Τα νευρωνικά δίκτυα^{(Neural Networks)} και η βαθιά μάθηση^{(Deep Learning)} είναι οι δύο καυτές λέξεις που χρησιμοποιούνται στις μέρες μας με την Τεχνητή Νοημοσύνη^{(Artificial Intelligence)} . Οι πρόσφατες εξελίξεις στον κόσμο της Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να αποδοθούν σε αυτά τα δύο, καθώς έχουν παίξει σημαντικό ρόλο στη βελτίωση της νοημοσύνης της τεχνητής νοημοσύνης.

Κοιτάξτε γύρω σας και θα βρείτε όλο και πιο έξυπνες μηχανές τριγύρω. Χάρη στα νευρωνικά δίκτυα^{(Neural Networks)} και τη βαθιά μάθηση^{(Deep Learning)} , εργασίες και δυνατότητες που κάποτε θεωρούνταν το φόρτε των ανθρώπων εκτελούνται τώρα από μηχανές. Σήμερα, οι μηχανές δεν είναι πλέον φτιαγμένες για να τρώνε πιο σύνθετους αλγόριθμους, αλλά τροφοδοτούνται για να εξελιχθούν σε ένα αυτόνομο, αυτοδιδασκόμενο σύστημα ικανό να φέρει επανάσταση σε πολλές βιομηχανίες παντού.

Τα νευρωνικά δίκτυα^{(Neural Networks)} και η βαθιά μάθηση^{(Deep Learning )} έχουν προσφέρει τεράστια επιτυχία στους ερευνητές σε εργασίες όπως η αναγνώριση εικόνας, η αναγνώριση ομιλίας, η εύρεση βαθύτερων σχέσεων σε ένα σύνολο δεδομένων. Με τη βοήθεια της διαθεσιμότητας τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων και υπολογιστικής ισχύος, οι μηχανές μπορούν να αναγνωρίζουν αντικείμενα, να μεταφράζουν ομιλία, να εκπαιδεύονται στον εντοπισμό πολύπλοκων μοτίβων, να μαθαίνουν πώς να επινοούν στρατηγικές και να κάνουν σχέδια έκτακτης ανάγκης σε πραγματικό χρόνο.

Λοιπόν, πώς ακριβώς λειτουργεί αυτό; Γνωρίζετε ότι τόσο τα ουδέτερα ^(Neutral) δίκτυα^(Networks) όσο και η βαθιά μάθηση^{(Deep-Learning)} σχετίζονται, στην πραγματικότητα, για να κατανοήσετε τη βαθιά^(Deep) μάθηση, πρέπει πρώτα να κατανοήσετε τα νευρωνικά δίκτυα^{(Neural Networks)} ; Διαβάστε παρακάτω για να μάθετε περισσότερα.

Τι είναι ένα νευρωνικό δίκτυο

Ένα νευρωνικό^(Neural) δίκτυο είναι βασικά ένα μοτίβο προγραμματισμού ή ένα σύνολο αλγορίθμων που επιτρέπει σε έναν υπολογιστή να μάθει από τα δεδομένα παρατήρησης. Ένα νευρωνικό^(Neural) δίκτυο είναι παρόμοιο με τον ανθρώπινο εγκέφαλο, ο οποίος λειτουργεί με την αναγνώριση των μοτίβων. Τα αισθητηριακά δεδομένα ερμηνεύονται χρησιμοποιώντας μια μηχανική αντίληψη, επισήμανση ή ομαδοποίηση ακατέργαστων εισροών. Τα μοτίβα που αναγνωρίζονται είναι αριθμητικά, περικλείονται σε διανύσματα, στα οποία μεταφράζονται τα δεδομένα όπως εικόνες, ήχος, κείμενο κ.λπ.

Think Neural Network! Think how a human brain function

Όπως αναφέρθηκε παραπάνω, ένα νευρωνικό δίκτυο λειτουργεί ακριβώς όπως ο ανθρώπινος εγκέφαλος. αποκτά όλη τη γνώση μέσα από μια μαθησιακή διαδικασία. Μετά από αυτό, τα συναπτικά βάρη αποθηκεύουν την αποκτηθείσα γνώση. Κατά τη διάρκεια της μαθησιακής διαδικασίας, τα συναπτικά βάρη του δικτύου αναμορφώνονται για να επιτευχθεί ο επιθυμητός στόχος.

