Τα νευρωνικά δίκτυα αναπτύχθηκαν σε μια προσπάθεια να αναπαραχθούν οι περίπλοκες συνδέσεις των νευρώνων του ανθρώπινου νευρικού συστήματος.
Θεωρήθηκε ότι δεδομένου ότι το βιολογικό νευρικό σύστημα ήταν τόσο αποτελεσματικό στην αναμετάδοση και την επεξεργασία σημάτων, θα μπορούσε να βοηθήσει στη δημιουργία ανθρώπινης νοημοσύνης για μηχανές.
Αυτό οδήγησε στη δημιουργία ενός δικτύου τεχνητών νευρώνων που μπορούν να επεξεργάζονται και να μεταφέρουν δεδομένα ακριβώς όπως ένα σύμπλεγμα νευρώνων στον ανθρώπινο εγκέφαλο.
Αυτό παρείχε μια πολύ ενισχυμένη ικανότητα για τις μηχανές να μαθαίνουν και να ανταποκρίνονται έξυπνα, ως εκ τούτου, η γέννηση των νευρωνικών δικτύων.
Σε αυτό το άρθρο, θα συζητήσω τα νευρωνικά δίκτυα, τον τρόπο λειτουργίας τους, τα πλεονεκτήματά τους και άλλες σημαντικές πτυχές.
Ας αρχίσουμε!
Πίνακας περιεχομένων
Τι είναι τα νευρωνικά δίκτυα;
Πηγή εικόνας: Tibco.com
Τα νευρωνικά δίκτυα ή τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (ANN) αποτελούν μέρος της τεχνητής νοημοσύνης (AI) και της μηχανικής μάθησης (ML) που διδάσκει σε μηχανές/υπολογιστές να επεξεργάζονται πληροφορίες όπως ο βιολογικός εγκέφαλος. Το δίκτυο διαθέτει ένα προσαρμοστικό σύστημα που του επιτρέπει να μαθαίνει από τις προηγούμενες δραστηριότητές του και να συνεχίζει να βελτιώνεται.
Τα νευρωνικά δίκτυα είναι μια υποομάδα μηχανικής μάθησης και ο πυρήνας τους αναπτύσσεται χρησιμοποιώντας αλγόριθμους βαθιάς μάθησης. Το όνομα «νευρικό δίκτυο» είναι εμπνευσμένο από το περίπλοκο δίκτυο νευρώνων στον ανθρώπινο εγκέφαλο και τον τρόπο επικοινωνίας των νευρώνων.
Το νευρωνικό δίκτυο χρησιμοποιεί τα δεδομένα εκπαίδευσής του ως είσοδο για να υποστηρίξει τη μάθηση και να ενισχύσει τις ικανότητές του. Παρέχει συνεχή μάθηση από δεδομένα του παρελθόντος με αυξανόμενη ακρίβεια, καθιστώντας το ένα ισχυρό, σύγχρονο εργαλείο.
Η ιστορία των νευρωνικών δικτύων μπορεί να ανιχνευθεί στην πρώτη εποχή των υπολογιστών. Η πρώτη περίπτωση ενός νευρωνικού δικτύου σχεδιάστηκε από τον Warren McCulloch ως ένα σύστημα κυκλώματος που μπορεί να προσεγγίσει τη λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου.
Το 1958, η πρώτη περίπτωση τεχνητής αντίληψης αναπτύχθηκε από τον Frank Rosenblatt. Το 1982, δημοσιεύτηκε μια εργασία για τα «επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα» από τον John Hopfield. Τα νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιήθηκαν εκτενώς το 1988 στον τομέα της μελέτης πρωτεϊνών.
Η τεχνολογία χρησιμοποιήθηκε για την πρόβλεψη των τρισδιάστατων σχημάτων των πρωτεϊνών. Μέχρι το έτος 1992, αναπτύχθηκε ένας αλγόριθμος για την αναγνώριση τρισδιάστατων αντικειμένων.
Επί του παρόντος, τα νευρωνικά δίκτυα έχουν γίνει πολύ προηγμένα. Χρησιμοποιούνται σε πολλούς τομείς, από την υγειονομική περίθαλψη, την αεροδιαστημική και την άμυνα έως την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο, το μάρκετινγκ και τις προβλέψεις καιρού.
