He aha nā ʻupena neural artificial?

He aha nā ʻupena neural artificial?

ʻO Artificial Neural Networks (ANN) he mau hiʻohiʻona helu i hoʻoikaika ʻia e ka hana o ka lolo kanaka. ʻO kēia mau pūnaewele hoʻoponoponoʻike, e pili ana i nā algorithms a me nāʻenehana makemakika, ua lilo i hoʻokahi o nā mea hana ikaika loa ma ke kula. ʻike akamai. ʻO kona hiki ke aʻo a hoʻololi mai nā hiʻohiʻona i hāʻawi ʻia i alakaʻi i nā holomua nui ma nā wahi e like me ka ʻike kumu, ka helu ʻikepili, ka wānana hopena, a me ka hoʻoholo ʻana.

ʻAʻole like me nā algorithms kuʻuna, ʻaʻole hahai nā ANN i kahi kaʻina loiloi i hoʻopaʻa mua ʻia, akā hana ma kahi ʻano like a puʻunaue ʻia, e hoʻopili ana i nā node pili i kapa ʻia ʻo "neuron artificial." Hiki i kēlā me kēia neurons ke hoʻoponopono i ka ʻike i loaʻa iā ia, e hana ana i ka helu ʻana a me ka hoʻouna ʻana i nā hopena i nā neurons ʻē aʻe e pili ana, e ʻae ana i ka hui like ʻana a me ka hana like ʻana ma ka ʻōnaehana.

Hana ʻia nā ANN i nā papa like ʻole, kēlā me kēia me kahi pūʻulu kikoʻī o nā neurons. ʻO ka papa mua, i kapa ʻia ʻo ka papa hoʻokomo, loaʻa a hana i ka ʻikepili hoʻokomo mua. Ma o nā pilina synaptic, kahe ka ʻike i nā papa huna, kahi e hana ai ka hana a me ka unuhi ʻana i nā hiʻohiʻona nui. ʻO ka hope, hōʻike ka papa hoʻopuka i nā hopena i loaʻa e ka ʻōnaehana.

Hoʻokumu ʻia ka hana o nā ANN ma ka hāʻawi ʻana i nā paona i nā pilina ma waena o nā neurons, kahi e hoʻoholo ai i ke koʻikoʻi pili o kēlā me kēia pilina. Hoʻoponopono ʻia kēia mau paona i ka wā o ke kaʻina aʻo ʻana o ka ʻōnaehana, me ka hoʻohana ʻana i nā algorithm aʻo. Ma kēia ala, aʻo ka ANN i ka hoʻokō ʻana i kāna hana a hoʻopuka i nā pane pololei ʻoi aku ka ʻike ʻana i nā laʻana a me nā ʻikepili.

ʻOiai ko lākou paʻakikī, hoʻohana nui ʻia nā ANN ma nā wahi like ʻole e like me ka lāʻau lapaʻau, robotics, computer vision, natural language processing and the transport industry, among other. ʻO kona hiki ke hana i ka nui o ka ʻikepili a loaʻa i nā kumu huna i hoʻololi i nā ʻano aʻoaʻo he nui a alakaʻi i nā holomua ʻenehana hou.

I ka hōʻuluʻulu ʻana, hōʻike ʻo Artificial Neural Networks i kahi ala hoihoi ʻikeʻike, e ʻae ana i nā mīkini e aʻo e like me ke ʻano o ke kanaka. ʻO kā lākou ʻano like, hoʻohālikelike e pili ana i nā pilina paona, lilo lākou i mea pono no ka hoʻoponopono ʻana i nā pilikia paʻakikī a me ka hoʻomaikaʻi ʻana i ka hana o nā noi ʻenehana he nui.

1. Introduction to Artificial Neural Networks

ʻO Artificial Neural Networks he kumu hoʻohālikelike i hoʻoikaika ʻia e ka lolo kanaka, i hoʻolālā ʻia e hoʻohālikelike i ke kaʻina aʻo o nā neurons. Hoʻohana ʻia kēia mau pūnaewele ma nā wahi like ʻole e like me ka ʻike kumu, ka wānana ʻikepili, ka hoʻoili kiʻi a me ka mana ʻōnaehana. Hoʻohana nui lākou i nā pilikia paʻakikī e koi ana i ka hoʻoili like ʻana a me ka hiki ke hoʻololi.

Hoʻokumu ʻia ka hana o Artificial Neural Networks ma ka pilina o nā nodes i kapa ʻia nā neurons artificial a i ʻole nā ​​​​hui hana. Hoʻopili ʻia kēia mau ʻāpana i nā papa a hana kēlā me kēia o lākou i nā hana makemakika me ka hoʻohana ʻana i ka ʻike i loaʻa mai nā ʻāpana mua. ʻO kēlā me kēia pilina ma waena o nā ʻāpana he paona pili e hoʻoholo ai i ke koʻikoʻi o ia pilina ma ke kaʻina aʻo.

Aia nā ʻano like ʻole o Artificial Neural Networks, e like me ka feedforward networks, recurrent networks and convolutional networks. Loaʻa i kēlā me kēia ʻano nā hiʻohiʻona i kūpono iā lākou no nā hana like ʻole. Eia kekahi, aia nā algorithm aʻo e hiki ai i kēia mau pūnaewele ke aʻo ʻia no ka ʻike kumu a i ʻole ka hoʻonā ʻana i nā pilikia kikoʻī.

