Neurale netwerken: Een uitgebreide gids voor beginners
Wat is een neuraal netwerk?
Een neuraal machine learning-netwerk is als een kunstmatig brein, een complex systeem van onderling verbonden knooppunten, of kunstmatige neuronen, dat informatie verwerkt en overbrengt. Net als onze hersenen gebruiken deze netwerken gegevens om hun prestaties te verbeteren bij taken als beeldherkenning en taalverwerking.
De hersenanalogie
Neurale netwerken zijn in essentie een computationeel model van kunstmatige intelligentie dat het ingewikkelde netwerk van neuronen in het menselijk brein weerspiegelt. Onze hersenen verwerken informatie via onderling verbonden neuronen die signalen uitzenden. Op dezelfde manier gebruiken machine neurale leernetwerken onderling verbonden knooppunten (kunstmatige neuronen) om gegevens te verwerken en ervan te leren. Hoewel de analogie geen perfecte overeenkomst is, dient het als een nuttig uitgangspunt voor het begrijpen van de basisstructuur en functie van neurale leernetwerken.
Belangrijkste onderdelen van neurale netwerken
Neuronen (knooppunten) zijn de fundamentele bouwstenen van een neuraal netwerk. Elk neuron gebruikt input, verwerkt het met een gewogen som en een activeringsfunctie, en geeft dan de output door aan andere neuronen.
Verbindingen (Gewichten en Biassen) zijn de sterkte van de verbinding tussen twee neuronen, weergegeven door een gewicht. Gewichten bepalen hoeveel invloed de output van een neuron heeft op een ander. Biassen zijn extra parameters die de output van neuronen helpen aanpassen.
Neuronen zijn ook georganiseerd in lagen:
- Invoerlaag: Ontvangt de eerste invoer voor de gegevensmodus (bijvoorbeeld pixelwaarden van een afbeelding).
- Verborgen lagen: Tussenliggende berekeningen uitvoeren en functies en patronen uit de gegevens extraheren. Er kunnen een of meer verborgen lagen zijn.
- Uitvoerlaag: Deze laag geeft het eindresultaat van het netwerk (bijvoorbeeld een classificatielabel of een numerieke waarde).
- Activeringsfuncties: Introduceer non-lineariteit in het netwerk, waardoor het complexe relaties kan modelleren. Veelvoorkomende activeringsfuncties zijn de sigmoïd, ReLU (Rectified Linear Unit) en tanh.
Een eenvoudig voorbeeld
Stel u voor dat u een neuraal leernetwerk voor deep learning wilt gebruiken om handgeschreven cijfers te herkennen (0-9). Voor de invoerlaag vertegenwoordigt elk neuron in deze laag één pixel van de afbeelding. Voor de verborgen lagen zouden deze de pixelgegevens verwerken en functies identificeren zoals curven, lijnen en lussen die verschillende cijfers vormen.
Uitvoerlaag - elk neuron in deze laag vertegenwoordigt een van de tien cijfers. Het neuron met de hoogste activering zou de voorspelling van het netwerk aangeven.
Tijdens de training krijgt het artificiële intelligentienetwerk veel voorbeelden van handgeschreven cijfers te zien, samen met de juiste gebruikslabels. Door middel van backpropagatie en optimalisatie past het netwerk zijn gebruik van gewichten en vooroordelen aan, waarbij deep learning de patronen herkent die elk cijfer onderscheiden. Na de training kan het een nieuwe afbeelding van een handgeschreven cijfer maken en nauwkeurig classificeren.
Hoe werken neurale netwerken?
Neurale netwerken werken door middel van een proces in twee stappen: voorwaartse en achterwaartse propagatie.
Doorsturen
Tijdens voorwaartse doorgifte komen gegevens het neurale leernetwerk van de machine binnen via de invoerlaag en stromen ze sequentieel door de verborgen lagen naar de uitvoerlaag. Bij elk neuron worden de invoerwaarden van de modus vermenigvuldigd met hun corresponderende gewichten en bij elkaar opgeteld. Deze gewogen som wordt dan door een activeringsfunctie geleid, die non-lineariteit introduceert en de output van het neuron produceert. Dit proces gaat laag voor laag verder, waarbij de output van de ene laag de input wordt voor de volgende, wat uiteindelijk leidt tot de uiteindelijke voorspelling op de outputlaag.
Backpropagatie
Terwijl voorwaartse doorgifte voorspellingen genereert, is backpropagatie de manier waarop het neurale netwerk van de machine leert van zijn fouten. Hierbij wordt de voorspelling van het netwerk vergeleken met de werkelijke doelwaarde en wordt een foutterm berekend met behulp van een verliesfunctie.