Ακριβώς όπως ο ανθρώπινος εγκέφαλος, τα νευρωνικά δίκτυα^{(Neural Networks)} λειτουργούν σαν μη γραμμικά παράλληλα συστήματα επεξεργασίας πληροφοριών που εκτελούν γρήγορα υπολογισμούς όπως η αναγνώριση προτύπων και η αντίληψη. Ως αποτέλεσμα, αυτά τα δίκτυα έχουν πολύ καλή απόδοση σε τομείς όπως η αναγνώριση ομιλίας, ήχου και εικόνας όπου οι είσοδοι/σήματα είναι εγγενώς μη γραμμικά.

Με απλά λόγια, μπορείτε να θυμάστε το Νευρωνικό Δίκτυο ως κάτι που είναι ικανό να αποθηκεύει γνώση όπως ο ανθρώπινος εγκέφαλος και να τη χρησιμοποιεί για να κάνει προβλέψεις.^{(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.)}

Δομή Νευρωνικών Δικτύων

(Πίστωση εικόνας: Mathworks)

Τα νευρωνικά δίκτυα^(Networks) αποτελούνται από τρία επίπεδα,

1. Στρώμα εισόδου,
2. Κρυφό στρώμα και
3. Επίπεδο εξόδου.

Κάθε στρώμα αποτελείται από έναν ή περισσότερους κόμβους, όπως φαίνεται στο παρακάτω διάγραμμα με μικρούς κύκλους. Οι γραμμές μεταξύ των κόμβων υποδεικνύουν τη ροή πληροφοριών από τον έναν κόμβο στον άλλο. Οι πληροφορίες ρέουν από την είσοδο στην έξοδο, δηλαδή από αριστερά προς τα δεξιά (σε ορισμένες περιπτώσεις μπορεί να είναι από δεξιά προς τα αριστερά ή και με τους δύο τρόπους).

Οι κόμβοι του επιπέδου εισόδου είναι παθητικοί, που σημαίνει ότι δεν τροποποιούν τα δεδομένα. Λαμβάνουν μία μόνο τιμή στην είσοδο τους και αντιγράφουν την τιμή στις πολλαπλές εξόδους τους. Ενώ^(Whereas) , οι κόμβοι του κρυφού και του επιπέδου εξόδου είναι ενεργοί. Έτσι μπορούν να τροποποιήσουν τα δεδομένα.

Σε μια διασυνδεδεμένη δομή, κάθε τιμή από το επίπεδο εισόδου αντιγράφεται και αποστέλλεται σε όλους τους κρυφούς κόμβους. Οι τιμές που εισάγονται σε έναν κρυφό κόμβο πολλαπλασιάζονται με βάρη, ένα σύνολο προκαθορισμένων αριθμών που αποθηκεύονται στο πρόγραμμα. Οι σταθμισμένες είσοδοι προστίθενται στη συνέχεια για να παραχθεί ένας μόνο αριθμός. Τα νευρωνικά δίκτυα μπορούν να έχουν οποιοδήποτε αριθμό επιπέδων και οποιοδήποτε αριθμό κόμβων ανά επίπεδο. Οι περισσότερες εφαρμογές χρησιμοποιούν τη δομή τριών επιπέδων με το πολύ μερικές εκατοντάδες κόμβους εισόδου

Παράδειγμα νευρωνικού δικτύου^{(Example of Neural Network)}

Σκεφτείτε ένα νευρωνικό δίκτυο που αναγνωρίζει αντικείμενα σε ένα σήμα σόναρ και υπάρχουν 5000 δείγματα σήματος αποθηκευμένα στον υπολογιστή. Ο υπολογιστής πρέπει να καταλάβει αν αυτά τα δείγματα αντιπροσωπεύουν υποβρύχιο, φάλαινα, παγόβουνο, θαλάσσιους βράχους ή τίποτα απολύτως; Οι συμβατικές μέθοδοι DSP^{(Conventional DSP)} θα προσέγγιζαν αυτό το πρόβλημα με μαθηματικά και αλγόριθμους, όπως η ανάλυση συσχετισμού και φάσματος συχνοτήτων.

Ενώ με ένα νευρωνικό δίκτυο, τα 5000 δείγματα θα τροφοδοτούνταν στο στρώμα εισόδου, με αποτέλεσμα να ξεπηδούν τιμές από το στρώμα εξόδου. Επιλέγοντας τα κατάλληλα βάρη, η έξοδος μπορεί να διαμορφωθεί ώστε να αναφέρει ένα ευρύ φάσμα πληροφοριών. Για παράδειγμα, μπορεί να υπάρχουν έξοδοι για: υποβρύχιο (ναι/όχι), θαλάσσιο βράχο (ναι/όχι), φάλαινα (ναι/όχι) κ.λπ.