I ka hōʻuluʻulu ʻana, ʻo Artificial Neural Networks kahi mea hana ikaika no ka hoʻoponopono ʻana i nā pilikia paʻakikī e koi ana i ka hoʻoili like ʻana a me ka hiki ke hoʻololi. Hoʻokumu ʻia kāna hana ma luna o ka pilina o nā neurons artificial a me ka hāʻawi ʻana i nā paona i kēia mau pilina, e ʻae ai i ke aʻo ʻana. No laila, ākea kāna noi a mai ka ʻike kumu a hiki i ka hana kiʻi.

2. Moʻolelo pōkole o Artificial Neural Networks

ʻO Artificial Neural Networks (ANN) kahi hiʻohiʻona makemakika a me ka helu helu i hoʻoulu ʻia e ka ʻōnaehana nerve waena o nā mea ola, kahi i haku ʻia me nā neurons pili. Ua puka mai ka manaʻo o ka hoʻohana ʻana i nā ʻupena neural artificial i ka makahiki 1940, akā ʻaʻole i ka makahiki 1980 i hoʻomaka ai lākou e hoʻomohala ʻoi aku ka ikaika.

ʻO ka pahuhopu nui o nā ʻupena neural artificial e hoʻohālike i ka hana o ka lolo kanaka e hoʻoponopono i nā pilikia paʻakikī. maikaʻi. Hoʻokumu ʻia kēia mau ʻupena i nā ʻāpana o nā neurons i hoʻopili ʻia, kahi e loaʻa ai i kēlā me kēia neuron nā mea hoʻokomo, hana i nā hana me kēlā mau hoʻokomo a hoʻopuka i kahi hoʻopuka e lilo i mea hoʻokomo no nā neurons e hiki mai ana.

No ka hoʻokō ʻana i kēia, hoʻohana nā ʻenehana neural artificial i nā algorithm aʻo mīkini e hoʻoponopono i nā paona o nā pilina ma waena o nā neurons i ka wā hoʻomaʻamaʻa, i hiki i ka pūnaewele ke aʻo e hana i nā hana i makemake ʻia. ʻO kekahi mau hiʻohiʻona ʻO nā noi o nā ʻupena neural artificial e loaʻa i ka ʻike ʻōlelo, ka ʻike hoʻopunipuni, ka maʻi lapaʻau a me ka wānana i ka wā.

I ka hōʻuluʻulu ʻana, ʻo nā neural network artificial he kumu hoʻohālikelike i hoʻoulu ʻia e ka lolo kanaka e hiki ai ke hoʻoponopono i nā pilikia paʻakikī ma o ka hoʻohana ʻana i nā algorithm aʻo mīkini. Hana ʻia kēia mau ʻupena i nā ʻāpana o nā neurons i hoʻopili ʻia, e hoʻoponopono i ko lākou mau kaumaha i ka wā o ke aʻo ʻana e aʻo ai e hana i nā hana kikoʻī. Hoʻopili ʻia kāna noi i nā kahua like ʻole, mai ka ʻike leo a hiki i ka wānana ʻana i ka wā. ʻO nā ʻenehana neural artificial kahi mea hana ikaika no ka nānā ʻana a me ka hoʻoili ʻana i ka ʻikepili!

3. ʻO ke kūkulu ʻana a me ka hana ʻana o nā Pūnaewele Neural Artificial

ʻO Artificial Neural Networks (ANNs) he mau hiʻohiʻona helu i hoʻokumu ʻia ma ke ʻano a me ka hana ʻana o ka ʻōnaehana nūnū kanaka e hoʻoponopono i nā pilikia paʻakikī o ala kūpono. Hana ʻia kēia mau ʻupena i nā ʻāpana hana i kapa ʻia nā neurons artificial a ua hoʻonohonoho ʻia i loko o nā papa pili e hiki ai ke kahe o ka ʻike.

Hoʻokumu ʻia ke ʻano kumu o kahi ANN me kahi papa hoʻokomo, hoʻokahi a ʻoi aku paha nā papa huna, a me kahi papa puka. Hoʻopili kēlā me kēia neuron i ka papa hoʻokahi i nā neurons ma ka papa aʻe ma o nā pilina paona. Hoʻokumu ʻia ka hana o kahi ANN ma ka hana ʻana i nā hōʻailona hoʻokomo ma o kēia mau pilina paona a me ka noi ʻana o kahi hana hoʻāla e hoʻoholo ai i ka puka o kēlā me kēia neuron.

No ka hoʻomaopopo maikaʻi ʻana i ka hana ʻana o nā ANN, he mea nui e ʻike i nā ʻano like ʻole o nā pūnaewele e kū nei, e like me nā pūnaewele feedforward a me nā pūnaewele recurrent. Eia kekahi, pono e hoʻomaopopo i nā algorithms aʻo i hoʻohana ʻia i nā ANN, e like me ke aʻo ʻana a me ke aʻo ʻole ʻia. Hiki i kēia mau algorithm ke hoʻololi i nā paona o nā pilina ma waena o nā neurons i hiki i ka ANN ke aʻo a hoʻonui i ka ʻikepili aʻo.

4. Nā ʻano o nā ʻupena neural artificial i hoʻohana ʻia i kēia lā

I kēia manawa, aia kekahi mau ʻano o nā ʻupena neural artificial i hoʻohana ʻia ma ke kahua o ka naʻauao a me ke aʻo ʻana i ka mīkini. Hiki i kēia mau pūnaewele ke hoʻohālikelike i ka hana ʻana o nā neurons i loko o ka lolo o ke kanaka, e ʻae i ka hana ʻana o ka ʻike paʻakikī a hoʻoholo i nā hoʻoholo e pili ana i nā kumu a me nā ʻikepili.