Πώς λειτουργούν τα νευρωνικά δίκτυα;
Όπως εξηγήθηκε παραπάνω, η ανάπτυξη του νευρωνικού δικτύου εμπνεύστηκε από τον ανθρώπινο εγκέφαλο όσον αφορά τη νευρωνική αρχιτεκτονική. Οι νευρώνες ενός ανθρώπινου εγκεφάλου μπορούν να δημιουργήσουν ένα πολύπλοκο και εξαιρετικά διασυνδεδεμένο δίκτυο μέσω του οποίου αποστέλλονται σήματα και επεξεργάζονται πληροφορίες. Αυτό λειτουργεί ως η λειτουργία των νευρώνων που αναπαράγονται από τα νευρωνικά δίκτυα.
Η βασική μέθοδος με την οποία λειτουργούν τα νευρωνικά δίκτυα είναι μέσω της διασύνδεσης πολλαπλών και διαφορετικών στρωμάτων νευρώνων μέσα στο δίκτυο. Κάθε νευρώνας συνδέεται με έναν άλλο μέσω ενός κόμβου.
Μπορεί να λάβει μια είσοδο από το επίπεδο πριν από αυτό και να στείλει μια έξοδο που περνά στο επίπεδο στη συνέχεια. Αυτό το βήμα συνεχίζει να επαναλαμβάνεται μέχρι να ληφθεί μια απόφαση ή μια πρόβλεψη από το τελικό επίπεδο.
Η λειτουργία του νευρωνικού δικτύου μπορεί να γίνει καλύτερα κατανοητή από την άποψη των επιμέρους μηχανισμών κάθε επιπέδου του δικτύου μέσω του οποίου περνούν και επεξεργάζονται τα δεδομένα. Σε μια βασική δομή, υπάρχουν τρία επίπεδα – είσοδος, κρυφή και έξοδος.
Επίπεδο εισόδου
Αυτό το στρώμα του νευρωνικού δικτύου είναι υπεύθυνο για τη συλλογή δεδομένων από τον έξω κόσμο. Μετά τη συλλογή των δεδομένων, το επίπεδο επεξεργάζεται επίσης αυτά τα δεδομένα αναλύει το περιεχόμενο των δεδομένων και προσθέτει μια κατηγορία στα δεδομένα για καλύτερη αναγνώριση. Στη συνέχεια στέλνει τα δεδομένα στο επόμενο επίπεδο.
Κρυφό Επίπεδο
Τα δεδομένα από το κρυφό επίπεδο προέρχονται από το επίπεδο εισόδου και άλλα κρυφά επίπεδα. Μπορεί να υπάρχει μεγάλος αριθμός κρυφών επιπέδων στο νευρωνικό δίκτυο. Κάθε ένα από τα κρυφά επίπεδα μπορεί να αναλύσει μια είσοδο που έχει περάσει από ένα προηγούμενο επίπεδο. Στη συνέχεια, η εισαγωγή υποβάλλεται σε επεξεργασία και στη συνέχεια μεταβιβάζεται περαιτέρω.
Επίπεδο εξόδου
Τα δεδομένα που μεταδίδονται από το τελευταίο κρυφό στρώμα φτάνουν στο επίπεδο εξόδου. Αυτό το επίπεδο δείχνει την τελική έξοδο από την επεξεργασία δεδομένων που συμβαίνει στα προηγούμενα επίπεδα του νευρωνικού δικτύου. Το επίπεδο εξόδου μπορεί να έχει έναν ή περισσότερους κόμβους με βάση την είσοδο.
Για παράδειγμα, όταν ασχολείστε με δυαδικά δεδομένα (1/0, Ναι/Όχι), θα χρησιμοποιηθεί ένας μόνο κόμβος εξόδου. Ωστόσο, ενώ ασχολούμαστε με δεδομένα πολλών κατηγοριών, θα χρησιμοποιηθούν πολλαπλοί κόμβοι.
Το κρυφό στρώμα είναι ουσιαστικά το δίκτυο βαθιάς μάθησης των διασυνδέσεων μεταξύ πολλών κόμβων. Η σύνδεση κόμβου αντιπροσωπεύεται από έναν αριθμό που ονομάζεται “βάρος”. Αντιπροσωπεύει πόσο μπορεί ο κόμβος να επηρεάσει άλλους κόμβους. Μια θετική τιμή υποδηλώνει την ικανότητα διέγερσης ενός άλλου κόμβου, ενώ μια αρνητική τιμή υποδηλώνει την ικανότητα καταστολής ενός άλλου κόμβου.
