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Das Tutorial zu künstlichen neuronalen Netzen bietet grundlegende und fortgeschrittene Konzepte von KNNs. Unser Tutorial zu künstlichen neuronalen Netzen wurde sowohl für Anfänger als auch für Profis entwickelt.

Der Begriff „Künstliches neuronales Netzwerk“ bezieht sich auf ein biologisch inspiriertes Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das dem Gehirn nachempfunden ist. Ein künstliches neuronales Netzwerk ist normalerweise ein Rechennetzwerk, das auf biologischen neuronalen Netzwerken basiert, die die Struktur des menschlichen Gehirns aufbauen. Ähnlich wie ein menschliches Gehirn über miteinander verbundene Neuronen verfügt, verfügen auch künstliche neuronale Netzwerke über Neuronen, die in verschiedenen Netzwerkschichten miteinander verbunden sind. Diese Neuronen werden als Knoten bezeichnet.

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Das Tutorial zu künstlichen neuronalen Netzen deckt alle Aspekte im Zusammenhang mit künstlichen neuronalen Netzen ab. In diesem Tutorial besprechen wir KNNs, adaptive Resonanztheorie, selbstorganisierende Kohonen-Karte, Bausteine, unbeaufsichtigtes Lernen, genetische Algorithmen usw.

Was ist ein künstliches neuronales Netzwerk?

Der Begriff ' Künstliche neuronale Netz ' leitet sich von biologischen neuronalen Netzwerken ab, die die Struktur eines menschlichen Gehirns entwickeln. Ähnlich wie das menschliche Gehirn über miteinander verbundene Neuronen verfügt, verfügen auch künstliche neuronale Netze über Neuronen, die in verschiedenen Netzwerkschichten miteinander verbunden sind. Diese Neuronen werden als Knoten bezeichnet.

Die angegebene Abbildung zeigt das typische Diagramm eines biologischen neuronalen Netzwerks.

Das typische künstliche neuronale Netzwerk sieht in etwa wie in der Abbildung aus.

Dendriten aus biologischen neuronalen Netzwerken stellen Eingaben in künstlichen neuronalen Netzwerken dar, Zellkern stellt Knoten dar, Synapse stellt Gewichte dar und Axon stellt Ausgabe dar.

Beziehung zwischen biologischem neuronalem Netzwerk und künstlichem neuronalem Netzwerk:

Ein Künstliche neuronale Netz auf dem Gebiet der Künstliche Intelligenz Dabei wird versucht, das Netzwerk von Neuronen nachzuahmen, aus dem ein menschliches Gehirn besteht, sodass Computer die Möglichkeit haben, Dinge zu verstehen und Entscheidungen auf menschenähnliche Weise zu treffen. Das künstliche neuronale Netzwerk wird durch die Programmierung von Computern so konzipiert, dass sie sich einfach wie miteinander verbundene Gehirnzellen verhalten.

Im menschlichen Gehirn gibt es rund 1000 Milliarden Neuronen. Jedes Neuron hat einen Assoziationspunkt irgendwo im Bereich von 1.000 bis 100.000. Im menschlichen Gehirn werden Daten verteilt gespeichert und wir können bei Bedarf mehr als einen Teil dieser Daten parallel aus unserem Gedächtnis extrahieren. Wir können sagen, dass das menschliche Gehirn aus unglaublich erstaunlichen Parallelprozessoren besteht.

Wir können das künstliche neuronale Netzwerk anhand eines Beispiels verstehen. Betrachten Sie ein Beispiel eines digitalen Logikgatters, das eine Eingabe entgegennimmt und eine Ausgabe ausgibt. 'ODER'-Gatter, das zwei Eingänge akzeptiert. Wenn einer oder beide Eingänge „Ein“ sind, erhalten wir am Ausgang „Ein“. Wenn beide Eingänge „Aus“ sind, erhalten wir am Ausgang „Aus“. Hier hängt die Ausgabe von der Eingabe ab. Unser Gehirn führt nicht die gleiche Aufgabe aus. Die Beziehung zwischen Ausgängen und Eingängen ändert sich ständig aufgrund der Neuronen in unserem Gehirn, die „lernen“.

Die Architektur eines künstlichen neuronalen Netzwerks:

Um das Konzept der Architektur eines künstlichen neuronalen Netzwerks zu verstehen, müssen wir verstehen, woraus ein neuronales Netzwerk besteht. Um ein neuronales Netzwerk zu definieren, besteht es aus einer großen Anzahl künstlicher Neuronen, die als Einheiten bezeichnet werden und in einer Abfolge von Schichten angeordnet sind. Schauen wir uns die verschiedenen Arten von Schichten an, die in einem künstlichen neuronalen Netzwerk verfügbar sind.

Ein künstliches neuronales Netzwerk besteht hauptsächlich aus drei Schichten:

Eingabeebene:

Wie der Name schon sagt, akzeptiert es Eingaben in verschiedenen, vom Programmierer bereitgestellten Formaten.