ʻO kekahi o nā ʻano maʻamau maʻamau o nā neural neural network ʻo ia ka feed-forward neural network, i ʻike ʻia hoʻi ʻo ka neural network propagation mua. Aia kēia pūnaewele i kahi papa hoʻokomo, hoʻokahi a ʻoi aku paha nā papa huna, a me kahi papa puka. Ke kahe nei ka ʻike ma ka ʻaoʻao hoʻokahi, mai ka papa hoʻokomo a i ka papa hoʻopuka, me ka ʻole o ka manaʻo. He mea pono loa ia no ka hoʻokaʻawale ʻana a me ka ʻike kumu.

ʻO kekahi ʻano hoʻohana nui o ka neural network ʻo ia ka recurrent neural network (RNN). ʻAʻole like me ka pūnaewele feed-forward, loaʻa i nā RNNs nā pilina hānai-i mua e hiki ai ke hana i ka ʻike ma nā puka lou. He mea kūpono kēia no nā hana e pili ana i nā kaʻina, e like me ka hoʻoponopono kikokikona a me ka nānā ʻana i ka manawa. Eia kekahi, hiki i nā RNN ke aʻo i nā hilinaʻi lōʻihi, e hana pono iā lākou no nā pilikia o ke ʻano kino.

5. Ke aʻo ʻana i nā algorithms ma Artificial Neural Networks

Ma Artificial Neural Networks, he kuleana koʻikoʻi ke aʻo ʻana i nā algorithms i ke aʻo ʻana a me ka hoʻoponopono maikaʻi ʻana i ka hana o ka pūnaewele. Hāʻawi kēia mau algorithm i ka neural network e aʻo mai ka ʻikepili hoʻokomo a hana i nā wānana a i ʻole ka hoʻokaʻawale ʻana ma muli o ka ʻike i aʻo ʻia. Ma lalo iho nei ʻekolu mau algorithm aʻo i hoʻohana nui ʻia i nā pūnaewele neural artificial.

1. Back Propagation Algorithm: Hoʻohana mau ʻia kēia algorithm i nā ʻupena neural multilayer. Aia i loko o kahi kaʻina hana e helu ʻia ai ka ʻokoʻa ma waena o ka hoʻopuka maoli o ka pūnaewele a me ka hoʻopuka i manaʻo ʻia, a ua hoʻolaha hou ʻia kēia hewa ma o nā papa huna e hoʻoponopono ai i nā kaupaona a me nā kuhi o nā neurons. Hoʻopau hou ʻia kēia kaʻina hana a hiki i ka pūnaewele i kahi kūlana o ka convergence, no laila e hōʻemi i ka hewa wānana.

2. Stochastic Gradient Descent (SGD) Algorithm: Hoʻohana ʻia kēia algorithm e hoʻomaʻamaʻa i nā pūnaewele neural me nā pūʻulu ʻikepili nui. Ma kahi o ka helu ʻana i nā mea hoʻonui i nā kaupaona a me nā hoʻohālikelike me ka hoʻohana ʻana i ka hoʻonohonoho hoʻomaʻamaʻa holoʻokoʻa, helu ʻo SGD i kēia mau mea hou no hoʻokahi laʻana hoʻomaʻamaʻa hoʻokahi i ka manawa, i koho ʻole ʻia. Hāʻawi kēia i ka hoʻomaʻamaʻa wikiwiki a ʻoi aku ka maikaʻi, ʻoi aku ka nui o kāu ʻikepili nui.

3. Algorithm Likelihood Kiʻekiʻe: Hoʻohana ʻia kēia algorithm e hoʻomaʻamaʻa i nā ʻupena neural i nā hana hoʻohālikelike. Hoʻokumu ʻia ia ma ka manaʻo o ka hoʻonui ʻana i ka hiki ke pololei nā wānana o ka pūnaewele, hāʻawi ʻia i nā lepili hoʻomaʻamaʻa ʻike. No ka hoʻokō ʻana i kēia, hoʻohana ʻia kahi hana poho e hoʻopaʻi i nā wānana hewa a hoʻoponopono ʻia nā ʻāpana pūnaewele e hōʻemi i kēia poho. Hoʻohana nui ʻia ka algorithm likelihood i nā neural network no nā pilikia hoʻohālikelike binary a me multiclass.

I ka pōkole, he kumu No ke aʻo ʻana a me ka hoʻoponopono ʻana i kēia mau pūnaewele. ʻO ka algorithm backpropagation, stochastic gradient descent, a me ka algorithm likelihood he mau hiʻohiʻona wale nō ia o nā algorithm i hoʻohana ʻia ma kēia kahua. Me ka ʻike kūpono a me ka hoʻohana ʻana i kēia mau algorithms, hiki ke hoʻomohala i nā neural network hiki ke aʻo a hana i nā wānana i nā ʻano pilikia.

6. Nā noi o Artificial Neural Networks ma nā kahua like ʻole

Ua hōʻike ʻia ʻo Artificial Neural Networks (ANNs) he mea waiwai nui ma nā ʻano āpau ma muli o ko lākou hiki ke aʻo a hoʻololi mai ka ʻikepili. ʻO kēia mau pūnaewele, i hoʻoulu ʻia e ka hana ʻana o ka lolo kanaka, ua loaʻa nā noi ma nā kula e like me ka lāʻau lapaʻau, ʻenekinia a me ka ʻepekema data.

