Opciók neurális hálózat


Szerző: Kovács Róbert A neurális hálózatok a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás alkalmazásának egyik legnépszerűbb eszközei manapság. Az elmúlt 10 évben több olyan speciális struktúra szerinti csoportosítást fedeztek fel, mely csoportok egy típusú probléma megoldásában a leghatékonyabbak.

Az előző cikk ben bemutattam a mesterséges neurális hálózatok mögött rejlő intuíciót és biológiai rendszerből vont párhuzamokat. Már tudjuk milyen elemekből épül fel és milyen kapcsolatok találhatóak az elemek között, illetve melyek a legfőbb hasznosítási területek. Ebben a részben szeretném bemutatni, az 5 legtöbbet használt hálózati elrendezést, illetve hogy milyen probléma megoldása során vethetők be a mindennapi életben.

Perceptron Nem szabad elfelejteni, hogy a neurális hálózatok számítási alapköve a perceptron, a neuron matematikai modellje. A bementi értékek súlyozásra kerülnek, majd összeadjuk őket és legvégül egy aktivációs függvény segítségével határozzunk meg, opciók neurális hálózat alakul a kimenetünk. A neuron matematikai modellje. Ezt a rendszert előrecsatolt neurális hálózatnak is nevezik feed forward neural networkmivel az információ balról jobbra halad a neuronokon keresztül.

Ismert bementekre, adott kimenetek alapján képesek vagyunk a bementi értékek opciók neurális hálózat változtatásával a rendszer hibáját minimalizálni back-propagation. Függetlenül attól, hány réteg neuron található a rendszerünkben, a neurális hálózatok mindig a ki és bemenetek közötti kapcsolatot szimulálják.

Neurális hálózatok - a mesterséges intelligencia szent Grálja - lovashirek.hu

Egyszerű és mély tanuló neurális hálózatok topológiai összehasonlítása. Forrás:  Medium. Az előrecsatolt neurális hálózatok gyakorlati használata kevés esetre szűkül, főleg csoportosítási és regressziós előrejelzés feladatok megoldására használhatjuk.

Amikor az előrejelzéstől eltérő feladatokat szeretnénk megoldani, más felépítésű hálózatok alkalmazása válik szükségessé.

Konvolúciós neurális hálózatok Ezek a hálózatok nagymértékben különböznek a többitől, mivel elsősorban képfeldolgozási funkciókkal rendelkeznek. Emellett képesek más jellegű bementet videó, hang stb. A tipikus felhasználás során egy kép adatait pixel szinten küldjük keresztül a hálózaton és kép által tárolt információ alapján történő osztályozás a végső célunk. opciók neurális hálózat

opciók neurális hálózat

A konvolúciós neurális hálózat convolutional neural network — CNN a bemenetként megadott adatot nem egészében értelmezni, hanem részleteit szkenneli le. Abban az esetben, ha egy 1 x 1 pixel felbontású képet adunk meg bementként, nem a leghatékonyabb egy 1 1 x 1 neuronból álló réteget használni a pixel szintű értelmezés során.

Helyette inkább egy x képpont méretű szűrőt használunk, amelyen keresztül részleteiben áramlik az opciók neurális hálózat a hálózaton. A konvolúciós neurális hálózatok által használt szűrő egység működése. A CNN hálózatokat két fő részre lehet osztani: jellemzők felderítése és osztályozás.

A jellemzők felderítése során a kép egységein átlagolásokat konvolúció és összevonást, tömörítést végzünk, mely lépések segítenek speciális jellemzők opciók neurális opciók neurális hálózat. Például, ha egy mennyit keresnek a 2. ház tagjai ábrázoló képet adunk meg a rendszer bemenetének, a jellemzők felderítése során a képpontok tömörítése megadja a képet jellemző formákat fül, száj, lábak.

A kiderített jellemzők alapján a megfelelően paraméterezett és tanított osztályozó rész képes a opciók neurális hálózat összességét vizsgálni és ezáltal a képen szereplő teljes képet értelmezni és osztályozni. A konvolúciós neurális hálózatok tanításához előre feliratozott adatfáljok szükségesek.

opciók neurális hálózat

A rendszert jellemző hiperparaméterek azon paraméterek, amelyek a struktúrát adják meg kiválasztása jelenti a legnehezebb feladatot: neurális hálózat felépítése, azaz hány réteget használunk, illetve melyik rétegbe hány opciók neurális hálózat kerüljön, egyes rétegekben használt aktivációs függvény, illetve a használt szűrő mérete és felépítése. A konvolúciós neurális hálózat működésének bemutatása.

Tartalomjegyzék

Egyik legelső gyakorlati alkalmazásuk a MNIST adatbázisban található, kézzel írt számjegyeket tartalmazó rendszer értelmezése, valamint a képek alapján a számjegyek felismerése volt. Az alábbi linken bárki ki tudja próbálni, hogyan ismeri fel a kézzel írt számjegyeket egy konvolúciós neurális hálózat, valamint hogyan működik a képpont szintű felderítés és az osztályozás.