Deze fout wordt vervolgens achterwaarts verspreid via het netwerk, te beginnen vanaf de uitvoerlaag. Tijdens backpropagatie past het netwerk de gewichten en de vooroordelen van elke verbinding aan op basis van hun bijdrage aan de fout, met het doel deze te minimaliseren.
Het iteratieve proces van foutberekening en gewichtsaanpassing, ook wel gradiëntdaaloptimalisatie genoemd, stelt het artificiële intelligentienetwerk in staat zijn voorspellingen geleidelijk te verbeteren.
De trainingscyclus
De training van een neuraal netwerk bestaat uit talrijke manieren van voorwaartse en achterwaartse propagatie. Elke cyclus bestaat uit het presenteren van een batch data aan het netwerk, het doorsturen van gegevens om voorspellingen te krijgen, het berekenen van de fout door backpropagatie en het dienovereenkomstig bijwerken van de gewichten en vooroordelen.
Een volledige doorloop van de gehele leergegevensset wordt een epoche genoemd. In veel tijdperken verfijnt het netwerk zijn parameters en leert het nauwkeurige voorspellingen te maken. Er moet echter op worden gelet dat er geen overfitting plaatsvindt, waarbij het netwerk goed presteert op de trainingsgegevens maar slecht op nieuwe, onzichtbare gegevens. Dit wordt vaak tegengegaan door technieken als regularisatie en het gebruik van aparte validatiesets om de prestaties tijdens de training te monitoren.
Met een diepgaand begrip van deze kernprincipes van voorwaartse doorgifte, backpropagatie en de trainingscyclus krijgt u een diepere waardering voor hoe machine neurale leernetwerken leren en zich aanpassen aan complexe taken.
Typen neurale netwerken
Het gebied van neurale netwerken is een fascinerend landschap van onderling verbonden nodes en ingewikkelde architecturen, elk ontworpen om specifieke uitdagingen in artificiële intelligentie aan te pakken. Terwijl u uw diepe reis naar dit fascinerende domein aanvangt, is het begrijpen van de verschillende soorten neurale netwerken en hun unieke mogelijkheden cruciaal om hun volledige potentieel te benutten.
Feedforward Neural Networks (FNN's)
In het hart van neurale netwerken gebruiken we als Feedforward Neural Networks (FNN's), de eenvoudigste en meest fundamentele architectuur. In een FNN loopt de informatie door in een enkel, unidirectioneel pad, dat begint bij de invoerlaag, een of meer verborgen lagen doorloopt en uiteindelijk de uitvoerlaag bereikt.
Dit eenvoudige ontwerp maakt FNN's gemakkelijk te begrijpen en te implementeren, waardoor ze een populaire keuze zijn voor taken als basisclassificatie, lineaire regressie en diepe patroonherkenning. Hun eenvoud beperkt echter ook hun mogelijkheden om complexe relaties te modelleren en opeenvolgende gegevens te verwerken.
Convolutionaire neurale netwerken (CNN's)
Convolutional Neural Networks (CNN's) is een gespecialiseerde klasse van machine neurale netwerken, die gericht zijn op beeld- en videoverwerking. Ze maken gebruik van een unieke bouwsteen die een kronkelende laag wordt genoemd. Die fungeert als een filter om betekenisvolle functies uit visuele gegevens te halen. Deze lagen detecteren randen, vormen en structuren, zodat CNN's de inhoud van afbeeldingen kunnen "zien" en begrijpen.
Dankzij hun uitzonderlijke visuele verwerkingscapaciteiten voor artificiële intelligentie hebben CNN's een revolutie teweeggebracht op gebieden als computervisie, wat toepassingen als beeldclassificatie, objectdetectie, gezichtsherkenning en zelfs zelfrijdende auto's mogelijk maakt.
Recidiverende neurale netwerken (RNN's)
Periodieke neurale netwerken (RNN's) zijn ontworpen om sequentiële gegevens te verwerken, waarbij de volgorde van informatie van belang is. In tegenstelling tot FNN's hebben RNN's een feedbackloop waarmee ze informatie van eerdere ingangen kunnen behouden.
Dit "geheugen"mechanisme laat hen context en verhoudingen binnen reeksen begrijpen, die hen voor taken zoals natuurlijke taalverwerking, spraakherkenning, machinevertaling, en gevoelsanalyse ideaal maken. Traditionele RNN's kunnen echter lijden onder het verdwijnende gradiëntprobleem, dat hun vermogen beperkt om afhankelijkheden op lange termijn te leren.