I ka lāʻau, Ua hoʻohana ʻia nā ANN no ka ʻike ʻana i nā maʻi, wānana i ka wānana o ka maʻi, a ʻike i nā hiʻohiʻona huna i ka ʻikepili lapaʻau. No ka laʻana, ua hoʻomohala ʻia nā RNA i hiki ke ʻike i ka maʻi maʻi i ka wā mua mai nā kiʻi lāʻau lapaʻau a i ʻole ka loiloi genetic. Eia hou, hiki i kēia mau pūnaewele ke ʻike i nā mamana i nā pūʻulu ʻikepili olakino nui a kōkua i nā kauka e hoʻoholo i ka ʻike e pili ana i ka mālama ʻana i nā maʻi.

I ka ʻenekinia, ua hoʻohana ʻia nā ANN no ka hoʻoponopono ʻana i nā pilikia paʻakikī a me ka optimization. No ka laʻana, ua hoʻomohala ʻia nā neural network e hoʻomalu i nā robots i ka hoʻololi ʻana i nā kaiapuni, hoʻomaikaʻi i ka pono o ka ikehu o nā hale, a hoʻomaikaʻi i ka hana o nā ʻōnaehana hana. Hiki i kēia mau pūnaewele, i hoʻomaʻamaʻa ʻia me ka nui o ka ʻikepili, hiki ke aʻo i nā hiʻohiʻona makemakika paʻakikī a hana i nā hoʻonā kūpono i nā pilikia ʻenekinia.

7. Nā pilikia a me nā palena o nā Pūnaewele Neural Artificial

ʻO Artificial Neural Networks (ANNs) kahi mea hana ikaika i ke kula o ka mīkini aʻo a me ka naʻauao hana. Eia naʻe, ʻaʻole lākou me nā pilikia a me nā palena. He mea nui ka hoʻomaopopo ʻana i kēia mau pilikia e hoʻokō i nā hoʻolālā e hoʻomaikaʻi ai i ka hana a me ka pono o nā ANN i nā noi like ʻole. Aia ma lalo kekahi o nā pilikia maʻamau a me nā palena.

1. Haka ʻikepili: Pono nā ANN i ka nui o ka ʻikepili e hoʻomaʻamaʻa a hoʻonui pololei. I kekahi mau hihia, hiki ke paʻakikī i ka loaʻa ʻana o ka ʻikepili maikaʻi e hoʻomaʻamaʻa i kahi pūnaewele kūpono pono. Hiki i kēia ke alakaʻi i nā pilikia o ka overfitting a me ka nele o ka hiki ke hopu i ka paʻakikī maoli o ka pilikia. No ka hoʻohaʻahaʻa ʻana i kēia pilikia, hiki ke hoʻohana ʻia nā ʻenehana hoʻonui ʻikepili e like me ka hoʻololi ʻana, ka hoʻololi ʻana, a me ka hoʻololi ʻana i nā kiʻi, a me ka hoʻololi ʻana i nā ʻenehana aʻo, hiki ke hoʻohana i ka ʻike i loaʻa mai nā hana like.

2. Ka pilikia o ka dimensionality: Ke piʻi aʻe ka helu o nā hiʻohiʻona a i ʻole nā ​​mea hoʻololi i kahi pūʻulu ʻikepili, hiki i nā ANN ke pilikia i ka hopu ʻana i nā pilina pili pono. ʻO kēia ma muli o ka hōʻino o ka dimensionality, kahi e hoʻopuehu ai i nā ʻikepili i kahi ākea kiʻekiʻe. E kau ana kēia pilikia, hiki ke hoʻohana ʻia ke koho hiʻohiʻona, ka hoʻemi ʻana i ka dimensionality a me nā ʻenehana maʻamau.

3. Ka manawa helu a me ke kumukūʻai: Hiki i ka hoʻomaʻamaʻa ʻana a me ka loiloi ʻana i kahi ANN ke koi i kahi manawa nui a me nā kumuwaiwai helu. He pilikia paha kēia, ʻoi aku ka nui o ka hana ʻana me nā pūʻulu ʻikepili nui a i ʻole ka pane i ka manawa maoli. ʻO ka hoʻonui ʻana i ka manawa a me ke kumukūʻai he luʻi nui i ka wā e hoʻokō ai i nā ANN i nā noi kūpono. Hiki ke hoʻokō ʻia kēia ma ka hoʻomohala ʻana i nā algorithm aʻo maikaʻi, me ka hoʻohana ʻana i nā ʻenehana parallelization, a me ke koho ʻana i nā hale kūkulu pūnaewele kūpono no ka pilikia e pili ana.

ʻOiai kēia mau pilikia a me nā palena, e hoʻomau ka ANN i mea hana waiwai ma ke kahua o ka naʻauao. ʻO ka hoʻomaopopo ʻana a me ka hoʻoponopono ʻana i kēia mau pilikia e ʻae iā mākou e hoʻohana piha i ka hiki o nā ANN a lanakila i nā palena o kēia manawa. Ma o ka hoʻohana pono ʻana i nā ʻenehana a me nā hoʻolālā, hiki ke hoʻemi ʻia nā hopena maikaʻi ʻole a hiki ke hoʻonui ʻia nā pōmaikaʻi i hiki i kēia mau pūnaewele ke hāʻawi i nā ʻano o ka noi.