Visszacsatolt neurális hálózatok Az előrecsatolt neurális hálózatok nem rendelkeznek memóriával, azaz nem képesek a múltban történt eseményekre emlékezni. Ettől természetesen kivételt képez a tanítási folyamat, melynek során a neuronok súlyértékének beállítása történik. A visszacsatolt neurális hálózatok recurrent neural network — RNN esetében az információ egy hurkon keresztül halad át, így amikor a opciók neurális hálózat egy kimenetet ad meg, képes a korábbi bemenetekre adott választ figyelembe venni.

Így, ha egy összetett objektum jelentését kívánjuk opciók neurális hálózat, mindenképpen szükségünk van a részegységek és a köztük lévő kapcsolat figyelembevételére.

Visszacsatolt neurális hálózat értelmezése. Gradiens probléma Neurális hálózatok esetén a gradiens bemenet szerinti opciók neurális hálózat derivált mutatja meg, hogy a bemenet minimális megváltozása esetén, milyen mértékben változik meg a kimenet. A gradiensre, mint a bemenet és kimenet közötti kapcsolatot jellemző függvény meredekségre is lehet gondolni.

Gratulálok, sikeresen feliratkoztál!

Ha a gradiens értéke kicsi vagy nullára csökken, a tanulási folyamat megáll. A RNN hálózatok alkalmazása során opciók neurális hálózat féle probléma merülhet fel: a túlfutó exploding gradient és az eltűnő gradiens vanishing gradient esete.

Előbbi során az algoritmus túlzottan nagy jelentőséget tulajdonít a neurális hálózatban található súlyoknak, így nem képes megfelelő átmetet képezni a bemenet változtatásával. Ezáltal lehetetlenné teszi a hálózatnak megadott feladat megoldását.

Mesterséges neurális hálózat – Wikipédia

Eltűnő gradiens esetében, a gradiens értékünk viszont túlzottan alacsony, így a tanítási folyamat rendkívül sok időt és erőforrást vesz igénybe. Az LSTM rendszer része a memóriafunkció, ami hasonlóan a számítógépek memóriájához, képes olvasni és írni a saját memóriájában. Ez lehetővé teszi, hogy a visszacsatolt neurális hálózat hosszú opciók neurális hálózat keresztül emlékezzen a korábban megadott bemenetekre.

A rendszer memóriája tulajdonképpen egy kapus cellaként jelenik meg, a kapu dönti el, hogy tárolja vagy törölje a cellában található adatokat, az információhoz opciók neurális hálózat fontosság alapján. Egy LSMT egységben jellemzően 3 kapu opciók neurális hálózat.

opciók neurális hálózat

A bemeneti kapu határozza meg, hogy éppen érkező információt belépteti e a folyamatba, a törlő kapu törli, ha nem tartja a hálózat releváns adatnak, illetve a kimeneti kapu a kimenetre hatással lévő matematikai műveletet hajt végre. Visszacsatolt neurális opciók neurális hálózat alkalmazási lehetősége: képek automata feliratozása.

A visszacsatolt neurális hálózatokat többféle probléma megoldására lehet használni: audiovizuális anyagok szöveg szerinti értelmezése, képek automatikus feliratozása, gépi fordítás magyar szavak sorozatából angol szavak szorzatadokumentum osztályozás.

Autoencoder AE Az autoencoder-ek a neurális hálózatok egy speciális fajtái.

Navigációs menü

A bemeneti adatot az enkódolást végző terület egy tömörített reprezentációban tárolja el. Ezután a dekódoló rész a reprezentáció alapján generálja a kimetet. Ha az autoencoder-ek egyetlen célja a bemenet lemásolása lenne a kimeneti oldalra, kérdezhetnénk, hogy mi hasznuk van valójában? Autoencoder egyszerűsített működési mechanizmusa, a bemenet és a kimenetek ábrázolása mellett.

Hálózat 4 ( Hibakeresés ) ... Miért nincs internet? Szimulált hibák és megoldások. 2020-04-25

A valóságban viszont az autoencoder bemenet kimenetté történő másolása során végzett tanítás alatt a reprezentáció számunkra hasznos tulajdonságokat vesz fel. Azáltal, hogy a tömörített reprezentáció kisebb méretre korlátozzuk a megadott bemenethez képest, arra kényszerítjük az enkódolást végző területet, hogy a bemeneti adat legfontosabb jellemzőit tanulja meg. A megtanult, fontos jellemzők alapján képes ezután a dekódoló rész a bementhez hasonló kimenetet generálni.

Napjainkban az autoencoder-eket legtöbb esetben az adatokban található zaj és a dimenziók csökkentésére opciók neurális hálózat. Megfelelő strukturális korlátok megadásával megtanulnak olyan jellemzőket is, melyeket más módszerrel pl.

Gyakorlatilag a negatív log-likelihood értékét számítjuk ki vele. Információelméletben az információveszteség mértékét fejezi ki két bináris vektor között. De a fentiek mellett alkalmazható a támasztóvektor-gépeknél használt Hinge-veszteségfüggvény vagy a Kullback-Leibler divergencia is. Regularizációs technikák[ szerkesztés ] A neurális hálózatok, különösen a mély architektúrák rendkívül ki vannak téve a statisztikai túlillesztés problémájának.