Versteckte Ebene:

Die verborgene Ebene stellt eine Zwischen-Eingabe- und Ausgabeebene dar. Es führt alle Berechnungen durch, um versteckte Merkmale und Muster zu finden.

Ausgabeebene:

Die Eingabe durchläuft eine Reihe von Transformationen mithilfe der verborgenen Ebene, was schließlich zu einer Ausgabe führt, die mithilfe dieser Ebene übermittelt wird.

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Das künstliche neuronale Netzwerk nimmt Eingaben entgegen, berechnet die gewichtete Summe der Eingaben und berücksichtigt einen Bias. Diese Berechnung wird in Form einer Übertragungsfunktion dargestellt.

Es bestimmt, dass die gewichtete Summe als Eingabe an eine Aktivierungsfunktion übergeben wird, um die Ausgabe zu erzeugen. Aktivierungsfunktionen entscheiden, ob ein Knoten ausgelöst werden soll oder nicht. Nur diejenigen, die gefeuert werden, schaffen es auf die Ausgabeebene. Es stehen verschiedene Aktivierungsfunktionen zur Verfügung, die auf die Art der von uns ausgeführten Aufgabe angewendet werden können.

Vorteile des künstlichen neuronalen Netzwerks (ANN)

Parallelverarbeitungsfähigkeit:

Künstliche neuronale Netze verfügen über einen numerischen Wert, der mehr als eine Aufgabe gleichzeitig ausführen kann.

Daten im gesamten Netzwerk speichern:

Daten, die bei der herkömmlichen Programmierung verwendet werden, werden im gesamten Netzwerk und nicht in einer Datenbank gespeichert. Das Verschwinden einiger Daten an einem Ort beeinträchtigt nicht die Funktionsfähigkeit des Netzwerks.

Fähigkeit, mit unvollständigem Wissen zu arbeiten:

Nach dem ANN-Training können die Informationen auch bei unzureichenden Daten zu einer Ausgabe führen. Der Leistungsverlust hängt hier von der Bedeutung fehlender Daten ab.

Eine Speicherverteilung haben:

Damit ANN sich anpassen kann, ist es wichtig, die Beispiele zu bestimmen und das Netzwerk entsprechend dem gewünschten Output zu fördern, indem diese Beispiele dem Netzwerk demonstriert werden. Die Abfolge des Netzwerks ist direkt proportional zu den ausgewählten Instanzen, und wenn das Ereignis dem Netzwerk nicht in allen seinen Aspekten angezeigt werden kann, kann es zu einer falschen Ausgabe führen.

Fehlertoleranz haben:

Die Erpressung einer oder mehrerer ANN-Zellen verhindert nicht die Ausgabeerzeugung, und diese Funktion macht das Netzwerk fehlertolerant.

Nachteile eines künstlichen neuronalen Netzwerks:

Sicherstellung einer ordnungsgemäßen Netzwerkstruktur:

Es gibt keine bestimmte Richtlinie zur Bestimmung der Struktur künstlicher neuronaler Netze. Die entsprechende Netzwerkstruktur wird durch Erfahrung, Versuch und Irrtum erreicht.

Unerkanntes Verhalten des Netzwerks:

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Es ist das wichtigste Problem von ANN. Wenn ANN eine Testlösung erstellt, liefert sie keine Erkenntnisse darüber, warum und wie. Es verringert das Vertrauen in das Netzwerk.

Hardwareabhängigkeit:

Künstliche neuronale Netze benötigen aufgrund ihrer Struktur Prozessoren mit paralleler Rechenleistung. Daher ist die Realisierung der Ausrüstung abhängig.

Schwierigkeiten, das Problem dem Netzwerk anzuzeigen:

ANNs können mit numerischen Daten arbeiten. Probleme müssen in numerische Werte umgewandelt werden, bevor sie in ANN eingeführt werden. Der hier zu lösende Präsentationsmechanismus wirkt sich direkt auf die Leistung des Netzwerks aus. Es hängt von den Fähigkeiten des Benutzers ab.

Die Dauer des Netzwerks ist unbekannt:

Das Netzwerk wird auf einen bestimmten Fehlerwert reduziert, und dieser Wert liefert uns keine optimalen Ergebnisse.

Wissenschaftliche künstliche neuronale Netze, die Mitte der 20er Jahre in die Welt eindrangen^ThJahrhundert entwickeln sich exponentiell. Derzeit haben wir die Vorteile künstlicher neuronaler Netze und die Probleme untersucht, die bei ihrer Nutzung auftreten. Es sollte nicht übersehen werden, dass die Nachteile von KNN-Netzwerken, die einen florierenden Wissenschaftszweig darstellen, einzeln beseitigt werden und ihre Vorteile von Tag zu Tag zunehmen. Das bedeutet, dass künstliche neuronale Netze zu einem unersetzlichen und immer wichtigeren Teil unseres Lebens werden.