8. Nā pono a me nā pōʻino o Artificial Neural Networks

ʻO nā pūnaewele neural artificial (RNN) nā ʻōnaehana naʻauao hana e hoʻāʻo e hoʻohālike i ka hana o ka lolo kanaka. Hoʻokumu ʻia kēia mau ʻupena i nā ʻāpana hana he nui i kapa ʻia he neurons, i hoʻonohonoho ʻia i loko o nā papa i hoʻopili ʻia no ka hoʻoponopono ʻana a me ka nānā ʻana i ka nui o ka ʻikepili. Aia ma lalo iho kekahi mau mea:

Nā pōmaikaʻi:

1. ʻAno hiki ke aʻo: Loaʻa i nā RNN ke aʻo kūʻokoʻa ma o ka manaʻo hoʻomau. ʻO ia ke ʻano hiki iā lākou ke hoʻololi i ka ʻikepili hou a hoʻomaikaʻi i kā lākou pololei a me ka hana i ka manawa.

2. Ka hana pono o ka ʻikepili paʻakikī: Ua hōʻoia nā RNN i ka maikaʻi loa i ka hana ʻana i nā puke nui o ka ʻikepili paʻakikī, e like me nā kiʻi, nā kikokikona a i ʻole nā ​​​​hōʻailona. ʻO ko lākou hiki ke hoʻomaopopo i nā mamana a hana i ka nānā ʻana i ka wānana e lilo lākou i mea hana ikaika no nā noi like ʻole.

3. ʻO ka hoʻomanawanui hewa a me ka paʻa: Ma muli o ko lākou hoʻolālā i nā papa pili, hiki i nā RNN ke uku a hoʻoponopono i nā hewa i ka ʻikepili hoʻokomo. ʻAe kēia iā lākou e hoʻomanawanui i ka hewa a hāʻawi i ka ʻoi aku ka ikaika i nā kūlana i kūpono ʻole ka ʻikepili.

Nā mea maikaʻiʻole:

1. Pono ka nui o ka ʻikepili: No ka RNN e aʻo a hoʻonui pono, pono ia i ka nui o ka ʻikepili aʻo. Inā ʻaʻole lawa nā hiʻohiʻona hoʻomaʻamaʻa i loaʻa, hiki ke hoʻopilikia ʻia ka hana pūnaewele.

2. Hoʻomaʻamaʻa lohi a me ka manawa hoʻokō: Hiki i ka hoʻomaʻamaʻa ʻana i nā RNN ke kaʻina hana lohi a me ke kumukūʻai, ʻoi aku ka nui o ka pili ʻana i nā pūnaewele hohonu me nā papa he nui. Eia kekahi, ʻoi aku ka lōʻihi o ka manawa hoʻokō o kahi RNN i hoʻohālikelike ʻia i nā ʻano aʻo mīkini ʻē aʻe.

3. ʻAʻole hiki ke wehewehe: ʻOiai hiki i nā RNN ke hoʻokō pono i nā hana, ʻaʻole maʻalahi ka wehewehe ʻana i kā lākou hana hoʻoholo e nā kānaka. He mea paʻakikī kēia i ka hoʻomaopopo ʻana i ka hiki ʻana o kahi wānana a i ʻole ka hopena i hāʻawi ʻia, hiki ke kaupalena i kona hoʻohana ʻana i kekahi mau pōʻaiapili koʻikoʻi.

I ka hōʻuluʻulu ʻana, hāʻawi ʻo Artificial Neural Networks i nā pono he nui, e like me ko lākou hiki ke aʻo ʻana, kūpono i ka hoʻoili ʻana i ka ʻikepili paʻakikī a me ko lākou ikaika. Eia nō naʻe, loaʻa iā lākou nā hemahema, e like me ka pono o ka nui o ka ʻikepili aʻo, ka lōʻihi o ka hoʻomaʻamaʻa ʻana a me nā manawa hoʻokō, a me ka nele o ka wehewehe ʻana i ka hoʻoholo ʻana. Me kēia mau noʻonoʻo i ka noʻonoʻo, he mea waiwai nā RNN ma ke kahua o ka naʻauao artificial, akā pono kā lākou hoʻokō e kākoʻo ʻia e ka loiloi akahele a me ka noʻonoʻo ʻana i kēia mau mea. nā pono a me nā ponoʻole.

9. Hoʻohālikelike ma waena o Artificial Neural Networks a me ka lolo kanaka

ʻO nā ʻupena neural artificial nā hiʻohiʻona helu i hoʻolālā ʻia e hoʻohālike i ka hana o ka lolo kanaka. ʻOiai hiki i kēia mau pūnaewele ke hana i nā hana aʻo paʻakikī a me nā hana ʻike kumu, aia nā ʻokoʻa koʻikoʻi ma waena o nā pūnaewele neural artificial a me ka lolo kanaka.

ʻO ka mea mua, hana ʻia nā ʻupena neural artificial i kahi pūʻulu o nā ʻāpana hana i hoʻopili ʻia i kapa ʻia nā neurons artificial. Loaʻa i kēia mau neurons nā hōʻailona hoʻokomo kaumaha, e hana iā lākou me kahi hana hoʻāla, a hoʻouna i kahi hōʻailona puka. ʻAʻole like me ka lolo kanaka, kahi i ʻike nui ʻia ai nā neurons a me ka biological, nā neurons artificial nā ʻāpana makemakika e hana ana i nā hana helu.