Τύποι νευρωνικών δικτύων
Για διαφορετικούς τύπους χρήσεων και δεδομένων, εφαρμόζονται διαφορετικοί τύποι νευρωνικών δικτύων, το καθένα με διαφορετική αρχιτεκτονική. Εδώ είναι μερικοί από τους τύπους νευρωνικών δικτύων:
#1. Δίκτυο προώθησης τροφοδοσίας
Σε αυτόν τον τύπο νευρωνικού δικτύου, υπάρχουν πολλαπλά διασυνδεδεμένα κρυφά στρώματα και νευρώνες. Εδώ, η ροή των πληροφοριών είναι μόνο προς την κατεύθυνση προς τα εμπρός χωρίς πίσω διάδοση, εξ ου και η ονομασία “feedforward”. Ένας μεγαλύτερος αριθμός αυτού του στρώματος βοηθά στην προσαρμογή του βάρους. και ως εκ τούτου, μάθηση.
#2. Perceptron
Αυτή είναι η πιο βασική μορφή δικτύου που αποτελείται από μόνο 1 νευρώνα. Ο νευρώνας εφαρμόζει μια συνάρτηση ενεργοποίησης στην είσοδο για να πάρει μια δυαδική έξοδο. Ουσιαστικά προσθέτει την τιμή εισόδου και το βάρος του κόμβου και περνά το άθροισμα στη συνάρτηση ενεργοποίησης για να δημιουργήσει την έξοδο. Τα κρυφά επίπεδα απουσιάζουν σε αυτόν τον τύπο δικτύου.
#3. Πολυστρωματικό Perceptron
Αυτός ο τύπος νευρωνικού δικτύου επιτρέπει την αντίστροφη διάδοση που δεν υποστηρίζεται στο σύστημα τροφοδοσίας προς τα εμπρός. Αυτό ενσωματώνει πολλά κρυφά επίπεδα και λειτουργίες ενεργοποίησης που επιτρέπουν αμφίδρομη ροή δεδομένων. Οι είσοδοι διαδίδονται προς τα εμπρός ενώ οι ενημερώσεις βάρους διαδίδονται προς τα πίσω. Ανάλογα με τον στόχο, η λειτουργία ενεργοποίησης μπορεί να αλλάξει.
#4. Ακτινικό Δίκτυο Βάσεων
Αυτή η κατηγορία δικτύου χρησιμοποιεί ένα επίπεδο νευρώνων Radial Basis Function (RBF) μεταξύ των επιπέδων εισόδου και εξόδου. Αυτοί οι νευρώνες μπορούν να αποθηκεύσουν τις κατηγορίες των διαφορετικών δεδομένων εκπαίδευσης, χρησιμοποιώντας έτσι έναν διαφορετικό τρόπο πρόβλεψης στόχων. Ο νευρώνας συγκρίνει τις Ευκλείδειες αποστάσεις με πραγματικά αποθηκευμένες κλάσεις από την τιμή χαρακτηριστικού της εισόδου.
#5. Συνελικτικό Δίκτυο
Αυτό το νευρωνικό δίκτυο περιέχει πολλαπλά επίπεδα συνελίξεων που προσδιορίζουν σημαντικά χαρακτηριστικά από εισόδους όπως εικόνες. Τα πρώτα επίπεδα εστιάζουν σε λεπτομέρειες χαμηλού επιπέδου, ενώ τα επόμενα επίπεδα σε λεπτομέρειες υψηλού επιπέδου. Ένας προσαρμοσμένος πίνακας ή φίλτρο χρησιμοποιείται από αυτό το δίκτυο για τη δημιουργία χαρτών.
#6. Επαναλαμβανόμενο δίκτυο
Αυτό το δίκτυο χρησιμοποιείται όταν απαιτείται η λήψη προβλέψεων από μια δεδομένη ακολουθία δεδομένων. Μπορεί να χρειαστούν εισροές με καθυστέρηση της τελευταίας πρόβλεψης. Αυτό αποθηκεύεται στο κελί δεδομένων RNN, το οποίο με τη σειρά του λειτουργεί ως δεύτερη είσοδος που χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη.
