En introduktion til neurale netværk og konvolutionelle netværk

I den moderne datalogiverden har udtrykket “neurale netværk” fået betydelig opmærksomhed i de seneste år. Hvis du er interesseret i at forstå, hvad neurale netværk er, og hvordan de fungerer, er dette det perfekte sted for dig at udvide din viden.

Hvad er neurale netværk?

Neurale netværk er grundlæggende set computersystemer designet til at efterligne den menneskelige hjerne. De har evnen til at lære, forstå og fortolke komplekse mønstre, hvilket gør dem afgørende inden for kunstig intelligens (AI) og machine learning(ML).

Disse netværk, ligesom de neurale netværk i vores hjerne, består af mange forbundne processeringselementer eller “noder”. Denne struktur muliggør mønstergenkendelse og hjælper AI-systemer med at forbedre deres funktioner over tid. Et typisk neuralt netværk består af flere centrale komponenter:

Inputlag: Inputlaget er det første kontaktpunkt for data, der tilføres netværket. Det formidler rå information til yderligere bearbejdning. Skjult(e) lag: Efter inputlaget bevæger data sig ind i de skjulte lag. Disse lag, der er usynlige for ekstern inspektion, er hvor kernen i bearbejdningen foregår. Outputlag: Den behandlede information når endelig outputlaget og leverer det endelige resultat eller forudsigelse. Hvert lag består af talrige noder eller “neuroner”, der er forbundet via “forbindelser”. Hver forbindelse har en vægt, der angiver dens betydning i opgaven med informationsbehandling.

Hvad kan neurale netværk bruges til?

Neurale netværk er på grund af deres bemærkelsesværdige evne til at lære fra data og forudsige resultater blevet en hjørnesten i mange moderne teknologier. Deres alsidighed og evne til mønstergenkendelse har banet vejen for deres anvendelse inden for en række områder.

En af de mest fremtrædende anvendelser af neurale netværk er inden for maskinvision, især billedgenkendelse. Gennem konvolutionelle neurale netværk (CNN’er) kan systemer trænes til at identificere og kategorisere billeder, f.eks. genkendelse af ansigter på et foto eller identifikation af objekter i en scene. Denne teknologi driver forskellige applikationer, lige fra automatisk foto-tagging på sociale medier til diagnosticering af sygdomme i medicinsk billeddannelse.

Neurale netværk spiller også en afgørende rolle inden for naturlig sprogbehandling (NLP) og gør det muligt for maskiner at forstå og generere menneskesprog. Uanset om det er en virtuel assistent, der forstår din stemmekommando, en chatbot, der svarer på kundeforespørgsler, eller en software, der oversætter tekst fra et sprog til et andet, er det neurale netværk, der muliggør disse fremskridt.

Hvordan træner man et neuralt netværk?

At træne et neuralt netværk betyder i bund og grund at lære det at lave præcise forudsigelser. Dette indebærer at fodre det med data, lade det lave forudsigelser og derefter justere netværkets parametre for at forbedre disse forudsigelser.

Målet er at minimere forskellen mellem netværkets forudsigelse og den faktiske output, et begreb kendt som “tab” eller “fejl”. Jo mindre denne forskel er, desto bedre præsterer det neurale netværk.

Step 1: Initialiser vægte og bias

Neurale netværk består af neuroner, der er forbundet via vægte, og hver neuron har en bias. Disse vægte og bias er parametre, som netværket lærer under træningen. I starten sættes de til tilfældige værdier.

Step 2: Feedforward

Fodr netværket med dine inputdata. Disse data bevæger sig gennem netværket fra inputlaget til outputlaget i en proces kaldet “feedforward”. Hver neuron anvender en vægtet sum af input og en bias, efterfulgt af en aktiveringsfunktion, før resultatet sendes videre til det næste lag.