ʻO kekahi ʻokoʻa koʻikoʻi ʻo ke ʻano o ke aʻo ʻana o nā neural network artificial. Ke aʻo nei kēia mau pūnaewele ma o ke kaʻina hana i kapa ʻia ʻo ka hoʻomaʻamaʻa ʻana, kahi e hōʻike ʻia ai lākou me kahi pūʻulu o ka ʻikepili hoʻokomo a hoʻoponopono ʻia nā paona o nā pilina ma waena o nā neurons e hōʻemi i ka ʻokoʻa ma waena o ka mea i manaʻo ʻia a me ka hopena maoli. Ma ka ʻaoʻao ʻē aʻe, aʻo ka lolo o ke kanaka ma o kahi kaʻina hana paʻakikī a paʻakikī, e pili ana i ka pilina o nā piliona neurons a me nā pilina synaptic.

I ka hōʻuluʻulu ʻana, ʻoiai ua hōʻike ʻia nā ʻoihana neural artificial i nā mea hana ikaika ma nā wahi e like me ʻike leo, ʻike lolouila a me ka hoʻoponopono ʻōlelo kūlohelohe ʻaʻole i kūlike i ka hiki a me ka pono o ka lolo kanaka. Ke hoʻomaopopo maikaʻi ʻia ka holomua o ka noiʻi a me ka hana ʻana o ka lolo, ʻoi aku ka nui o ka holomua ma ka hana ʻana i nā neural network e like me ka lolo o ke kanaka.

10. Nā mea hana a me nā ʻōlelo hoʻolālā e hoʻomohala i nā Pūnaewele Neural Artificial

I loko o ke kahua o ka naʻauao artificial, ʻo nā ʻenehana neural artificial kahi mea paahana no ka hoʻoponopono ʻana a me ka nānā ʻana i ka nui o ka ʻikepili. No ka hoʻomohala ʻana i nā ʻupena neural artificial, pono e loaʻa nā mea hana kūpono a me nā ʻōlelo papahana. Aia ma lalo iho kekahi mau koho i hoʻohana nui ʻia i kēia lā:

• Nānā: ʻO kēia hale waihona puke i hoʻomohala ʻia e Google ʻo ia kekahi o nā mea kaulana loa no ka hoʻokō ʻana i nā pūnaewele neural. Hāʻawi ia i nā hiʻohiʻona e hoʻomohala i nā ʻōlelo e like me Python a i ʻole Java, a hāʻawi i nā ʻano mea hana like ʻole a me nā hana no ka hoʻomaʻamaʻa ʻana a me ka loiloi ʻana i nā ʻenehana neural artificial.
• Keras: He API kūlana kiʻekiʻe kēia e holo ana ma luna o TensorFlow. Ua ʻike maikaʻi ʻia no ka maʻalahi o ka hoʻohana ʻana a me kona hiki ke hana i nā neural network wikiwiki a maʻalahi. Kūpono ʻo Keras me Python a hiki iā ʻoe ke kūkulu i nā hiʻohiʻona me ka hoʻohana ʻana i nā poloka i koho mua ʻia a maʻamau.
• ʻO PyTorch: Hāʻawi kēia waihona aʻo mīkini puna wai, i hoʻomohala ʻia e Facebook, i kahi paepae maʻalahi no ka hoʻomohala ʻana i nā ʻupena neural artificial. Hāʻawi ʻo PyTorch i nā polokalamu polokalamu e hoʻohana i nā mea hana Python maʻamau a hāʻawi i kahi interface intuitive no ke kūkulu ʻana a me ke aʻo ʻana.

Ma kahi o kēia mau koho, nui nā mea hana ʻē aʻe a me nā ʻōlelo papahana i loaʻa no ka hoʻomohala ʻana i nā ʻoihana neural artificial. ʻO kekahi o lākou he Caffe, Theano, MATLAB, a me scikit-learn, kēlā me kēia me kā lākou mau hiʻohiʻona a me nā ala. He mea nui e loiloi i nā pono a me nā koi o ka papahana ma mua o ke koho ʻana i ka mea hana a me ka ʻōlelo kūpono loa.

I ka hōʻuluʻulu ʻana, pono ka loaʻa ʻana o nā mea hana kūpono a me nā ʻōlelo papahana no ka hoʻomohala ʻana i nā ʻoihana neural artificial. ʻO TensorFlow, Keras, a me PyTorch kekahi mau koho kaulana e hāʻawi ana i nā ʻano hiʻohiʻona ākea a me nā lako. Eia nō naʻe, he mea nui e ʻimi i nā koho like ʻole e pili ana i nā pono kikoʻī o kēlā me kēia papahana. [END-HTML-MARKUP]

11. Koʻikoʻi o Artificial Neural Networks i ka naʻauao hana

ʻO Artificial Neural Networks (ANN) kahi ʻāpana koʻikoʻi o ka naʻauao artificial (AI). Hoʻolālā ʻia kēia mau pūnaewele e hoʻohālikelike i ka hana o ka lolo kanaka a hiki ke aʻo a hoʻololi ʻia ma o ka ʻike. Aia kona koʻikoʻi i kona hiki ke hoʻoponopono i nā pilikia paʻakikī, hana wānana a hoʻoholo i nā hoʻoholo ma muli o ka nui o ka ʻikepili.

ʻO kekahi o nā pōmaikaʻi nui o nā ANN ʻo ko lākou hiki ke ʻike i nā mamana a unuhi i ka ʻike pili mai nā pūʻulu ʻikepili nui. ʻAe kēia i nā mīkini e ʻike i nā ʻano, hoʻokaʻawale i ka ʻike a hana i nā hoʻoholo pololei. He maikaʻi loa nā ANN i ka ʻike ʻōlelo, ka hoʻoponopono ʻōlelo kūlohelohe, a me ka ʻike kamepiula.

