A neurális hálózatok^{(Neural Networks)} és a mély tanulás^{(Deep Learning)} jelenleg a két népszerű hívószó, amelyet manapság a mesterséges intelligencia^{(Artificial Intelligence)} kapcsán használnak . A mesterséges intelligencia világában a közelmúltban bekövetkezett fejlemények ennek a kettőnek tulajdoníthatók, mivel jelentős szerepet játszottak az AI intelligenciájának fejlesztésében.

Nézz körül, és egyre több intelligens gépet fogsz találni. A neurális hálózatoknak^{(Neural Networks)} és a Deep Learningnek^{(Deep Learning)} köszönhetően az egykor az emberek erősségének tartott munkákat és képességeket ma már gépek látják el. Manapság a gépeket már nem arra készítik, hogy bonyolultabb algoritmusokat egyenek, hanem ehelyett egy autonóm, öntanító rendszerré fejlődjenek, amely képes forradalmasítani számos iparágat körös-körül.

A neurális hálózatok^{(Neural Networks)} és a Deep Learning óriási sikereket kölcsönöztek a kutatóknak olyan feladatokban, mint a képfelismerés, beszédfelismerés, mélyebb kapcsolatok keresése egy adathalmazban. A hatalmas mennyiségű adat és a számítási teljesítmény segítségével a gépek képesek felismerni az objektumokat, lefordítani a beszédet, megtanítani magukat a bonyolult minták azonosítására, megtanulni, hogyan kell stratégiákat kidolgozni és valós időben készenléti terveket készíteni.

Szóval, hogyan működik ez pontosan? Tudja, hogy mind a semleges ^(Neutral) hálózatok^(Networks) , mind a mély tanulás^{(Deep-Learning)} kapcsolódik, valójában a mély^(Deep) tanulás megértéséhez először meg kell értenie a neurális hálózatokkal^{(Neural Networks)} ? Olvasson tovább, ha többet szeretne megtudni.

Mi az a neurális hálózat

A neurális^(Neural) hálózat alapvetően egy programozási minta vagy algoritmuskészlet, amely lehetővé teszi a számítógép számára, hogy tanuljon a megfigyelési adatokból. A neurális^(Neural) hálózat hasonló az emberi agyhoz, amely a minták felismerésével működik. Az érzékszervi adatokat a gépi észlelés, címkézés vagy klaszterezés nyers bemenete segítségével értelmezzük. A felismert minták numerikusak, vektorokba zárva, amelyekbe az adatokat, például képeket, hangokat, szövegeket stb. fordítják le.

Think Neural Network! Think how a human brain function

Ahogy fentebb említettük, a neurális hálózat ugyanúgy működik, mint az emberi agy; minden tudást tanulási folyamaton keresztül sajátít el. Ezt követően szinaptikus súlyok tárolják a megszerzett tudást. A tanulási folyamat során a hálózat szinaptikus súlyai ​​megreformálódnak a kívánt cél elérése érdekében.

Az emberi agyhoz hasonlóan a neurális hálózatok^{(Neural Networks)} is nemlineáris párhuzamos információfeldolgozó rendszerekként működnek, amelyek gyorsan végeznek számításokat, például mintafelismerést és észlelést. Ennek eredményeként ezek a hálózatok nagyon jól teljesítenek olyan területeken, mint a beszéd-, hang- és képfelismerés, ahol a bemenetek/jelek eredendően nemlineárisak.

Egyszerű szavakkal, a neurális hálózatra úgy emlékezhet, mint valamire, amely képes tudást felhalmozni, mint az emberi agy, és felhasználni azt jóslatok készítésére.^{(In simple words, you can remember Neural Network as something which is capable of stocking knowledge like a human brain and use it to make predictions.)}

Neurális hálózatok felépítése

(A kép forrása: Mathworks)

A neurális hálózatok^(Networks) három rétegből állnak,

1. Bemeneti réteg,
2. Rejtett réteg, és
3. Kimeneti réteg.

Minden réteg egy vagy több csomópontból áll, amint azt az alábbi diagramon kis körök mutatják. A csomópontok közötti vonalak jelzik az információáramlást egyik csomópontról a másikra. Az információ a bemenetről a kimenetre, azaz balról jobbra áramlik (egyes esetekben jobbról balra vagy mindkét irányban).

A bemeneti réteg csomópontjai passzívak, vagyis nem módosítják az adatokat. Egyetlen értéket kapnak a bemenetükön, és megduplázzák az értéket a több kimenetükre. Míg^(Whereas) a rejtett és a kimeneti réteg csomópontjai aktívak. Így módosíthatják az adatokat.

