Introduzione all'applicazione della rete neurale
Il seguente articolo fornisce una descrizione dettagliata dell'applicazione della rete neurale. La prima domanda che sorge nella nostra mente è cosa si intende per rete neurale artificiale? E perché abbiamo bisogno della rete neurale artificiale? Le reti neurali artificiali sono modelli computazionali basati su reti neurali biologiche. Semplificano la risoluzione dei problemi, mentre per convenzione dobbiamo scrivere un codice lungo per problemi complessi.
Le reti neurali aiutano a risolvere i problemi senza un'ampia programmazione con le regole e le condizioni specifiche del problema. Sono modelli semplificati utilizzati per molti tipi simili di problemi con la maggior parte dei complessi calcoli matematici come dietro le quinte. Le reti neurali sono molto più rapide nella previsione dopo che è stata addestrata rispetto al programma convenzionale.
I diversi tipi di reti neurali sono come Convolution Neural Network, Feedforward Neural Network, Recurrent Neural Network, Perceptron multistrato, ecc. Il modello di rete neurale più utilizzato è Convolution Neural Network (CNN).
Reti neurali artificiali
Per prima cosa capiamo prima le reti neurali artificiali (ANN). Esistono principalmente tre strati nelle reti neurali artificiali.
1. Livello di input: il livello di input è quello che contiene i neuroni responsabili degli input delle caratteristiche. Oltre ai neuroni per le caratteristiche, c'è anche un neurone per la distorsione aggiunto al livello di input. Quindi ci sono n + 1 neuroni in totale nel livello di input. Il bias è responsabile del trasferimento della linea o della curva dall'origine.
2. Livelli nascosti: i livelli nascosti sono i livelli tra i livelli di input e output. Il numero di livelli nascosti può essere variato in base all'applicazione e alle esigenze. Le reti neurali profonde sono quelle che contengono più di un livello nascosto.
3. Livello di output: il livello di output contiene neuroni responsabili dell'output del problema di classificazione o previsione. Il numero di neuroni in esso contenuti si basa sul numero di classi di output.
Applicazioni di reti neurali
Le reti neurali artificiali sono ampiamente utilizzate in campi come la classificazione o l'etichettatura delle immagini o il rilevamento del segnale o la traduzione delle lingue come quella che troviamo come Google Translator. Che si tratti del rilevamento di spoofing utilizzando qualche segnale biometrico o segnale o una sorta di previsione o previsione, puoi trovare tutte queste cose da coprire sotto l'ombrello delle reti neurali artificiali.
Siamo in grado di classificare ampiamente le applicazioni nei seguenti domini:
- immagini
- segnali
- linguaggio
1. ANN in immagini
Le reti neurali artificiali sono attualmente ampiamente utilizzate in immagini e video. Siamo in grado di trovare le applicazioni delle reti neurali dall'elaborazione e classificazione delle immagini alla generazione uniforme di immagini. L'etichettatura di immagini e video è anche l'applicazione delle reti neurali. Le reti neurali artificiali oggi sono ampiamente utilizzate anche in biometria come il riconoscimento facciale o la verifica della firma.
Riconoscimento dei personaggi: dobbiamo aver trovato i siti Web o le applicazioni che ci chiedono di caricare l'immagine dei nostri documenti eKYC, giusto? Tutto ciò che fanno è riconoscere i personaggi in quelle immagini dei nostri documenti eKYC. Questa è un'applicazione ampiamente usata della rete neurale che rientra nella categoria del riconoscimento dei pattern. Le immagini del documento o la vecchia letteratura possono essere digitalizzate usando il riconoscimento dei caratteri. Qui le immagini scansionate dei documenti vengono inviate al modello e il modello riconosce le informazioni testuali in quel documento scansionato. I modelli che vengono generalmente utilizzati per questo sono CNN o altre reti neurali multistrato come la rete neurale con backpropagation.
