探索神经网络

神经网络探索

想象一台机器像人脑一样思考、学习和适应,并在数据中发现隐藏的模式。

这项名为神经网络(NN)的技术是对认知进行模仿的算法。我们将在稍后探讨神经网络的定义和工作原理。

在本文中,我将向您解释神经网络(NN)的基本方面-结构、类型、现实应用和定义操作的关键术语。

 

什么是神经网络?

 

 

被称为神经网络(NN)的算法试图在数据中找到关系,模仿人脑从数据中“学习”的操作。

神经网络可以与深度学习和机器学习相结合。所以最好先解释这些术语。让我们开始吧。

 

神经网络 vs. 深度学习 vs. 机器学习

 

神经网络是深度学习的基础,也是机器学习的一个子集。机器学习模型通过学习数据并进行预测,而深度学习则更深入地处理大量数据,识别复杂的模式。

如果您想了解更多关于机器学习算法的内容,请阅读这篇文章。

此外,这些神经网络已成为许多领域的重要组成部分,是许多现代技术的支柱,我们将在后面的部分中看到。这些应用范围从人脸识别到自然语言处理等。

让我们探索一些神经网络在改善日常生活中发挥重要作用的常见领域。

 

神经网络的类型

 

真实世界的应用丰富了对神经网络的理解,用准确、高效的解决方案彻底改变了各行各业的传统方法。

让我们重点介绍一些引人注目的神经网络驱动创新和改变日常体验的例子,包括神经网络的类型。

 

 

ANN(人工神经网络):

 

人工神经网络(ANN)的结构灵感来自人脑的生物神经网络。该网络由相互连接的层、输入、隐藏和输出组成。每个层都包含多个神经元,这些神经元与相邻层中的每个神经元相连。

当数据在网络中传递时,每个连接应用一种权重,每个神经元应用一种激活函数,例如ReLU、Sigmoid或Tanh。这些函数引入了非线性,使网络能够从错误中学习并做出复杂的决策。

在训练过程中,使用一种称为反向传播的技术来调整这些权重。该技术使用梯度下降来最小化预定义的损失函数,旨在使网络的预测尽可能准确。

 

ANN 的应用案例

 

客户流失预测

人工神经网络通过分析用户行为、购买历史和与客户服务的互动等多个特征来预测客户流失的可能性。

神经网络可以建模这些特征之间的复杂关系,提供对准确预测客户流失至关重要的细致视角。

销售预测

人工神经网络使用历史销售数据和其他变量,如营销支出、季节性和经济指标,预测未来销售额。

它们学习从错误中学习并调整变量之间复杂的非线性关系的能力使其非常适合这项任务。

垃圾邮件过滤

人工神经网络通过分析电子邮件的内容、上下文和其他特征将其分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。

它们可以学习识别新的垃圾邮件模式,并随着时间的推移进行适应,这使得它们在过滤掉不需要的消息方面非常有效。

 

CNN(卷积神经网络):

 

卷积神经网络(CNN)专门设计用于涉及空间层次结构的任务,例如图像识别。该网络使用称为卷积层的专门层将一系列滤波器应用于输入图像,产生一组特征图。

这些特征图然后通过池化层传递,降低其维度,使网络的计算效率更高。最后,一个或多个全连接层执行分类。

训练过程涉及反向传播,类似于人工神经网络,但针对保持特征的空间层次结构进行了优化。

 

CNN应用案例

 

图像分类

CNN应用一系列滤波器和池化层来自动识别图像中的层次模式。

它们降低维度并专注于关键特征的能力使它们在对图像进行分类时高效准确。

目标检测

CNN不仅可以分类,还可以通过绘制边界框在图像中定位对象。

该架构设计用于识别空间层次结构,使其能够在单个图像中识别多个对象。

图像分割

CNN可以为图像中的每个像素分配一个标签,将其分类为特定的对象或背景。

网络对像素级的细粒度理解使其在医学影像等需要精确分割的任务中非常理想。

 

RNN(循环神经网络):

 

循环神经网络(RNN)的区别在于它们具有内部循环或循环结构,允许它们存储信息。这使它们非常适合处理序列数据,因为每个神经元可以使用其内部状态记住先前时间步骤中的信息。

在处理数据时,网络同时考虑当前和以前的输入,使其能够发展一种短期记忆。然而,RNN可能面临梯度消失和梯度爆炸等问题,这使得学习数据中的长程依赖关系变得困难。

为了解决这些问题,出现了更先进的版本,如长短期记忆(LSTM)和门控循环单元(GRU)网络。

 

RNN应用案例

 

语音转文本

RNN以音频序列作为输入,产生文本序列作为输出,考虑到口语中的时间依赖关系。

RNN的循环性质使其能够考虑音频输入的序列,使其擅长理解人类语言中的上下文和细微差别。

机器翻译

RNN将一个语言序列转换为另一个语言,考虑整个输入序列以产生准确的输出序列。

序列到序列学习能力保持了语言之间的上下文,使翻译更准确和相关。

情感分析

RNN分析文本序列以识别和提取意见和情感。

RNN中的记忆特性有助于捕捉文本序列中的情感累积,使其适用于情感分析任务。

 

最后的思考

 

<p展望未来,神经网络的进一步发展和特殊用例将有更多的可能性。随着算法适应更复杂的数据,它们将在医疗保健、交通、金融等领域开启新的可能性。

<p对于学习神经网络来说,进行一项真实项目非常有效。从识别人脸到预测疾病,它们正在改变我们的生活和工作方式。

<p在本文中,我们回顾了其基本原理,像面部检测和识别等实际例子,等等。

<p感谢阅读!Nate Rosidi是一位数据科学家和产品战略家。他还是一位兼职教授,教授分析学,并且是StrataScratch的创始人,该平台通过提供来自顶级公司的实际面试问题帮助数据科学家准备面试。在Twitter上与他联系:StrataScratch或LinkedIn。