Egy összekapcsolt struktúrában a bemeneti réteg minden egyes értéke megkettőződik és elküldésre kerül az összes rejtett csomópontnak. A rejtett csomópontba belépő értékek súlyokkal, a programban tárolt előre meghatározott számok halmazával megszorozódnak. A súlyozott bemenetek ezután hozzáadódnak egyetlen szám létrehozásához. A neurális hálózatoknak tetszőleges számú rétege és rétegenként tetszőleges számú csomópontja lehet. A legtöbb alkalmazás a háromrétegű struktúrát használja, legfeljebb néhány száz bemeneti csomóponttal

Példa a neurális hálózatra^{(Example of Neural Network)}

Vegyünk egy neurális hálózatot, amely felismeri a szonárjelben lévő objektumokat, és 5000 jelmintát tárol a számítógép. A számítógépnek ki kell derítenie, hogy ezek a minták tengeralattjárót, bálnát, jéghegyet, tengeri sziklákat vagy semmit sem ábrázolnak? A hagyományos DSP^{(Conventional DSP)} -módszerek matematikával és algoritmusokkal közelítenék meg ezt a problémát, például korreláció- és frekvenciaspektrum-analízissel.

Neurális hálózat esetén az 5000 mintát a bemeneti rétegbe táplálják, ami a kimeneti rétegből származó értékeket eredményezi. A megfelelő súlyok kiválasztásával a kimenet úgy konfigurálható, hogy az információk széles skáláját jelentse. Például lehetnek kimenetek: tengeralattjáró (igen/nem), tengeri szikla (igen/nem), bálna (igen/nem) stb.

Más súlyokkal a kimenetek besorolhatják az objektumokat fém vagy nem fém, biológiai vagy nem biológiai, ellenséges vagy szövetséges stb. kategóriába. Nincsenek algoritmusok, nincsenek szabályok, nincsenek eljárások; csak a bemenet és a kimenet közötti kapcsolat, amelyet a kiválasztott súlyok értékei diktálnak.

Most pedig értsük meg a Deep Learning fogalmát.^{(Now, let’s understand the concept of Deep Learning.)}

Mi az a mélytanulás

A mély tanulás alapvetően a neurális hálózatok^{(Neural Networks)} egy részhalmaza ; talán mondhatni egy összetett Neurális Hálózatot^{(Neural Network)} sok rejtett réteggel.

Technikailag a mély^(Deep) tanulást úgy is meghatározhatjuk, mint a neurális hálózatokban való tanulás hatékony technikáit. Mesterséges neurális hálózatokra ( ANN ) utal, amelyek sok rétegből, hatalmas adathalmazokból és nagy teljesítményű számítógépes hardverből állnak, hogy lehetővé tegyék a bonyolult képzési modellt. A módszerek és technikák azon osztályát tartalmazza, amelyek mesterséges neurális hálózatokat alkalmaznak többrétegű, egyre gazdagabb funkcionalitással.

A mély tanulási hálózat felépítése^{(Structure of Deep learning network)}

A mély^(Deep) tanulási hálózatok többnyire neurális hálózati architektúrákat használnak, ezért gyakran mély neurális hálózatoknak nevezik őket. A „mély” munka használata a neurális hálózat rejtett rétegeinek számát jelenti. Egy hagyományos neurális hálózat három rejtett réteget tartalmaz, míg a mély hálózatok akár 120-150 réteget is tartalmazhatnak.

A Deep ^(Deep) Learning magában foglalja a számítógépes rendszerbe való sok adat betáplálását, amelyek segítségével más adatokkal kapcsolatos döntéseket hozhat. Ezeket az adatokat neurális hálózatokon keresztül táplálják, mint a gépi tanulás esetében. A mély^(Deep) tanulási hálózatok közvetlenül az adatokból tanulhatnak meg funkciókat, anélkül, hogy manuálisan kellene kivonni őket.

Példák a mély tanulásra^{(Examples of Deep Learning)}

A mélyreható tanulást jelenleg szinte minden iparágban alkalmazzák, kezdve az autóipartól^(Automobile) , a repüléstől^(Aerospace) és az automatizálástól^(Automation) az orvostudományig^(Medical) . Íme néhány példa.

• Google , Netflix és Amazon : A Google ezt használja hang- és képfelismerő algoritmusaiban. A Netflix^(Netflix) és az Amazon^(Amazon) is mély tanulást használ annak eldöntésére, hogy mit szeretne legközelebb megnézni vagy megvásárolni
• Vezetés sofőr nélkül: A kutatók mély tanulási hálózatokat használnak az objektumok, például a stoptáblák és a közlekedési lámpák automatikus észlelésére. A mély^(Deep) tanulást a gyalogosok észlelésére is használják, ami segít csökkenteni a baleseteket.
• Repülés és védelem: A mélytanulást a műholdakról származó objektumok azonosítására használják, amelyek meghatározzák az érdeklődési területet, és azonosítják a csapatok számára biztonságos vagy nem biztonságos zónákat.
• A Deep Learningnek^{(Deep Learning)} köszönhetően a Facebook automatikusan^(Facebook) megkeresi és megcímkézi az ismerősöket a fotóin. A Skype valós időben és meglehetősen pontosan tudja lefordítani a beszélt kommunikációt.
• Orvosi kutatás: Az orvoskutatók mély tanulást alkalmaznak a rákos sejtek automatikus kimutatására
• Ipari automatizálás^{(Industrial Automation)} : A mélyreható tanulás segít javítani a dolgozók biztonságát a nehézgépek körül azáltal, hogy automatikusan észleli, ha emberek vagy tárgyak vannak a gépektől nem biztonságos távolságon belül.
• Elektronika: A mély^(Deep) tanulást használják az automatizált hallás- és beszédfordításban.