#7. Δίκτυο βραχυπρόθεσμης μνήμης
Σε αυτόν τον τύπο νευρωνικού δικτύου, χρησιμοποιείται ένα πρόσθετο ειδικό κύτταρο μνήμης για την αποθήκευση πληροφοριών για μεγαλύτερη διάρκεια και την αντιμετώπιση του προβλήματος των διαβαθμίσεων εξαφάνισης. Οι λογικές πύλες χρησιμοποιούνται για τον εντοπισμό των εξόδων που πρέπει να χρησιμοποιηθούν ή να απορριφθούν. Έτσι, οι τρεις λογικές πύλες που χρησιμοποιούνται σε αυτό είναι – Input, Output και Forget.
Οφέλη των Νευρωνικών Δικτύων
Τα νευρωνικά δίκτυα προσφέρουν πολλά οφέλη:
- Λόγω της δομής του, μπορεί να επεξεργάζεται δεδομένα και να μαθαίνει σύνθετες και μη γραμμικές σχέσεις για τον πραγματικό κόσμο και να γενικεύει τη μάθησή του για να δημιουργεί νέα αποτελέσματα.
- Τα νευρωνικά δίκτυα δεν έχουν περιορισμούς στις εισόδους. Έτσι, αυτά μπορούν να μοντελοποιήσουν την ετεροσκεδαστικότητα μέσω της οποίας μπορεί να μάθει για τις κρυφές σχέσεις μεταξύ των δεδομένων.
- Ένα νευρωνικό δίκτυο μπορεί να αποθηκεύσει δεδομένα σε ολόκληρο το δίκτυο και να εργαστεί σε ανεπαρκή δεδομένα. Αυτό δημιουργεί πλεονασμό δεδομένων και μειώνει τον κίνδυνο απώλειας δεδομένων.
- Λόγω της ύπαρξης περιττών συνδέσεων, είναι σε θέση να επεξεργάζεται πολλά δεδομένα ταυτόχρονα και παράλληλα. Αυτό σημαίνει ότι τα νευρωνικά δίκτυα μπορούν να βοηθήσουν στη διεξαγωγή πολλαπλών λειτουργιών ταυτόχρονα.
- Η δυνατότητα προσαρμογής της επεξεργασίας δεδομένων του δίνει ισχυρή ανοχή σφαλμάτων και εκπαιδεύεται να βελτιώνεται συνεχώς.
- Δεδομένου ότι το δίκτυο χρησιμοποιεί κατανεμημένη μνήμη, είναι ανθεκτικό στην καταστροφή δεδομένων.
- Μπορεί να μάθει από γεγονότα του παρελθόντος, βάσει των οποίων μπορεί να εκπαιδεύσει τις μηχανές να λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις.
Εφαρμογές Νευρωνικών Δικτύων
- Πρόβλεψη της απόδοσης του χρηματιστηρίου: Το Multilayer Perceptron χρησιμοποιείται συχνά για την πρόβλεψη της απόδοσης του χρηματιστηρίου και προετοιμάζεται για αλλαγές στο χρηματιστήριο. Το σύστημα κάνει προβλέψεις με βάση τους δείκτες κέρδους, τις ετήσιες αποδόσεις και τα προηγούμενα δεδομένα απόδοσης από το χρηματιστήριο.
- Αναγνώριση προσώπου: Τα συνελικτικά δίκτυα χρησιμοποιούνται για την εκτέλεση ενός συστήματος αναγνώρισης προσώπου που ταιριάζει με ένα δεδομένο αναγνωριστικό προσώπου με μια λίστα αναγνωριστικών προσώπου στη βάση δεδομένων για να εμφανιστεί μια θετική αντιστοίχιση.
- Μελέτη της συμπεριφοράς μέσων κοινωνικής δικτύωσης: Το Perceptron για πολλούς παίκτες μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη μελέτη της συμπεριφοράς των ανθρώπων στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης από εικονικές συνομιλίες και αλληλεπιδράσεις μέσων κοινωνικής δικτύωσης. Αυτά τα δεδομένα μπορούν να χρησιμοποιηθούν σε δραστηριότητες μάρκετινγκ.
- Αεροδιαστημική Έρευνα: Τα δίκτυα χρονοκαθυστέρησης μπορούν να χρησιμοποιηθούν σε διάφορους τομείς της αεροναυπηγικής, όπως η αναγνώριση προτύπων, η ασφάλεια συστημάτων ελέγχου, ο αυτόματος πιλότος υψηλής απόδοσης, η διάγνωση σφαλμάτων αεροσκαφών και η ανάπτυξη προσομοιώσεων. Αυτό βοηθά στη βελτίωση των πρακτικών ασφάλειας και ασφάλειας στον κλάδο.