Wie funktionieren künstliche neuronale Netze?

Ein künstliches neuronales Netzwerk lässt sich am besten als gewichteter gerichteter Graph darstellen, bei dem die künstlichen Neuronen die Knoten bilden. Der Zusammenhang zwischen den Neuronenausgängen und Neuroneneingängen kann als gerichtete Kanten mit Gewichten betrachtet werden. Das künstliche neuronale Netzwerk empfängt das Eingangssignal von der externen Quelle in Form eines Musters und ein Bild in Form eines Vektors. Diese Eingaben werden dann mathematisch durch die Notationen x(n) für jeweils n Eingaben zugewiesen.

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Anschließend wird jede Eingabe mit ihren entsprechenden Gewichten multipliziert (diese Gewichte sind die Details, die von den künstlichen neuronalen Netzen zur Lösung eines bestimmten Problems verwendet werden). Im Allgemeinen stellen diese Gewichte normalerweise die Stärke der Verbindung zwischen Neuronen innerhalb des künstlichen neuronalen Netzwerks dar. Alle gewichteten Eingaben werden innerhalb der Recheneinheit zusammengefasst.

Wenn die gewichtete Summe gleich Null ist, wird ein Bias hinzugefügt, um die Ausgabe ungleich Null zu machen, oder etwas anderes, um sie an die Reaktion des Systems anzupassen. Bias hat die gleiche Eingabe und die Gewichtung ist gleich 1. Hier kann die Summe der gewichteten Eingaben im Bereich von 0 bis positiv unendlich liegen. Um die Reaktion innerhalb der Grenzen des gewünschten Werts zu halten, wird hier ein bestimmter Maximalwert gemessen und die Gesamtheit der gewichteten Eingaben durch die Aktivierungsfunktion geleitet.

Die Aktivierungsfunktion bezieht sich auf den Satz von Übertragungsfunktionen, die zum Erreichen der gewünschten Ausgabe verwendet werden. Es gibt verschiedene Arten von Aktivierungsfunktionen, hauptsächlich jedoch entweder lineare oder nichtlineare Funktionsmengen. Einige der am häufigsten verwendeten Sätze von Aktivierungsfunktionen sind die binären, linearen und tan-hyperbolischen Sigmoid-Aktivierungsfunktionen. Schauen wir uns jeden von ihnen im Detail an:

Binär:

Bei der binären Aktivierungsfunktion ist die Ausgabe entweder eine Eins oder eine 0. Um dies zu erreichen, wird hier ein Schwellenwert eingerichtet. Wenn die gewichtete Nettoeingabe der Neuronen mehr als 1 beträgt, wird die endgültige Ausgabe der Aktivierungsfunktion als Eins zurückgegeben, andernfalls wird die Ausgabe als 0 zurückgegeben.

Sigmoidale Hyperbolik:

Die Funktion der Sigmoidalen Hyperbel wird im Allgemeinen als „ S 'förmige Kurve. Hier wird die tan-Hyperbolfunktion verwendet, um die Ausgabe anhand der tatsächlichen Nettoeingabe anzunähern. Die Funktion ist definiert als:

F(x) = (1/1 + exp(-????x))

Wo ???? gilt als Steilheitsparameter.

Arten von künstlichen neuronalen Netzwerken:

Es gibt verschiedene Arten von künstlichen neuronalen Netzen (KNN). Abhängig von den Neuronen und Netzwerkfunktionen des menschlichen Gehirns führt ein künstliches neuronales Netz ähnliche Aufgaben aus. Die meisten künstlichen neuronalen Netze weisen einige Ähnlichkeiten mit einem komplexeren biologischen Partner auf und erfüllen ihre erwarteten Aufgaben sehr effektiv. Zum Beispiel Segmentierung oder Klassifizierung.

Feedback ANN:

Bei dieser Art von KNN kehrt die Ausgabe in das Netzwerk zurück, um intern die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen. Gemäß der Universität von Massachusetts , Lowell Center for Atmospheric Research. Die Feedback-Netzwerke speisen Informationen in sich selbst zurück und eignen sich gut zur Lösung von Optimierungsproblemen. Die internen Systemfehlerkorrekturen nutzen Feedback-ANNs.

Feed-Forward-ANN:

Voraussetzung

Vor Beginn dieses Tutorials sind keine besonderen Fachkenntnisse erforderlich.

Publikum

Unser Tutorial zu künstlichen neuronalen Netzen wurde sowohl für Anfänger als auch für Profis entwickelt, um ihnen das Verständnis des Grundkonzepts von KNNs zu erleichtern.

Probleme

Wir versichern Ihnen, dass Sie in diesem Tutorial zu künstlichen neuronalen Netzen keine Probleme finden werden. Wenn es jedoch ein Problem oder einen Fehler gibt, posten Sie das Problem bitte im Kontaktformular, damit wir es weiter verbessern können.