No ka loaʻa ʻana o ka nui o nā ANN, pono e loaʻa kahi hoʻonohonoho ʻikepili kūpono a me ka hoʻomākaukau mua ʻana. He mea pono e hoʻomaʻamaʻa mua i ka ʻikepili, hoʻomaʻamaʻa iā ia, a hoʻokaʻawale iā ia i ka hoʻomaʻamaʻa a me ka hoʻāʻo ʻana. Eia kekahi, ʻo ke koho ʻana i ka hoʻolālā pūnaewele kūpono a me nā ʻāpana hoʻomaʻamaʻa maikaʻi loa he mea koʻikoʻi no nā hopena maikaʻi loa. ʻO ka mea pōmaikaʻi, nui nā mea hana AI a me nā hale waihona puke e hoʻomaʻamaʻa i kēia kaʻina hana, e like me TensorFlow, Keras, a me PyTorch.

12. ʻO nā holomua hou i nā ʻoihana neural artificial

Nui nā mea i hoʻololi nui i ke kahua o ka naʻauao artificial. Ua ʻae kēia mau holomua i ka hoʻomohala ʻana i nā ʻenehana ʻoi aku ka maikaʻi a me ka pololei no ka hoʻoponopono ʻana i nā pilikia like ʻole ma nā wahi e like me ka hoʻoponopono ʻōlelo kūlohelohe, ʻike kamepiula, a me ka ʻike kumu.

ʻO kekahi o nā holomua kaulana loa ʻo ka hoʻokō ʻana i nā convolutional neural networks (CNN). Ua lilo kēia mau pūnaewele i mea kuhikuhi maʻamau i ke kahua o ka ʻike kamepiula a ua hōʻike i ka hana koʻikoʻi i nā hana e like me ka hoʻokaʻawale kiʻi a me ka ʻike mea. Hoʻohana nā CNN i nā papa convolutional e unuhi i nā hiʻohiʻona kūpono mai nā kiʻi hoʻokomo, a ukali ʻia e nā papa pili piha e hana i ka hoʻohālikelike hope. Ua hōʻoia ʻia kēia hoʻolālā i ka maikaʻi loa a ua ʻoi aku ka maikaʻi ma mua o nā hana kuʻuna he nui i ka hoʻoili kiʻi.

ʻO kekahi holomua koʻikoʻi ka hoʻohana ʻana i nā neural network recurrent (RNN) no ka hoʻoponopono ʻōlelo kūlohelohe. Hiki i nā RNN ke hoʻohālike i nā kaʻina a me nā hilinaʻi kino, e hoʻohana pono iā lākou i nā hana e like me ka unuhi mīkini, ʻike ʻōlelo, a me ka hana kikokikona. ʻO kahi ʻano ikaika loa o RNN ke kumu hoʻohālike, e hiki ai i ka pūnaewele ke nānā aku i nā ʻāpana kikoʻī o ka hoʻokomo i ka wā o ka hana hanauna. Ua alakaʻi kēia ala i ka hoʻomaikaʻi nui ʻana i ka maikaʻi o nā unuhi mīkini a ua hiki ke holomua i nā wahi e like me ka hoʻokumu ʻana i nā subtitle a me ka synthesis haʻiʻōlelo.

13. ʻO nā loina a me nā noʻonoʻo pilikino i ka hoʻohana ʻana o Artificial Neural Networks

ʻO nā loina a me nā noʻonoʻo pilikino ʻelua mau mea nui e noʻonoʻo ai i ka wā e hoʻohana ai i ka Artificial Neural Networks (ANN). Hiki i kēia mau mea hana akamai akamai ke hana i ka hopena nui ma nā ʻano like ʻole, e like me ke olakino, ka pono, a me ka ʻoihana. No laila, he mea nui e hoʻoponopono i nā pilikia pili pono a me ka pilikino e pili ana i kāna hoʻokō.

ʻO kekahi o nā paʻakikī koʻikoʻi koʻikoʻi ka hōʻoiaʻiʻo ʻana i ka ʻike a me ka wehewehe ʻana o nā hoʻoholo i hana ʻia e nā ANN. No ka mea he algorithms paʻakikī lākou, pono e hoʻomaopopo i ke ʻano o kahi hopena. Hōʻike kēia i nā mea hoʻomohala e hana i nā hiʻohiʻona hiki ke wehewehe, i hiki iā mākou ke hoʻomaopopo a hōʻoia i nā hopena i loaʻa.

Eia kekahi, ʻo ka pilikino ʻikepili kahi mea nui e noʻonoʻo ai. Pono nā ANN i ka nui o ka ʻike e hoʻomaʻamaʻa a hoʻoponopono i kā lākou mau ʻāpana. He mea koʻikoʻi ia e hōʻoia i ka pale ʻia o ka ʻikepili i hoʻohana ʻia, e pale ana i ka hōʻike ʻana a i ʻole ka hoʻohana hewa ʻana i ka ʻike pilikino a koʻikoʻi paha. Hoʻopili kēia i ka hoʻokō ʻana i nā ʻenehana inoa ʻole a me ka hoʻopili ʻana, a me ka ʻae ʻana i nā kulekele pilikino ikaika e hōʻoia i ka hūnā ʻikepili.