- Αμυντικός Σχεδιασμός: Οι αμυντικές στρατηγικές μπορούν να προσεγγιστούν και να αναπτυχθούν χρησιμοποιώντας νευρωνικά δίκτυα. Η τεχνολογία μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την πρόβλεψη αμυντικών κινδύνων, τον έλεγχο αυτοματοποιημένου εξοπλισμού και τον εντοπισμό πιθανών σημείων για περιπολία.
- Υγειονομική περίθαλψη: Το δίκτυο μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία καλύτερων τεχνικών απεικόνισης για υπερήχους, αξονικές τομογραφίες και ακτινογραφίες. Αυτό μπορεί επίσης να βοηθήσει στην καλύτερη καταγραφή και παρακολούθηση των δεδομένων ασθενών.
- Επαλήθευση ταυτότητας: Τα χειρόγραφα μοτίβα μπορούν να αναγνωριστούν χρησιμοποιώντας νευρωνικά δίκτυα. Αυτό μπορεί να βοηθήσει στον εντοπισμό πιθανών αποδεικτικών στοιχείων πλαστογραφίας μέσω συστημάτων επαλήθευσης χειρογράφου και υπογραφής.
- Πρόβλεψη καιρού: Τα δεδομένα από δορυφόρους καιρού μπορούν να χρησιμοποιηθούν για δυναμική μοντελοποίηση και πρόβλεψη μοτίβων καιρού με μεγαλύτερη ακρίβεια. Αυτό μπορεί να βοηθήσει στη δημιουργία έγκαιρης προειδοποίησης για φυσικές καταστροφές, ώστε να μπορούν να ληφθούν έγκαιρα προληπτικά μέτρα.
Πόροι μάθησης
#1. Deep Learning AZ από την Udemy
Το Deep Learning AZ by Udemy θα σας βοηθήσει να μάθετε πώς να χρησιμοποιείτε την Python και να δημιουργείτε αλγόριθμους Deep Learning. Η διάρκεια του μαθήματος είναι 22 ώρες και 33 λεπτά.
Το μάθημα θα διδάξει στους μαθητές:
- Κατανοήστε καλύτερα τις έννοιες της τεχνητής νοημοσύνης, των νευρωνικών δικτύων, των αυτοοργανωμένων χαρτών, της μηχανής Boltzmann και των αυτόματων κωδικοποιητών.
- Πώς να εφαρμόσετε αυτές τις τεχνολογίες στην πρακτική άσκηση στον πραγματικό κόσμο.
Η τιμή του μαθήματος είναι 39,98 $.
#2. Data Science από την Udemy
Η Επιστήμη των Δεδομένων είναι ένα εξαιρετικό μάθημα για τη βαθιά μάθηση και τα νευρωνικά δίκτυα που παρέχει σε βάθος κάλυψη των θεωριών νευρωνικών δικτύων που χρησιμοποιούνται στη μηχανική μάθηση. Αυτό το μάθημα προσφέρεται επίσης από την Udemy. Η διάρκειά του είναι 12 ώρες.
Στο μάθημα θα διδάσκονται:
- Σχετικά με τη βαθιά μάθηση και τη λειτουργία νευρωνικών δικτύων
- Αναπτύξτε κώδικα για νευρωνικά δίκτυα από την αρχή
Η τιμή του μαθήματος είναι 35,13 $.
#3. Κατασκευή νευρωνικών δικτύων από την Udemy
Το μάθημα Udemy Δημιουργία νευρωνικών δικτύων στην Python από την αρχή δίνει τη δυνατότητα στον εκπαιδευόμενο να αναπτύξει βαθιά μάθηση και μηχανική μάθηση χρησιμοποιώντας gradient descent και γραμμική παλινδρόμηση. Η διάρκεια του μαθήματος είναι 3 ώρες και 6 λεπτά.
Στο μάθημα θα διδάσκονται:
- Σχετικά με τις βασικές λειτουργίες των νευρωνικών δικτύων όπως η γραμμική παλινδρόμηση, η backpropagation και η συνάρτηση κόστους
- Για να εκπαιδεύσετε τα νευρωνικά δίκτυα, να τα ταξινομήσετε, να προσαρμόσετε τους ρυθμούς εκμάθησής τους, να ομαλοποιήσετε τις εισόδους και να βελτιστοποιήσετε την ακρίβειά τους.
Η τιμή του μαθήματος είναι $31,50.