Olvassa el^(Read) : Mi a gépi tanulás és a mély tanulás^{(Machine Learning and Deep Learning)} ?

Következtetés^(Conclusion)

A neurális hálózatok^{(Neural Networks)} koncepciója nem újkeletű, és a kutatók mérsékelt sikereket értek el az elmúlt évtizedben. De az igazi változást a Deep^(Deep) neurális hálózatok fejlődése jelentette .

A hagyományos gépi tanulási megközelítések felülmúlásával megmutatta, hogy a mély neurális hálózatokat nemcsak kevés kutató oktathatja és próbálhatja ki, hanem a multinacionális technológiai vállalatok is átvehetik a közeljövőben jobb innovációkat.

Thanks to Deep Learning and Neural Network, AI is not just doing the tasks, but it has started to think!

What is Deep Learning and Neural Network

Neural Networks and Deep Learning are currently the two hot buzzwords that are being used nowadays with Artificial Intelligence. The recent developments in the world of Artificial intelligence can be attributed to these two as they have played a significant role in improving the intelligence of AI.

Look around, and you will find more and more intelligent machines around. Thanks to Neural Networks and Deep Learning, jobs and capabilities that were once considered the forte of humans are now being performed by machines. Today, Machines are no longer made to eat more complex algorithms, but instead, they are fed to develop into an autonomous, self-teaching system capable of revolutionizing many industries all around.

Neural Networks and Deep Learning have lent enormous success to the researchers in tasks such as image recognition, speech recognition, finding deeper relations in a data sets. Aided by the availability of massive amounts of data and computational power, machines can recognize objects, translate speech, train themselves to identify complex patterns, learn how to devise strategies and make contingency plans in real-time.

So, how exactly does this work? Do you know that both Neutral Networks and Deep-Learning related, in fact, to understand Deep learning, you must first understand about Neural Networks? Read on to know more.

What is a Neural Network

A Neural network is basically a programming pattern or a set of algorithms that enables a computer to learn from the observational data. A Neural network is similar to a human brain, which works by recognizing the patterns. The sensory data is interpreted using a machine perception, labeling or clustering raw input. The patterns recognized are numerical, enclosed in vectors, into which the data such are images, sound, text, etc. are translated.

Think Neural Network! Think how a human brain function

As mentioned above, a neural network functions just like a human brain; it acquires all the knowledge through a learning process. After that, synaptic weights store the acquired knowledge. During the learning process, the synaptic weights of the network are reformed to achieve the desired objective.

Just like the human brain, Neural Networks work like non-linear parallel information-processing systems which rapidly perform computations such as pattern recognition and perception. As a result, these networks perform very well in areas like speech, audio and image recognition where the inputs/signals are inherently nonlinear.

In simple words, you can remember Neural Network as something which is capable of stocking knowledge like a human brain and use it to make predictions.

Structure of Neural Networks

(Image Credit: Mathworks)

Neural Networks comprises of three layers,

1. Input layer,
2. Hidden layer, and
3. Output layer.

Each layer consists of one or more nodes, as shown in the below diagram by small circles. The lines between the nodes indicate the flow of information from one node to the next. The information flows from the input to the output, i.e. from left to right (in some cases it may be from right to left or both ways).

The nodes of the input layer are passive, meaning they do not modify the data. They receive a single value on their input and duplicate the value to their multiple outputs. Whereas, the nodes of the hidden and output layer are active. Thus that can they modify the data.

In an interconnected structure, each value from the input layer is duplicated and sent to all of the hidden nodes. The values entering a hidden node are multiplied by weights, a set of predetermined numbers stored in the program. The weighted inputs are then added to produce a single number. Neural networks can have any number of layers, and any number of nodes per layer. Most applications use the three-layer structure with a maximum of a few hundred input nodes

Example of Neural Network

Consider a neural network recognizing objects in a sonar signal, and there are 5000 signal samples stored in the PC. The PC has to figure out if these samples represent a submarine, whale, iceberg, sea rocks, or nothing at all? Conventional DSP methods would approach this problem with mathematics and algorithms, such as correlation and frequency spectrum analysis.

