zodra de invoer de gegevens ontvangt, wordt de informatie overgebracht naar de verborgen eenheid, waardoor de gegevens worden omgezet naar het gebruik ervan. Wanneer de gegevens door de neuronen reizen, zal elke verborgen eenheid in het neuron de fout blijven oplossen. Zo werkt het leerproces.

Leerproces van Kunstmatige Neurale Netwerken

De informatie die het kunstmatige neurale netwerk ontvangt is in overvloed aanwezig. Deze sets van informatie zijn de trainingsset. Als u wilt dat het programma het verschil tussen een auto en een bus herkent, zult u talrijke foto’s van een auto delen, zodat het systeem begint te leren en te herkennen hoe auto’s er uitzien voor toekomstige referentie.

Wanneer de machine in het leerproces zit, zal de output het resultaat van de machine vergelijken met de beschrijving of de bron die u aanlevert. Als de output anders is, zal de machine een backpropagation-algoritme gebruiken en aanpassen wat het leert. Het systeem zal dus de input delen, en de verborgen lagen zullen de informatie aanpassen door middel van wiskundige vergelijkingen. De uitvoer zal dan de informatie ontvangen, het resultaat vergelijken met de bron, en het overbrengen naar verschillende neuronen tot de informatie correct is. Dit proces is diepgaand leren. Daarom zijn systemen intelligenter is herkennen.

Onderdelen van Kunstmatige Neurale Netwerken

1. Invoerlaag

Input is een knooppunt dat de informatie van buitenaf in het neuron verzamelt. Ze helpen de informatie door te geven aan de verborgen laag voor het leerproces.

2. Verborgen laag

De verborgen laag transformeert de gegevens die via de invoerlaag binnenkomen en verzendt deze naar de uitvoerlaag. Er is slechts één verborgen laag in een eenvoudig kunstmatig neurale netwerk. Voor diepgaand leren zijn echter meer dan drie verborgen lagen van complex leren nodig.

3. Uitvoerlaag

Deze laag ontvangt informatie van de verborgen laag en berekent de mogelijke output. U kunt de uitvoer beschouwen als resultaat van de input die het neuron ontvangt.

4. Neuronen

Kunstmatige neuronen zijn wiskundige functies die het algoritme gebruikt voor het leerproces. Een neuron neemt de informatie als input en berekent door deze te vermenigvuldigen met de gewichten. Vervolgens worden de gegevens doorgestuurd naar de andere neuronen.

5. Gewicht Ruimte

Het gewicht is de verbinding tussen de eenheden. Gewichtsruimte is een parameter die de invoergegevens omzet in het resultaat door te vermenigvuldigen met het gewicht. Vervolgens worden de verwerkte gegevens door de uitvoerlaag naar andere neuronen in de kunstmatige neurale netwerken gestuurd.

6. Voorwaartse en achterwaartse pas

In de forward pass zal het algoritme de variabelen in de kunstmatige neurale netwerken naar voren brengen. In de backward pass zal het algoritme echter de fouten backpropageren om de output te vinden.

7. Backpropagatie

Backpropagatie is het algoritme dat door de fout leert door de gewichten af te stemmen. Dit proces maakt het systeem betrouwbaar door het verminderen van fouten.

8. Foutfunctie

De belangrijkste reden voor het algoritme is het minimaliseren van de fout. De functie die helpt bij het minimaliseren van fouten in de foutfunctie.

Conclusie

Uit de informatie in dit artikel heb je nu een basisidee over wat kunstmatige neurale netwerken zijn en hoe ze functioneren om de fout van het programma te minimaliseren door middel van kunstmatige intelligentie. Deze netwerken kunnen verschillende activiteiten leren, zoals het samenvatten van teksten, beeldbijschriften, dierenherkenning en taal- of schrijfherkenning.