Step 3: Beregn tab

Efter feedforward-processen producerer netværket et output. Beregn tabet, som er forskellen mellem dette output og den faktiske værdi. Dette tab beregnes ved hjælp af en tabfunktion, der afhænger af den type problem, du forsøger at løse (f.eks. regression, klassifikation).

Step 4: Backpropagation

Backpropagation er, hvor magien sker. Denne proces indebærer at justere vægtene og bias for at minimere tabet. Startende fra outputlaget propageteres fejlen tilbage til de foregående lag. Gradienten af tabfunktionen i forhold til hver parameter (vægt og bias) beregnes, hvilket angiver, hvor meget ændring af den parameter vil påvirke tabet.

Step 5: Opdater vægte og bias

Vægte og bias opdateres herefter i modsat retning af den beregnede gradient. Dette gøres ved hjælp af en optimeringsalgoritme, typisk Gradient Descent. Størrelsen af skridtene i opdateringerne bestemmes af “læringsraten”, en hyperparameter, du indstiller.

Step 6: Gentag processen

Gentag trin 2-5 et vist antal iterationer eller indtil tabet er under en ønsket tærskel. Antallet af gange, hele datasættet bruges til at opdatere vægtene, kaldes en “epoch”. Træning involverer normalt flere epochs.

Hvad er konvolutionelle neurale netværk?

Konvolutionelle neurale netværk/Convolutional Neural Networks (CNN’er) er en specialiseret form for neuralt netværksmodel designet til at behandle gitterlignende data, såsom billeder. Disse netværk er en variation af den traditionelle multilags-perceptron (MLP) model og er fundamentalt inspireret af biologiske processer i den menneskelige hjerne.

Læs også: NVIDIA præsenterer revolutionerende gaming-AI teknologi, der muliggør talekontrol i spil

Biologisk visuel cortex: CNN’er henter deres inspiration fra organiseringen og funktionaliteten af den visuelle cortex i den menneskelige hjerne. Den visuelle cortex har små områder af celler, der er følsomme over for specifikke områder af det visuelle felt. Dette koncept spejles i CNN’er ved anvendelse af filtre, der konvolerer over inputdataene.

Konvolutionelle lag: Den centrale komponent i et CNN er det konvolutionelle lag, der automatisk og adaptivt lærer rumlige hierarkier af funktioner. I det konvolutionelle lag bevæger flere filtre sig hen over billedet og udfører en konvolutionsoperation, der i dette tilfælde er en prikprodukt mellem filterets vægte og inputbilledet. Resultatet af denne operation danner et trækort eller en konvolueret funktion.

Pooling-lag: Ofte tilføjes et poolingslag efter det konvolutionelle lag for at reducere den rumlige størrelse, hvilket hjælper med at mindske antallet af parametre og den beregningsmæssige kompleksitet. Derudover hjælper det netværket med at blive mere invariant over for billedets skala og orientering og dermed udtrække mere robuste træk.

Lave forudsigelser: I slutningen af netværket bruges fuldt forbundne lag, ligesom i en MLP-model. Disse lag tager de højniveaufiltrerede billeder og omsætter dem til endelige outputklasser eller forudsigelser.

CNN’er har været afgørende inden for billedgenkendelsesfeltet. De bruges ofte i applikationer som:

• Billed- og videogenkendelse: CNN’er kan bruges til at identificere objekter, personer og endda følelser i billeder og videoer.
• Medicinsk billedanalyse: Inden for medicinfeltet bruges CNN’er til at analysere billeder og hjælpe med diagnosticering af sygdomme.
• Autonome køretøjer: CNN’er anvendes i autonome biler til at opdage objekter og skilte på vejen, hvilket hjælper køretøjet med at forstå omgivelserne og træffe
• beslutninger.
• Facial Recognition Systems: CNN’er anvendes i vid udstrækning i sikkerhedssystemer til ansigtsgenkendelse.

Kilde & Billederettigheder: Wiki, ThisIsEngineering, cottonbro studio