Classificazione o etichettatura delle immagini: che bello quando non riusciamo a riconoscere qualcosa e utilizziamo la ricerca di immagini di Google !! Questo è esattamente ciò che viene chiamato classificazione delle immagini o etichetta le immagini che vengono alimentate ad essa. La rete neurale di conversione o la rete neurale Feed forward con backpropagation sono generalmente utilizzate per la classificazione delle immagini. Esistono anche molti altri modelli, ma è necessario selezionare un modello basato sul set di dati per la formazione e le funzionalità di interesse.
L'apprendimento del trasferimento può essere eseguito utilizzando qualsiasi modello pre-addestrato se l'insieme di dati del problema è simile all'insieme di dati del modello predefinito che si sta scegliendo. Esistono molti modelli di classificazione delle immagini pre-addestrati che vengono formati su milioni di immagini di diverse centinaia e migliaia di classi. Alcuni dei modelli sono ResNet, GoogLeNet, InceptionV3, VGG16, ImageNet e molti altri sono disponibili.
Rilevamento di oggetti: il rilevamento di oggetti dalle immagini è ampiamente utilizzato per rilevare qualsiasi oggetto e classificare l'immagine in base a quello. Richiede un ampio set di dati di addestramento con tutte le coordinate dell'oggetto di interesse chiaramente specificate. I modelli di rilevamento oggetti ampiamente utilizzati sono YOLO (You Only Look Once Once) e SSD (Single Shot Object Detector).
Generazione di immagini: le generazioni di immagini aiutano a generare immagini false in base ai dati. La generazione di caricature può anche essere considerata una delle sue applicazioni. GAN (Generative Adversarial Networks) sono utilizzati per i modelli di generazione di immagini. Comprendono un generatore di immagini e un discriminatore.
2. ANN in Segnali
ANN è un sistema basato su una rete neurale biologica, uno dei tipi di neuroni in ANN è -
Riconoscimento vocale: il sistema di riconoscimento vocale converte i segnali vocali e li decodifica in testo o in qualche forma di significato. Possiamo dire che è un esempio diretto di applicazioni in assistenti virtuali o chatbot. Oggi la smart home di Google, Alexa, Siri, l'assistenza di Google o Cortana sono conosciute da molti di noi.
3. ANN in Lingua
Questo può essere diviso in due modelli principalmente come -
Classificazione e categorizzazione del testo : la classificazione del testo è una parte essenziale della ricerca e del filtraggio dei documenti, delle ricerche Web online e dell'identificazione della lingua e dell'analisi dei sentimenti. Le reti neurali sono utilizzate attivamente per questo tipo di attività.
Il riconoscimento delle entità nominate e le parti del tag vocale sono alcune delle applicazioni che rientrano nel dominio di Natural Language Processing (NLP). I modelli ampiamente utilizzati sono le reti Neural ricorrenti (RNN) e le reti LSTM (Long-Short Term Memory). Sebbene la CNN sia utilizzata anche per alcune applicazioni.
Generazione del linguaggio e sintesi dei documenti: la generazione e la parafrasi del linguaggio naturale e il riepilogo dei documenti sono ampiamente utilizzati per generare i documenti e riassumere i multi-documenti. Le loro applicazioni possono essere trovate nella generazione di report basati su testo da tabelle di dati, scrittura automatica di report, riepilogo di report medici, generazione di storie e battute, ecc.
Il modello ampiamente utilizzato per la generazione di testo è il modello di rete neuronale ricorrente (RNN).
Conclusione
Le reti neurali aiutano a risolvere i problemi difficili con una formazione approfondita. Sono ampiamente utilizzati per la classificazione, la previsione, il rilevamento di oggetti e la generazione di immagini e testo.
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Questa è stata una guida per l'applicazione su rete neurale. Qui discutiamo anche l'introduzione sull'applicazione della rete neurale. Puoi anche dare un'occhiata ai seguenti articoli per saperne di più -
- Classificazione della rete neurale
- Strumenti di scansione in rete
- Reti neurali ricorrenti (RNN)
- Apprendimento automatico vs rete neurale