While with a neural network, the 5000 samples would be fed to the input layer, resulting in values popping from the output layer. By selecting the proper weights, the output can be configured to report a wide range of information. For instance, there might be outputs for: submarine (yes/no), sea rock (yes/no), whale (yes/no), etc.

With other weights, the outputs can classify the objects as metal or non-metal, biological or non-biological, enemy or ally, etc. No algorithms, no rules, no procedures; only a relationship between the input and output dictated by the values of the weights selected.

Now, let’s understand the concept of Deep Learning.

What is a Deep Learning

Deep learning is basically a subset of Neural Networks; perhaps you can say a complex Neural Network with many hidden layers in it.

Technically speaking, Deep learning can also be defined as a powerful set of techniques for learning in neural networks. It refers to artificial neural networks (ANN) that are composed of many layers, massive data sets, powerful computer hardware to make complicated training model possible. It contains the class of methods and techniques that employ artificial neural networks with multiple layers of increasingly richer functionality.

Structure of Deep learning network

Deep learning networks mostly use neural network architectures and hence are often referred to as deep neural networks. Use of work “deep” refers to the number of hidden layers in the neural network. A conventional neural network contains three hidden layers, while deep networks can have as many as 120- 150.

Deep Learning involves feeding a computer system a lot of data, which it can use to make decisions about other data. This data is fed through neural networks, as is the case in machine learning. Deep learning networks can learn features directly from the data without the need for manual feature extraction.

Examples of Deep Learning

Deep learning is currently being utilized in almost every industry starting from Automobile, Aerospace, and Automation to Medical. Here are some of the examples.

• Google, Netflix, and Amazon: Google uses it in its voice and image recognition algorithms. Netflix and Amazon also use deep learning to decide what you want to watch or buy next
• Driving without a driver: Researchers are utilizing deep learning networks to automatically detect objects such as stop signs and traffic lights. Deep learning is also used to detect pedestrians, which helps decrease accidents.
• Aerospace and Defense: Deep learning is used to identify objects from satellites that locate areas of interest, and identify safe or unsafe zones for troops.
• Thanks to Deep Learning, Facebook automatically finds and tags friends in your photos. Skype can translate spoken communications in real-time and pretty accurately too.
• Medical Research: Medical researchers are using deep learning to automatically detect cancer cells
• Industrial Automation: Deep learning is helping to improve worker safety around heavy machinery by automatically detecting when people or objects are within an unsafe distance of machines.
• Electronics: Deep learning is being used in automated hearing and speech translation.

Read: What is Machine Learning and Deep Learning?

Conclusion

The concept of Neural Networks is not new, and researchers have met with moderate success in the last decade or so. But the real game-changer has been the evolution of Deep neural networks.

By out-performing the traditional machine learning approaches it has showcased that deep neural networks can be trained and trialed not just by few researchers, but it has the scope to be adopted by multinational technology companies to come with better innovations in the near future.

Thanks to Deep Learning and Neural Network, AI is not just doing the tasks, but it has started to think!

Related posts

• SMS-szervező: SMS-alkalmazás, amelyet a Machine Learning üzemeltet

• Mi a gépi tanulás és a mély tanulás a mesterséges intelligenciában?

• A Drupal telepítése a WAMP használatával Windows rendszeren

• A legjobb szoftver és hardver Bitcoin pénztárcák Windows, iOS, Android rendszerhez

• Az Internet Radio Station ingyenes beállítása Windows PC-n

• A munkamenet-üzenetküldő alkalmazás erős biztonságot kínál; Telefonszám nem szükséges!

• A Disqus megjegyzésmezője nem töltődik be vagy nem jelenik meg egy webhelyhez

• E-hulladékkezelés, újrahasznosítás, ártalmatlanítás, tények, problémák, megoldások

• Hogyan lehet törölni LastPass-fiókját

• Mik azok a virtuális hitelkártyák, és hogyan és hol szerezheti be őket?

• Mi az a Blue Whale Challenge Dare Game

• Hogyan lehet sablont használni dokumentum létrehozásához a LibreOffice segítségével

• Hogyan zárható be Payoneer számlája?

• A legjobb laptop hátizsákok férfiaknak és nőknek

• Mit jelent az NFT, és hogyan készítsünk NFT digitális művészetet?

• A legjobb eszközök ingyenes SMS-küldéshez a számítógépről

• Microsoft Identity Manager: szolgáltatások, letöltés

• Ki van zárva a Plex kiszolgálóból és a szerverbeállításokból? Itt a javítás!

• Mi az a mágneshivatkozás, és hogyan lehet megnyitni a mágneses hivatkozásokat böngészőben

• Önaláírt SSL-tanúsítványok létrehozása a Windows 11/10 rendszerben