#4. Νευρωνικά δίκτυα και βαθιά μάθηση από την Coursera
Το μάθημα Neural Networks and Deep Learning προσφέρεται από την Coursera. Αυτό είναι το πρώτο μάθημα που ειδικεύεται στη βαθιά μάθηση και εστιάζει σε θεμελιώδεις έννοιες. Η διάρκεια του μαθήματος είναι 25 ώρες.
Στο μάθημα θα διδάσκονται:
- Να εξοικειωθούν με σημαντικές τεχνολογικές τάσεις που οδηγούν την ανάπτυξη της βαθιάς μάθησης
- Μάθετε πώς να εκπαιδεύετε τη βαθιά εκμάθηση και να τα χρησιμοποιείτε για να αναπτύξετε ένα πλήρως συνδεδεμένο δίκτυο.
Αυτό το μάθημα προσφέρεται δωρεάν.
#5. Δημιουργία προηγμένης βαθιάς μάθησης και NLP
Το μάθημα, Building Advanced Deep Learning and NLP, προσφέρεται από την Educative. Το μάθημα διαρκεί περίπου 5 ώρες για να ολοκληρωθεί.
Στο μάθημα θα διδάσκονται:
- Εργαστείτε σε πρακτικά περιβάλλοντα κωδικοποίησης
- Μάθετε για τις έννοιες στη βαθιά μάθηση και την πρακτική σε έργα που σχετίζονται με την επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) και την προηγμένη βαθιά μάθηση
Η τιμή του μαθήματος είναι 9,09 $ ανά μήνα.
#6. Έργα νευρωνικών δικτύων με Python:
Αυτό το βιβλίο του James Loy είναι ένας απόλυτος οδηγός για το πώς να χρησιμοποιήσετε την Python και να ανακαλύψετε τη δύναμη των τεχνητών νευρωνικών δικτύων. Θα σας κάνει να μάθετε και να εφαρμόσετε νευρωνικά δίκτυα με τη βοήθεια έξι έργων στην Python χρησιμοποιώντας νευρωνικά δίκτυα. Η ολοκλήρωση αυτού του έργου θα σας βοηθήσει να δημιουργήσετε το χαρτοφυλάκιό σας ML.
Στο μάθημα θα διδάσκονται:
- Αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων όπως το LSTM και το CNN
- Για να χρησιμοποιήσετε δημοφιλείς βιβλιοθήκες όπως η Keras
- Τα έργα περιλαμβάνουν ανάλυση συναισθήματος, αναγνώριση προσώπου, ανίχνευση αντικειμένων κ.λπ.
#7. Νευρωνικά δίκτυα και βαθιά μάθηση
Αυτό το βιβλίο του Charu C. Aggarwal καλύπτει μοντέρνα και κλασικά μοντέλα στη βαθιά μάθηση. Θα σας διδάξει τους αλγόριθμους και τη θεωρία της βαθιάς μάθησης και τα νευρωνικά δίκτυα ώστε να μπορείτε να τα εφαρμόσετε σε πολλές εφαρμογές.
Καλύπτει επίσης εφαρμογές όπως συστήματα συστάσεων, λεζάντες και ταξινόμηση εικόνων, ανάλυση κειμένου, μηχανική μετάφραση, παιχνίδια και πολλά άλλα.
Θα μάθεις:
- Βασικά στοιχεία νευρωνικών δικτύων
- Βασικές αρχές νευρωνικών δικτύων
- Προηγμένα θέματα νευρωνικών δικτύων όπως GAN, νευρωνικές μηχανές Turing κ.λπ.
συμπέρασμα
Τα νευρωνικά δίκτυα είναι ουσιαστικά ένα μέρος της τεχνητής νοημοσύνης που υποστηρίζει τη μάθηση με τρόπο που είναι κοντά στην ανθρώπινη νοημοσύνη. Αυτά περιλαμβάνουν πολλαπλά επίπεδα, το καθένα με τη δική του λειτουργία και έξοδο. Δεδομένων των πλεονεκτημάτων τους όπως η ακρίβεια, οι δυνατότητες επεξεργασίας δεδομένων, ο παράλληλος υπολογισμός κ.λπ., οι εφαρμογές των νευρωνικών δικτύων αυξάνονται σε πολλούς τομείς για τη λήψη προβλέψεων και εξυπνότερων αποφάσεων.
Μπορείτε επίσης να εξερευνήσετε συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα.