Wat zijn neurale netwerken en hun functies?

Wat zijn neurale netwerken?

Kunstmatige neurale netwerken zijn een model dat is geïnspireerd op het functioneren van het menselijk brein. Het wordt gevormd door een reeks knooppunten die bekend staan ​​​​als kunstmatige neuronen die met elkaar zijn verbonden en signalen naar elkaar verzenden. Deze signalen worden vanaf de ingang verzonden om een ​​uitgang te genereren.

Wat is het doel van neurale netwerken?

Het belangrijkste doel van dit model is om te leren door zichzelf automatisch aan te passen, zodat het complexe taken kan uitvoeren die niet konden worden gedaan via de klassieke, op regels gebaseerde programmering. Op deze manier kunt u functies automatiseren die aanvankelijk alleen door mensen konden worden uitgevoerd.

Hoe werken neurale netwerken?

Zoals gezegd lijkt de werking van de netwerken op die van het menselijk brein. Netwerken ontvangen een reeks invoerwaarden en elk van deze invoer bereikt een knooppunt dat een neuron wordt genoemd. De neuronen van het netwerk zijn op hun beurt gegroepeerd in lagen die het neurale netwerk vormen. Elk van de neuronen in het netwerk heeft een gewicht, een numerieke waarde, die de ontvangen invoer wijzigt. De nieuw verkregen waarden verlaten de neuronen en vervolgen hun weg door het netwerk. Deze bewerking is schematisch te zien in de volgende afbeelding.

Zodra het einde van het netwerk is bereikt, wordt een output verkregen die de voorspelling is die door het netwerk wordt berekend. Hoe meer lagen het netwerk heeft en hoe complexer het is, des te complexer zullen ze ook de functies die het kan uitvoeren complexer maken.

Training van neurale netwerken. Achterwaartse voortplanting of achterwaartse voortplanting

Om een ​​neuraal netwerk de gewenste functies te laten uitvoeren, is het noodzakelijk om het te trainen. De training van een neuraal netwerk wordt uitgevoerd door de gewichten van zijn neuronen te wijzigen, zodat het de gewenste resultaten kan verkrijgen. Hiervoor worden trainingsgegevens in het netwerk ingevoerd, afhankelijk van het verkregen resultaat, worden de gewichten van de neuronen aangepast aan de verkregen fout en afhankelijk van hoeveel elk neuron heeft bijgedragen aan dat resultaat. Deze methode staat bekend als Backpropagation of backward propagation. Met deze methode is het mogelijk dat het netwerk leert en een model krijgt dat in staat is om zeer succesvolle resultaten te behalen, zelfs met gegevens die heel anders zijn dan die welke tijdens uw training zijn gebruikt.

Hoewel het gebruik ervan momenteel populair is geworden, bestaan ​​er al sinds de jaren vijftig neurale netwerken. Het lage vermogen van de apparatuur van die tijd en de afwezigheid van algoritmen waarmee netwerken op een efficiënte manier konden leren, zorgden er echter voor dat ze niet meer werden gebruikt. Het is vervolgens, dankzij de creatie van het Backpropagation-algoritme, het gebruik van GPU's die grote optimalisaties voor dit soort berekeningen mogelijk maken en het grotere aantal gegevens dat beschikbaar is voor training, wanneer de neurale netwerken opnieuw zijn opgedoken en op verschillende gebieden bekendheid hebben gekregen. voor deze verbeteringen is de opkomst van Deep Learning mogelijk geweest, dat is gebaseerd op het gebruik van diepe neurale netwerken, dat wil zeggen netwerken gevormd door een groot aantal lagen voor complexe taken.

Functies van neurale netwerken

De reikwijdte van de functies van de neurale netwerken is zeer breed, door hun werking kunnen ze elke bestaande functie benaderen met voldoende training. Voornamelijk de neurale netwerken zijn de aanpassingen voor voorspellings- en classificatietaken. Hun actieradius is breed en zeer nuttig vandaag, ze zullen niet alleen worden gebruikt voor Industrie 4.0-toepassingen (herkenning van onderdelen en defecten die bijvoorbeeld niet eerder zijn geïntroduceerd), als ze niet worden gebruikt voor kinderen op andere gebieden zoals economie, waarin ze kunnen helpen voorspellen hoeveel prijzen in de loop van de jaren zullen variëren, of zelfs in de geneeskunde, waar ze nuttig zijn bij het diagnosticeren van verschillende gezondheidsproblemen.

Neurale netwerken zijn een sleutelelement geworden voor de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie, het is een van de belangrijkste onderzoeksgebieden en een die in de loop van de tijd evolueert, steeds complexere en efficiëntere oplossingen.

Wilt u neurale netwerken toepassen in een van uw projecten? Neem contact met ons op !

Wilt u een van onze gerelateerde projecten weten?

• Automatische reiniging van cuvetten
• Robots voor het snoeien van wijnstokken
• Projectbewaking op afstand
• Batterijen verbinden met kunstmatig zicht
• Variabele code lezen