Neurale netwerken uitgelegd: Hoe ze de hersenen nabootsen om complexe problemen op te lossen

Wat zijn neurale netwerken?

Kunstmatige neurale netwerken zijn een model geïnspireerd op de werking van de menselijke hersenen. Het wordt gevormd door een verzameling knopen bekend als kunstmatige neuronen die met elkaar verbonden zijn en signalen aan elkaar doorgeven. Deze signalen worden doorgegeven van de invoer om een uitvoer te genereren.

Wat is het doel van neurale netwerken?

Het hoofddoel van dit model is om te leren door zich automatisch te wijzigen zodat het in staat kan komen complexe taken uit te voeren die niet door klassieke regelgebaseerde programmering gedaan konden worden. Op deze manier kun je functies automatiseren die aanvankelijk alleen door mensen uitgevoerd konden worden.

Hoe werken neurale netwerken?

Zoals vermeld, lijkt de werking van de netwerken op die van de menselijke hersenen. Netwerken ontvangen een reeks invoerwaarden en elk van deze invoeren bereikt een knoop genaamd een neuron. 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 nieuwe verkregen waarden verlaten de neuronen en gaan hun weg door het netwerk door. Deze operatie kan schematisch in de volgende afbeelding worden gezien.

Eenmaal het einde van het netwerk bereikt is, wordt een uitvoer verkregen wat de voorspelling zal zijn berekend door het netwerk. Hoe meer lagen het netwerk heeft en hoe complexer het is, hoe complexer de functies die het kan uitvoeren ook zullen zijn.

Training van neurale netwerken. Backpropagation of achterwaartse propagatie

Om een neurale netwerk de gewenste functies te laten uitvoeren, is het nodig om het te trainen. De training van een neurale netwerk wordt uitgevoerd door de gewichten van zijn neuronen te wijzigen zodat het de gewenste resultaten kan extraheren. Hiervoor worden trainingsdata in het netwerk ingevoerd, afhankelijk van het verkregen resultaat, worden de gewichten van de neuronen gewijzigd volgens de verkregen fout en afhankelijk van hoeveel elk neuron heeft bijgedragen aan genoemd resultaat. Deze methode staat bekend als Backpropagation of achterwaartse propagatie. Met deze methode is het mogelijk dat het netwerk leert, een model verkrijgend dat in staat is om zeer succesvolle resultaten te verkrijgen zelfs met data heel anders dan die gebruikt tijdens de training.

Hoewel het gebruik ervan momenteel populair is geworden, bestaan neurale netwerken al sinds de jaren 50. Echter, de lage kracht van de apparatuur van die tijd en het ontbreken van algoritmen die netwerken toelieten op een efficiënte manier te leren, hebben ertoe geleid dat ze niet meer gebruikt werden. Het is later, dankzij de creatie van het Backpropagation-algoritme, het gebruik van GPU's die grote optimalisaties voor dit type berekeningen toelaten en het grotere aantal beschikbare data voor training, dat de neurale netwerken zijn herrezen en prominentie hebben gekregen in diverse velden. Dankzij deze verbeteringen is de opkomst van Deep Learning mogelijk geworden, wat gebaseerd is 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 wijd, door hun werking zijn ze in staat om elke bestaande functie te benaderen met voldoende training. Vooral worden neurale netwerken gebruikt voor voorspellings- en classificatietaken. Hun bereik is wijd en zeer nuttig vandaag de dag, ze worden niet alleen gebruikt voor Industrie 4.0-toepassingen (herkenning van onderdelen en defecten die niet eerder zijn geïntroduceerd bijvoorbeeld), maar ook in andere gebieden zoals economie, waarin ze kunnen helpen voorspellen hoeveel prijzen over de jaren zullen variëren, of zelfs in de geneeskunde waar ze nuttig zijn bij het diagnosticeren van diverse gezondheidsproblemen.

Neurale netwerken zijn een sleutelstuk geworden voor de ontwikkeling van Kunstmatige Intelligentie, het is een van de hoofponderzoeksgebieden en het dat zich in de loop van de tijd evolueert, met steeds complexere en efficiëntere oplossingen.

Wil je Neurale Netwerken toepassen in een van je projecten? Neem contact met ons op!

Wil je een van onze gerelateerde projecten kennen?

• Automatische reiniging van kuvetten
• Robots voor het snoeien van wijnstokken
• Extern projectmonitoring
• Batterijen aansluiten met kunstmatige visie
• Variabele code lezen