Vad är ett neuralt nätverk?
Neuralt nätverk (artificiellt neuralt nätverk) är en beräkningsmodell inspirerad av hur den mänskliga hjärnan fungerar, och används i stor utsträckning inom områdena artificiell intelligens (AI) och maskininlärning.
Neuralt nätverk är en metod inom området artificiell intelligens (AI) som används för att lära datorer att bearbeta data genom att efterlikna den mänskliga hjärnan. Specifikt är det en maskininlärnings teknik inom grenen djupinlärning – där sammankopplade noder (liknande neuroner) är ordnade i ett lagerstrukturerat nätverk som liknar hjärnans neurala nätverk.
Detta system har förmågan att anpassa sig, vilket innebär att datorn kan lära sig av sina egna misstag och kontinuerligt förbättra sin noggrannhet över tid. Begreppet "artificiell neuron" kommer från nätverkets struktur, som simulerar hur neuroner i hjärnan överför signaler till varandra.
Idag har artificiella neurala nätverk exploderat i popularitet och blivit ett kärnverktyg inom många branscher samt avancerade AI-system. De är ryggraden i moderna djupinlärningsalgoritmer – de senaste genombrotten inom AI bär ofta djupa neurala nätverks signatur.
Struktur och funktionsmekanism för neurala nätverk
Artificiella neurala nätverk är byggda med inspiration från den biologiska hjärnan. Den mänskliga hjärnan innehåller miljarder neuroner kopplade på komplexa sätt som överför elektriska signaler för att bearbeta information; på liknande sätt består artificiella neurala nätverk av många artificiella neuroner (mjukvaruenheter) kopplade för att samarbeta i en specifik uppgift.
Varje artificiell neuron är i grunden en matematisk funktion som tar emot insignaler, bearbetar dem och genererar utsignaler som skickas vidare till nästa neuron. Kopplingarna mellan dessa neuroner simulerar synapser i den mänskliga hjärnan.
— Grundläggande arkitektur för neurala nätverk
Ingångslager
Dolda lager
Utgångslager
Tack vare denna mekanism sprids viktiga signaler (med höga vikter) genom nätverket, medan brus eller svaga signaler undertrycks.
Enkla neurala nätverk
- Få dolda lager (1-2)
- Begränsade parametrar
- Grundläggande mönsterigenkänning
- Snabbare träningstid
Djupa neurala nätverk
- Flera dolda lager (3+)
- Miljoner parametrar
- Komplexa icke-linjära samband
- Kräver stora datamängder
När ett neuralt nätverk har flera dolda lager (vanligtvis fler än två) kallas det ett djupt neuralt nätverk. Djupa neurala nätverk är grunden för nuvarande djupinlärning-tekniker. Dessa nätverk har miljontals parametrar (vikter) och kan lära sig mycket komplexa icke-linjära samband mellan insignal och utsignal.
Träningsprocess för artificiella neurala nätverk
Ett neuralt nätverk är inte ett stelt system programmerat med fasta regler utan lär sig att lösa uppgifter genom dataexempel. Processen att "lära upp" ett neuralt nätverk kallas träning.
Dataingång
Under träningen tillförs nätverket en stor mängd ingångsdata och (vanligtvis) motsvarande önskad utgångsinformation så att det kan justera sina interna parametrar.
Förutsägelse & jämförelse
Det neurala nätverket använder skillnaden mellan sina förutsagda resultat och de förväntade faktiska resultaten för att justera vikter (parametrar) inuti och förbättra sin prestanda.
Viktjustering
Efter varje förutsägelse jämför nätverket förutsägelsen med det korrekta svaret och justerar kopplingsvikterna för att förbättra noggrannheten vid nästa förutsägelse.
Baserat på detta fel uppdaterar nätverket vikterna – stärker kopplingar som ledde till korrekta förutsägelser och försvagar de som ledde till fel. Denna process upprepas tusentals eller miljontals gånger tills det neurala nätverket konvergerar till ett tillstånd där förutsägelsefelet är inom acceptabelt intervall.
Övervakad inlärning
Träning med märkta data
- Tydliga in- och utgångspar
- Direkt felberäkning
Oövervakad inlärning
Träning med omärkta data
- Mönsterupptäckt
- Funktionsextraktion
Förstärkningsinlärning
Träning med belöningar/straff
- Prövning och felmetod
- Lärande av optimal strategi
Efter träning kan det neurala nätverket generaliserar kunskap: det "memorerar" inte bara träningsdata utan kan också tillämpa det inlärda för att förutsäga ny, osedd data. Träning kan vara övervakad (med märkta data), oövervakad (med omärkta data) eller förstärkningsinlärning (med belöningar/straff), beroende på uppgiften.