Με άλλα βάρη, οι έξοδοι μπορούν να ταξινομήσουν τα αντικείμενα ως μεταλλικά ή μη μεταλλικά, βιολογικά ή μη βιολογικά, εχθρικά ή σύμμαχα κ.λπ. Χωρίς αλγόριθμους, χωρίς κανόνες, χωρίς διαδικασίες. μόνο μια σχέση μεταξύ της εισόδου και της εξόδου που υπαγορεύεται από τις τιμές των επιλεγμένων βαρών.

Τώρα, ας κατανοήσουμε την έννοια της βαθιάς μάθησης.^{(Now, let’s understand the concept of Deep Learning.)}

Τι είναι η βαθιά μάθηση

Η βαθιά μάθηση είναι βασικά ένα υποσύνολο των νευρωνικών δικτύων^{(Neural Networks)} . Ίσως μπορείτε να πείτε ένα πολύπλοκο Νευρωνικό Δίκτυο^{(Neural Network)} με πολλά κρυφά επίπεδα σε αυτό.

Από τεχνική άποψη, η βαθιά^(Deep) μάθηση μπορεί επίσης να οριστεί ως ένα ισχυρό σύνολο τεχνικών για τη μάθηση σε νευρωνικά δίκτυα. Αναφέρεται σε τεχνητά νευρωνικά δίκτυα ( ANN ) που αποτελούνται από πολλά επίπεδα, τεράστια σύνολα δεδομένων, ισχυρό υλικό υπολογιστή για να κάνουν δυνατό το περίπλοκο μοντέλο εκπαίδευσης. Περιλαμβάνει την κατηγορία μεθόδων και τεχνικών που χρησιμοποιούν τεχνητά νευρωνικά δίκτυα με πολλαπλά επίπεδα ολοένα και πιο πλούσιας λειτουργικότητας.

Δομή δικτύου Deep Learning^{(Structure of Deep learning network)}

Τα δίκτυα βαθιάς^(Deep) μάθησης χρησιμοποιούν ως επί το πλείστον αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων και ως εκ τούτου συχνά αναφέρονται ως βαθιά νευρωνικά δίκτυα. Η χρήση της εργασίας «βαθιά» αναφέρεται στον αριθμό των κρυφών επιπέδων στο νευρωνικό δίκτυο. Ένα συμβατικό νευρωνικό δίκτυο περιέχει τρία κρυφά επίπεδα, ενώ τα βαθιά δίκτυα μπορεί να έχουν έως και 120-150.

Το Deep ^(Deep) Learning περιλαμβάνει την τροφοδοσία ενός συστήματος υπολογιστή με πολλά δεδομένα, τα οποία μπορεί να χρησιμοποιήσει για να λάβει αποφάσεις σχετικά με άλλα δεδομένα. Αυτά τα δεδομένα τροφοδοτούνται μέσω νευρωνικών δικτύων, όπως συμβαίνει στη μηχανική μάθηση. Τα δίκτυα βαθιάς^(Deep) εκμάθησης μπορούν να μάθουν χαρακτηριστικά απευθείας από τα δεδομένα χωρίς να απαιτείται μη αυτόματη εξαγωγή χαρακτηριστικών.

Παραδείγματα Deep Learning^{(Examples of Deep Learning)}

Η βαθιά μάθηση χρησιμοποιείται επί του παρόντος σε σχεδόν κάθε κλάδο, ξεκινώντας από το αυτοκίνητο^(Automobile) , την αεροδιαστημική^(Aerospace) και την αυτοματοποίηση^(Automation) μέχρι την ιατρική^(Medical) . Εδώ είναι μερικά από τα παραδείγματα.

