เครือข่ายประสาทเทียมคืออะไร?

เครือข่ายประสาทเทียม เป็นวิธีการในสาขาปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ใช้สอนคอมพิวเตอร์ให้ประมวลผลข้อมูลโดยเลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเป็นเทคนิค การเรียนรู้ของเครื่อง ภายในสาขา การเรียนรู้เชิงลึก – โดยใช้โหนดที่เชื่อมต่อกัน (คล้ายกับเซลล์ประสาท) จัดเรียงในโครงสร้างแบบชั้นซ้อนที่คล้ายกับเครือข่ายประสาทของสมอง

ระบบนี้มีความสามารถในการ ปรับตัว หมายความว่าคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากความผิดพลาดของตนเองและพัฒนาความแม่นยำอย่างต่อเนื่องตลอดเวลา คำว่า "เซลล์ประสาทเทียม" มาจากโครงสร้างของเครือข่ายที่จำลองการส่งสัญญาณระหว่างเซลล์ประสาทในสมอง

ปัจจุบันเครือข่ายประสาทเทียมได้รับความนิยมอย่างมากและกลายเป็นเครื่องมือหลักในหลายอุตสาหกรรมรวมถึงระบบ AI ขั้นสูง พวกมันเป็น รากฐานของอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกสมัยใหม่ – ความก้าวหน้าล่าสุดใน AI ส่วนใหญ่มีลักษณะเฉพาะของเครือข่ายประสาทเชิงลึก

โครงสร้างและกลไกการทำงานของเครือข่ายประสาท

เครือข่ายประสาทเทียม ถูกสร้างขึ้นโดยได้รับแรงบันดาลใจจากสมองของสิ่งมีชีวิต สมองมนุษย์ประกอบด้วยเซลล์ประสาทนับพันล้านที่เชื่อมต่อกันอย่างซับซ้อน ส่งสัญญาณไฟฟ้าเพื่อประมวลผลข้อมูล เช่นเดียวกัน เครือข่ายประสาทเทียมประกอบด้วย เซลล์ประสาทเทียม จำนวนมาก (หน่วยซอฟต์แวร์) ที่เชื่อมต่อกันเพื่อทำงานร่วมกันในงานเฉพาะ

เซลล์ประสาทเทียมแต่ละตัวเป็นฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่รับสัญญาณเข้า ประมวลผล และสร้างสัญญาณออกที่ส่งต่อไปยังเซลล์ประสาทถัดไป การเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาทเหล่านี้จำลองซินแนปส์ในสมองมนุษย์

— พื้นฐานสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาท

ด้วยกลไกนี้ สัญญาณสำคัญ (ที่มีน้ำหนักสูง) จะถูกส่งผ่านเครือข่าย ขณะที่สัญญาณรบกวนหรือสัญญาณอ่อนจะถูกกดทับ

เมื่อเครือข่ายประสาทมีหลาย ชั้นซ่อน (โดยทั่วไปมากกว่าสองชั้น) จะเรียกว่า เครือข่ายประสาทเชิงลึก เครือข่ายประสาทเชิงลึกเป็นรากฐานของเทคนิค การเรียนรู้เชิงลึก ในปัจจุบัน เครือข่ายเหล่านี้มีพารามิเตอร์ (น้ำหนัก) นับล้านและสามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนมากระหว่างข้อมูลเข้าและออก

โครงสร้างและกลไกการทำงานของเครือข่ายประสาท

กระบวนการฝึกสอนเครือข่ายประสาทเทียม

เครือข่ายประสาทไม่ใช่ระบบที่ตั้งโปรแกรมด้วยกฎตายตัว แต่ เรียนรู้ วิธีแก้ปัญหาผ่านตัวอย่างข้อมูล กระบวนการ "สอน" เครือข่ายประสาทเรียกว่า การฝึกสอน

จากข้อผิดพลาดนี้ เครือข่ายจะอัปเดตน้ำหนัก — เสริมความแข็งแกร่งของการเชื่อมต่อที่นำไปสู่การทำนายที่ถูกต้องและลดน้ำหนักของการเชื่อมต่อที่ทำให้เกิดข้อผิดพลาด กระบวนการนี้ทำซ้ำหลายพันหรือหลายล้านครั้งจนกว่าเครือข่ายจะบรรลุสถานะที่ข้อผิดพลาดในการทำนายอยู่ในระดับที่ยอมรับได้

หลังการฝึกสอน เครือข่ายประสาทสามารถ ทั่วไปความรู้ ได้: ไม่เพียงแต่ "จดจำ" ข้อมูลฝึกสอนเท่านั้น แต่ยังสามารถนำสิ่งที่เรียนรู้ไปใช้ทำนายข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้ การฝึกสอนอาจเป็นแบบมีผู้สอน (ข้อมูลมีป้ายกำกับ), ไม่มีผู้สอน (ข้อมูลไม่มีป้ายกำกับ) หรือแบบเสริมแรง (รางวัล/การลงโทษ) ขึ้นอยู่กับงานเฉพาะ

เป้าหมายคือให้เครือข่ายเรียนรู้รูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล เมื่อฝึกสอนอย่างดีแล้ว เครือข่ายประสาทเทียมจะกลายเป็นเครื่องมือทรงพลังที่ช่วยให้การจำแนก การรู้จำ หรือการทำนายเป็นไปอย่างรวดเร็วและแม่นยำ เช่น อัลกอริทึมการค้นหาของ Google ที่เป็นเครือข่ายประสาทขนาดใหญ่ที่มีชื่อเสียงในทางปฏิบัติ

— การประยุกต์ใช้การเรียนรู้เชิงลึกในทางปฏิบัติ

ควรสังเกตว่าได้มีการพัฒนาโครงสร้างเครือข่ายประสาทหลายแบบให้เหมาะสมกับประเภทข้อมูลและงานต่างๆ แต่ละเครือข่ายมีโครงสร้างและวิธีการทำงานที่แตกต่างกันเล็กน้อย แต่ทั้งหมดปฏิบัติตามหลักการทั่วไปของเครือข่ายประสาท: เซลล์ประสาทจำนวนมากที่เชื่อมต่อกันเรียนรู้จากข้อมูล

กระบวนการฝึกสอนเครือข่ายประสาทเทียม

การประยุกต์ใช้เครือข่ายประสาทเทียมในทางปฏิบัติ

ด้วยความสามารถในการเรียนรู้และประมวลผลแบบจำลองที่ซับซ้อน เครือข่ายประสาทเทียมจึงถูกนำไปใช้ในหลายสาขา ด้านล่างนี้คือ การประยุกต์ใช้ทั่วไป ของเครือข่ายประสาทในทางปฏิบัติ:

การประยุกต์ใช้เครือข่ายประสาทเทียมในทางปฏิบัติ

แนวโน้มในอนาคตและบทสรุป

ตั้งแต่การวิเคราะห์ภาพและเสียง ไปจนถึงการเข้าใจภาษาและการทำนายแนวโน้ม เครือข่ายประสาทได้เปิดโอกาสใหม่ๆ ที่ไม่เคยมีมาก่อน ในอนาคต ด้วยการเติบโตของข้อมูลขนาดใหญ่และกำลังประมวลผล เครือข่ายประสาทเทียมสัญญาว่าจะ พัฒนา ต่อไปและนำเสนอการประยุกต์ใช้ที่ก้าวล้ำมากขึ้น ช่วยกำหนดเทคโนโลยีอัจฉริยะรุ่นถัดไป

ติดตาม INVIAI เพื่อรับข้อมูลที่เป็นประโยชน์เพิ่มเติม!