Målet är att nätverket ska lära sig de dolda mönstren i datan. När det är vältränat blir artificiella neurala nätverk kraftfulla verktyg som möjliggör snabb och exakt klassificering, igenkänning eller förutsägelse – till exempel är Googles sökalgoritm ett känt stort neuralt nätverk i praktiken.
— Djupinlärning i praktiken
Feedforward-nätverk
Den enklaste formen, där signaler skickas enkelriktat från in- till utgång. Informationen flödar i en riktning utan loopar eller cykler.
Rekurrenta neurala nätverk (RNN)
Lämpliga för sekventiell data som text eller ljud. Dessa nätverk har minneskapacitet och kan bearbeta sekvenser av varierande längd.
Konvolutionella neurala nätverk (CNN)
Specialiserade på att bearbeta bild- och videodata. De använder konvolutionella lager för att upptäcka lokala funktioner och mönster i visuella data.
Autoenkodare
Ofta använda för datakomprimering och funktionsinlärning. De lär sig att koda in data i en komprimerad representation och sedan avkoda den igen.
Det är värt att notera att många neurala nätverksarkitekturer har utvecklats för att passa olika datatyper och uppgifter. Varje nätverk har något olika strukturer och funktionssätt men följer alla det generella principen för neurala nätverk: många sammankopplade neuroner som lär sig från data.
Praktiska tillämpningar av artificiella neurala nätverk
Tack vare deras förmåga att lära sig och bearbeta komplexa modeller har artificiella neurala nätverk använts brett inom många olika områden. Nedan följer några typiska tillämpningar av neurala nätverk i praktiken:
Datorseende
Neurala nätverk hjälper datorer att "se" och förstå bild- och videoinnehåll på liknande sätt som människor. Till exempel används neurala nätverk i självkörande bilar för att känna igen trafikskyltar, fotgängare, fordon och mer från kamerabilder.
CNN-modeller gör det möjligt för datorer att automatiskt klassificera objekt i bilder (ansiktsigenkänning, skilja katter från hundar osv.) med ökande noggrannhet.
Talbearbetning
Virtuella assistenter som Amazon Alexa, Google Assistant, Siri med flera fungerar baserat på neurala nätverk för att känna igen tal och förstå mänskligt språk. Denna teknik möjliggör omvandling av tal till text, aktivering av röstkommandon eller till och med efterlikning av röster.
Tack vare neurala nätverk kan datorer analysera ljudfunktioner (ton, intonation) och förstå innehåll oavsett regionala accenter eller olika språk.
Naturlig språkbehandling (NLP)
Inom språk används neurala nätverk för att analysera och generera naturligt språk. Tillämpningar som maskinöversättning, chatbots, automatiserade fråge- och svarssystem eller sentimentanalys på sociala medier använder neurala nätverksmodeller (ofta RNN eller moderna Transformer-arkitekturer) för att förstå och svara på mänskligt språk.
Neurala nätverk gör det möjligt för datorer att lära sig grammatik, semantik och kontext för mer naturlig kommunikation.
Finans och affärer
Inom finans används neurala nätverk för att förutsäga marknadsfluktuationer som aktiekurser, valutakurser, räntor baserat på stora historiska data. Genom att känna igen mönster i tidigare data kan neurala nätverk stödja förutsägelse av framtida trender och upptäcka bedrägerier (t.ex. identifiera ovanliga kreditkortstransaktioner).
Många banker och försäkringsbolag använder också neurala nätverk för att bedöma risker och fatta beslut (såsom lånebeslut, portföljhantering) mer effektivt.
Hälso- och sjukvård
Inom medicin hjälper neurala nätverk läkare med diagnos och behandlingsbeslut. Ett typiskt exempel är användning av CNN för att analysera medicinska bilder (röntgen, MR, cellbilder) för att upptäcka tidiga tecken på sjukdomar som kan missas med blotta ögat.
Dessutom används neurala nätverk för att förutsäga sjukdomsutbrott, analysera gensekvenser eller anpassa behandlingsplaner för patienter baserat på stora genetiska och medicinska journaldata. Neurala nätverk bidrar till ökad noggrannhet och snabbhet i diagnoser, vilket förbättrar vårdkvaliteten.
Framtidsutsikter och slutsats
Från att analysera bilder och ljud till att förstå språk och förutsäga trender har neurala nätverk öppnat nya möjligheter som aldrig tidigare skådats. I framtiden, med tillväxten av big data och beräkningskraft, lovar artificiella neurala nätverk att fortsätta utvecklas och leverera fler banbrytande tillämpningar som hjälper till att forma nästa generation av intelligent teknik.
Följ INVIAI för att hålla dig uppdaterad med mer användbar information!
Kommentarer 0
Lämna en kommentar
Inga kommentarer än. Var först med att kommentera!