• Google , Netflix και Amazon : Η Google το χρησιμοποιεί στους αλγόριθμους αναγνώρισης φωνής και εικόνας. Το Netflix^(Netflix) και η Amazon χρησιμοποιούν επίσης τη βαθιά εκμάθηση για να αποφασίσουν τι θέλετε να παρακολουθήσετε ή να αγοράσετε στη συνέχεια
• Οδήγηση χωρίς οδηγό: Οι ερευνητές χρησιμοποιούν δίκτυα βαθιάς εκμάθησης για να ανιχνεύουν αυτόματα αντικείμενα όπως πινακίδες στάσης και φανάρια. Η βαθιά^(Deep) μάθηση χρησιμοποιείται επίσης για τον εντοπισμό πεζών, κάτι που βοηθά στη μείωση των ατυχημάτων.
• Αεροδιαστημική και Άμυνα: Η βαθιά εκμάθηση χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό αντικειμένων από δορυφόρους που εντοπίζουν περιοχές ενδιαφέροντος και για τον εντοπισμό ασφαλών ή μη ασφαλών ζωνών για τα στρατεύματα.
• Χάρη στο Deep Learning , το Facebook βρίσκει αυτόματα και επισημαίνει φίλους στις φωτογραφίες σας. Το Skype μπορεί να μεταφράσει προφορικές επικοινωνίες σε πραγματικό χρόνο και με μεγάλη ακρίβεια.
• Ιατρική έρευνα: Οι ιατρικοί ερευνητές χρησιμοποιούν τη βαθιά μάθηση για να ανιχνεύουν αυτόματα καρκινικά κύτταρα
• Βιομηχανικός αυτοματισμός^{(Industrial Automation)} : Η βαθιά μάθηση συμβάλλει στη βελτίωση της ασφάλειας των εργαζομένων γύρω από βαριά μηχανήματα, εντοπίζοντας αυτόματα πότε άτομα ή αντικείμενα βρίσκονται σε μη ασφαλή απόσταση από μηχανές.
• Ηλεκτρονικά: Η βαθιά^(Deep) μάθηση χρησιμοποιείται στην αυτοματοποιημένη μετάφραση ακοής και ομιλίας.

Διαβάστε^(Read) : Τι είναι η μηχανική μάθηση και η βαθιά μάθηση^{(Machine Learning and Deep Learning)} ;

συμπέρασμα^(Conclusion)

Η έννοια των νευρωνικών δικτύων^{(Neural Networks)} δεν είναι νέα και οι ερευνητές γνώρισαν μέτρια επιτυχία την τελευταία δεκαετία περίπου. Αλλά η πραγματική αλλαγή του παιχνιδιού ήταν η εξέλιξη των νευρωνικών δικτύων Deep .

Με την καλύτερη απόδοση των παραδοσιακών προσεγγίσεων μηχανικής μάθησης, έχει δείξει ότι τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα μπορούν να εκπαιδευτούν και να δοκιμαστούν όχι μόνο από λίγους ερευνητές, αλλά έχουν το περιθώριο να υιοθετηθούν από πολυεθνικές εταιρείες τεχνολογίας για να έρθουν με καλύτερες καινοτομίες στο εγγύς μέλλον.

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 Organizer: Εφαρμογή SMS που υποστηρίζεται από τη Μηχανική Εκμάθηση

• Τι είναι η Machine Learning και η Deep Learning στην Τεχνητή Νοημοσύνη

• Πώς να εγκαταστήσετε το Drupal χρησιμοποιώντας WAMP στα Windows

• Καλύτερο λογισμικό και υλικό Bitcoin Wallets για Windows, iOS, Android

• Ρύθμιση ραδιοφωνικού σταθμού Internet δωρεάν σε υπολογιστή με Windows

• Τι είναι ένας σύνδεσμος Magnet και πώς να ανοίξετε συνδέσμους Magnet σε ένα πρόγραμμα περιήγησης

• Το Fix Partner δεν συνδέθηκε με το σφάλμα δρομολογητή στο TeamViewer στα Windows 10

• Αποκλείστηκε από τις Ρυθμίσεις διακομιστή και διακομιστή Plex; Εδώ είναι η επιδιόρθωση!

• Πώς να χρησιμοποιήσετε ένα Πρότυπο για να δημιουργήσετε ένα έγγραφο με το LibreOffice

• Τι είναι το Data Analytics και σε τι χρησιμεύει

• Οι καλύτερες δυνατότητες στο LibreOffice Calc

• Τι είναι οι πιστωτικές κάρτες «Chip and PIN» ή EMV

• Μετατρέψτε τους συνδέσμους Magnet σε συνδέσμους άμεσης λήψης χρησιμοποιώντας το Seedr

• Το Automate.io είναι ένα δωρεάν εργαλείο αυτοματισμού και εναλλακτική λύση IFTTT

• Αυτός ο λογαριασμός δεν είναι συνδεδεμένος με κανέναν λογαριασμό Mixer

• Πώς να κλείσετε τον λογαριασμό σας Payoneer;

• Διαφορά μεταξύ αναλογικών, ψηφιακών και υβριδικών υπολογιστών

• Nine Nostalgic Tech Sounds που πιθανότατα δεν έχετε ακούσει εδώ και χρόνια

• Τι σημαίνει NFT και Πώς να δημιουργήσετε NFT Digital Art;

• Πώς να διαγράψετε τον λογαριασμό σας στο LastPass