14. ʻO ka wā e hiki mai ana o Artificial Neural Networks i ka ʻenehana a me ke kaiāulu

Ua hōʻike ʻia nā ʻenehana neural artificial i ka mana nui ma nā ʻano ʻenehana like ʻole a me ke kaiāulu. Me ka holomua o ka naʻauao hana, ua lilo kēia mau pūnaewele i mea hana kumu no ka hoʻoponopono ʻana i nā pilikia paʻakikī a me ka hana ʻana i nā hana i manaʻo ʻole ʻia ma mua. ʻO ko lākou hiki ke aʻo a me ka hoʻololi ʻana e kūpono iā lākou no ka hoʻoili ʻana i ka nui o ka ʻikepili a me ka ʻike ʻana i nā ʻano i loko manawa maoli.

I ka wā e hiki mai ana, manaʻo ʻia nā ʻenehana neural artificial e hana koʻikoʻi i ka hoʻomohala ʻana o ka ʻenehana. E hoʻonui ʻia kāna noi i nā kahua e like me ka lāʻau lapaʻau, robotics, ka ʻoihana automotive a me ka palekana, a me nā mea ʻē aʻe. No ka laʻana, i ka lāʻau lapaʻau, hiki ke hoʻohana ʻia nā ʻupena neural no ka ʻike pololei ʻana i nā maʻi a me ka wikiwiki i ka noiʻi ʻana i nā lāʻau lapaʻau hou. I ka ʻoihana kaʻa, manaʻo ʻia nā neural network e hana nui i ka hoʻokele autonomous, e ʻae ana i nā kaʻa e hana i nā hoʻoholo manawa maoli e pili ana i ka nānā ʻana o ko lākou kaiapuni.

Pēlā nō, ka hopena o nā pūnaewele neural artificial i ke kaiāulu He mea nui ia. Ma ka wahi hana, manaʻo ʻia ka automation e alakaʻi ʻia e kēia mau pūnaewele i ka hopena nui i ke ʻano o kā mākou hana. Hiki ke hana ʻia kekahi mau hana maʻamau e nā mīkini, e hoʻokuʻu ana i nā kānaka e hana i nā hana paʻakikī a me nā hana hana. Eia naʻe, e kū mai ana nā pilikia e pili ana i ka loina a me ka pilikino, no ka mea, ʻo ka hoʻohana ʻana i kēia mau pūnaewele e pili ana i ka mālama ʻana i ka nui o nā ʻikepili pilikino koʻikoʻi. No laila, pono e hoʻokumu i nā hoʻoponopono a me nā hōʻoiaʻiʻo e pale i nā kuleana o kēlā me kēia kanaka a me ka hoʻohana pono ʻana i kēia mau ʻenehana.

I ka hōʻuluʻulu ʻana, ʻo nā ʻupena neural artificial kahi ala ikaika i ka naʻauao artificial i hoʻololi i nā ʻano he nui i nā makahiki i hala. Hoʻoulu ʻia kēia mau ʻupena e ka hana ʻana o ka lolo kanaka a loaʻa iā ia nā ʻāpana he nui o nā nodes i hoʻopili ʻia e ʻae i ka hoʻoili ʻana i ka ʻike ma ke ʻano like loa. Ma o ke aʻo ʻana a me ka hoʻonui ʻana i nā paona pūnaewele, hiki i nā ʻupena neural artificial ke aʻo e ʻike i nā ʻano paʻakikī a hana i nā hoʻoholo pololei.

Ua hōʻoia ʻia ka ʻoihana neural artificial i nā hana e like me ka ʻike ʻana i ka ʻōlelo, ka hoʻoili kiʻi, ka unuhi mīkini, a me ka wānana manawa. ʻO ko lākou hiki ke hoʻololi a aʻo mai ka nui o ka ʻikepili e lilo lākou i mea waiwai nui no ka hoʻoponopono ʻana i nā pilikia paʻakikī e koi ana i ka nānā ʻana a me ka hoʻoili ʻana i ka ʻikepili nui.

Ke hoʻomau nei ka ʻenehana i ka holomua, e hoʻomau a hoʻomaikaʻi nā ʻoihana neural artificial. Ke nānā nei ka noiʻi ma kēia kahua i ka hana ʻana i nā ʻoihana i ʻoi aku ka maikaʻi, ka wikiwiki a me ka pololei, kahi e ʻae ai i kā lākou noi ma nā ʻano ʻoihana a me nā wahi o ke aʻo ʻana.

ʻOiai ʻo nā ʻenehana neural artificial kahi ʻenehana hoʻohiki, hōʻike pū lākou i nā pilikia a me nā palena. Hiki i ka hoʻomaʻamaʻa ʻana i kēia mau pūnaewele ke koi i ka nui o ka ʻikepili a me ka manawa helu, a hiki i ka wehewehe ʻana i nā hopena ke paʻakikī i kekahi manawa ma muli o ka ʻike ʻole i ke ʻano o ka hoʻoholo ʻana.

ʻOiai ʻo kēia mau pilikia, ʻo nā neural network artificial kekahi o nā mea hana hoihoi a ikaika loa i ke kahua o ka naʻauao artificial. ʻO kona hiki ke hoʻoponopono i ka ʻike paʻakikī a hana i nā hana maʻalahi ua alakaʻi i nā holomua nui i nā ʻano aʻoaʻo ākea. Ke hoʻomau nei mākou i ka ʻike ʻana i nā noi hou a hoʻomaikaʻi i ka ʻenehana neural network artificial, maopopo mākou e ʻike i nā holomua hoihoi i ka wā e hiki mai ana.