Sztuczne sieci neuronowe są podstawą sztucznej inteligencji. Sieci te są podobne i oparte na modelu sieci neuronowej naszego mózgu. Jednak system ten nie może jeszcze konkurować z ludzkim mózgiem w sposób, jaki możemy sobie wyobrazić, inspirować i stosować zdrowy rozsądek, którego systemy nie potrafią. W tym artykule postaramy się zrozumieć pojęcie sztucznych sieci neuronowych. Oznacza to poznanie, w jaki sposób zaawansowane systemy wykorzystują sztuczne sieci neuronowe do znajdowania rozwiązań dla błędów i samodzielnego uczenia się.

Sztuczne sieci neuronowe

Funkcjonalność i komponenty sztucznych sieci neuronowych są takie same. Tak jak nasze mózgi używają sieci neuronowych do uczenia się na błędach, tak sztuczne sieci neuronowe składają się również z warstw wejściowych i wyjściowych. Neurony zawierają ukrytą warstwę, która przekazuje sygnał wejściowy do wyjścia, odnajdując skomplikowany wzór i przekształcając go w coś, co może być użyte do wyjścia. Kiedy neuron dokonuje zgadywania lub podejmowania decyzji, przekazuje innym neuronom kompletne informacje, dzięki czemu może skorygować wyjście pierwszego neutronu i nauczyć się nowych rozwiązań. W głębokim poznawaniu sztuczne sieci neuronowe składają się z trzech do dziesięciu ukrytych warstw zwiększających dokładność.

Rodzaje sztucznych sieci neuronowych

Różne sztuczne sieci neuronowe są unikalne ze względu na zdolność do rozwiązywania błędów o różnych poziomach złożoności. Na przykład, najczęściej używaną siecią jest sieć neuronowa typu feedforward, która przekazuje informacje w jednym kierunku. Inną powszechnie stosowaną opcją jest jednak nawracająca sieć neuronowa. Te sieci neuronowe przesyłają informacje w różnych kierunkach. Załóżmy, że chcesz wykonywać skomplikowane zadania, takie jak rozpoznawanie języka lub nauka pisania odręcznego. W takim przypadku można korzystać z tych sztucznych sieci neuronowych, ponieważ mogą one wyświetlać więcej możliwości uczenia się w krótkim czasie.

Jak działają sztuczne sieci neuronowe

Neuronaukowcy kognitywni spędzają dużo czasu na zrozumieniu, jak działają ludzkie sieci neuronowe. Podążają tym samym tropem, jak nasz mózg jest dobrze rozwinięty i połączony w poszukiwaniu rozwiązań i uczeniu się. Obserwują rozmieszczenie neuronów w naszym mózgu w hierarchii i przetwarzają różne rodzaje informacji. Na przykład, kiedy dane wejściowe otrzymują pewne informacje, które mózg uważa za ulegające zmianie, następnie przenoszą je do neuronów o wyższej wadze. Oznacza to, że informacja ta dzieli się na różne połączenia neuronów o niższej wadze w różnych częściach. Każdy neuron przetwarza różne informacje o tym samym błędzie i dzieli się spostrzeżeniami z neuronami wyższego rzędu w celu dalszego skomplikowanego przetwarzania.

Sztuczne sieci neuronowe wykonują swój proces poprzez różne warstwy reprezentacji matematycznej, tak że informacja ma do niej pewną logikę. Dane, których sieć będzie używała do nauki, są przekazywane do wejścia jednego z miliona sztucznych neuronów. Neurony te są jednostkami i mają układ warstwowy. Prawie każdy neuron łączy się z innymi neuronami. Połączenie jest ważone, co określa, który neuron otrzyma informacje. Po otrzymaniu danych wejściowych, przekazuje je do jednostki ukrytej, przekształcając dane w celu ich wykorzystania. Kiedy dane przechodzą przez neurony, każda ukryta jednostka w neuronie będzie nadal rozwiązywać błąd. Tak właśnie działa proces uczenia się.

Proces uczenia się sztucznej sieci neuronowej

Informacja, którą otrzymuje sztuczna sieć neuronowa, jest w dużej ilości. Te zestawy informacji są zestawem treningowym. Jeśli chcesz, aby program rozpoznawał różnicę między samochodem a autobusem, podzielisz się licznymi zdjęciami samochodu, tak aby system zaczął się uczyć i rozpoznawać, jak wyglądają samochody do wykorzystania w przyszłości.

Kiedy maszyna jest w trakcie nauki, wyjście porówna wynik maszyny z opisem lub źródłem, które podasz. Jeśli dane wyjściowe są inne, maszyna użyje algorytmu backpropagacji i dostosuje to, czego się nauczy. Tak więc system będzie dzielił się danymi wejściowymi, a ukryte warstwy będą dostosowywać informacje za pomocą równań matematycznych. Wyjście otrzyma informację, porówna wynik ze źródłem i przekaże go do różnych neuronów, dopóki informacja nie będzie poprawna. Proces ten jest procesem głębokiego uczenia się. Dlatego systemy są bardziej inteligentne jest rozpoznawanie.

Składniki sztucznych sieci neuronowych

  1. Warstwa wejściowa (Input Layer)

Wejście jest węzłem, który gromadzi informacje z zewnątrz do neuronu. Pomagają one w przekazywaniu informacji do warstwy ukrytej na potrzeby procesu uczenia się.

  1. Warstwa ukryta

Warstwa ukryta przekształca dane wchodzące przez warstwę wejściową i przekazuje je do warstwy wyjściowej. W prostej, sztucznej sieci neuronowej istnieje tylko jedna warstwa ukryta. Głębokie uczenie się wymaga jednak więcej niż trzech ukrytych warstw od złożonego uczenia się.

  1. Warstwa wyjściowa

Ta warstwa odbiera informacje z warstwy ukrytej i oblicza możliwe wyjście. Możesz rozważyć wyjście jako rezultat wejścia, które otrzymuje neuron.

  1. Neurony

Sztuczne neurony to funkcje matematyczne, których algorytm używa w procesie uczenia się. Neuron pobiera informacje jako dane wejściowe i oblicza je, mnożąc je przez wagi. Następnie dane te są przekazywane do innych neuronów.

  1. Przestrzeń wagowa

Waga jest połączeniem pomiędzy urządzeniami. Przestrzeń wagowa jest parametrem, który przelicza dane wejściowe na wynik mnożąc je przez wagę. Następnie przenosi ona przetworzone dane do innych neuronów w sztucznych sieciach neuronowych poprzez warstwę wyjściową.

  1. Przejście do przodu i z powrotem

W przebiegu do przodu algorytm będzie propagował zmienne w sztucznych sieciach neuronowych. Jednakże, w przejściu wstecznym, algorytm będzie wstecznie propagował błędy, aby znaleźć wyjście.

  1. Backpropagacja wsteczna

Backpropagacja jest algorytmem, który uczy się przez błąd poprzez strojenie ciężarów. Proces ten sprawia, że system jest niezawodny poprzez redukcję błędów.

  1. Funkcja Error

Głównym powodem zastosowania algorytmu jest minimalizacja błędu. Funkcja, która pomaga zminimalizować błędy w funkcji błędu.

Wniosek

Na podstawie informacji zawartych w tym artykule, masz teraz podstawowe pojęcie czym są sztuczne sieci neuronowe i jak one funkcjonują, aby zminimalizować błąd programu poprzez sztuczną inteligencję. Sieci te mogą nauczyć się różnych czynności, takich jak podsumowanie tekstu, podpisywanie obrazów, rozpoznawanie zwierząt oraz rozpoznawanie języka lub pisma.