Long-Term Memory Networks (LSTM's) en Gated Recurrent Units (GRU's)
Om de beperkingen van traditionele RNN's te overwinnen, ontwikkelden onderzoekers Long-Term Memory Networks (LSTM's) en Gated Recurrent Units (GRU's). Dit zijn gespecialiseerde versies van RNN's die extra poorten en mechanismen bevatten om de informatiestroom te reguleren en het verdwijnende gradiëntprobleem te voorkomen.
LSTM's en GRU's blinken uit in het vastleggen van langetermijnafhankelijkheden, waardoor ze krachtige tools zijn voor taken als taalmodellering, het genereren van tekst en het voorspellen van tijdreeksen.
Andere architecturen
De wereld van neurale leernetwerken ontwikkelt zich voortdurend, waarbij nieuwe architecturen opkomen om specifieke uitdagingen aan te pakken. Autocoders, bijvoorbeeld, worden gebruikt voor dimensionaliteitsvermindering, anomaliedetectie, en beeld denoising.
Generative Adversarial Networks (GAN's) zijn beroemd geworden door hun vermogen om realistische afbeeldingen, video's en muziek te genereren. Transformers, een relatief nieuwe architectuur, hebben een revolutie teweeggebracht in de verwerking van natuurlijke talen met hun mechanismen voor zelfaandacht, wat doorbraken mogelijk maakt in machine learning, tekstsamenvattingen en het beantwoorden van vragen.
Terwijl je je dieper verdiept in de wereld van neurale netwerken in de machinemodus, kom je een breed scala aan architecturen tegen, elk met zijn eigen sterke en zwakke punten. De sleutel tot succes ligt in het begrijpen van de fundamentele principes achter deze verschillende types en het selecteren van het juiste gereedschap voor de betreffende baan.
Door de kunst van het selecteren van neurale netwerkarchitectuur onder de knie te krijgen, bent u goed toegerust om een breed scala aan modeluitdagingen aan te pakken en het volledige potentieel van artificiële intelligentie te benutten.
Hoe een neuraal netwerk te trainen
Het trainen van een neuraal netwerkmodel is een diep multi-input proces dat zorgvuldige input voorbereiding en geïnformeerde besluitvorming over artificiële intelligentie omvat.
Voorbereiding van gegevens
De weg naar artificiële intelligentie begint met het voorbereiden van gegevens, het fundament van elke machine learning en elk deep learning-project. Relevante gegevens van hoge kwaliteit worden verzameld, opgeschoond en voorverwerkt om optimale prestaties te garanderen.
Met functies voor schalen en normalisatie worden gegevens in een gestandaardiseerd bereik gebruikt, zodat het netwerk gemakkelijker kan leren. De dataset wordt dan verdeeld in drie verschillende sets: de trainingsset, die wordt gebruikt om de gewichten van het netwerk aan te passen; de validatieset, die wordt gebruikt om hyperparameters te verfijnen; en de testset, die gereserveerd is voor de eindevaluatie van de prestaties.
Het juiste model kiezen
Het selecteren van het juiste deep-learningmodel voor de desbetreffende invoertaak is van het allergrootste belang. De architectuur van het model moet in overeenstemming zijn met de aard van het probleem. Convolutional neural networks (CNN's) blinken bijvoorbeeld uit in beeldherkenning, terwijl deep recurrent neural networks (RNN's) zeer geschikt zijn voor sequentiële gegevens, zoals tijdreeksen of natuurlijke taal. De keuze van hyperparameters zoals leersnelheid, aantal lagen en activeringsfuncties heeft ook een grote impact op de prestaties van het netwerk.
Training technieken
Als het data- en artificiële intelligentiemodel is voorbereid, kan het deep-training proces beginnen. Trainingsgegevens worden in batches aan het netwerk doorgegeven, waarbij elke pass door de gehele dataset een epoche vormt. De optimizer speelt een cruciale rol in het aanpassen van het gewicht van het netwerk om het verschil tussen voorspelde en werkelijke uitgangen te minimaliseren.
Populaire optimizers zoals Stochastic Gradient Descent (SGD) en Adam bieden elk unieke voordelen. Regularisatietechnieken zoals drop-out en L2-regularisatie helpen overfitting te voorkomen, een veelvoorkomende valkuil waarbij het netwerk de trainingsgegevens onthoudt in plaats van generaliseerbare patronen te leren.
Prestaties evalueren
Continue evaluatie en bewerking zijn van essentieel belang bij het gebruik van inputs in een diepgaand trainingsmodel. Metrische gegevens zoals nauwkeurigheid, precisie en terugroepacties bieden inzicht in de prestaties van het netwerk bij specifieke taken.
Verliescurven illustreren hoe de fout in de loop van de tijd afneemt, wat helpt bij het identificeren van potentiële problemen zoals overfitting of onderfitting. Het begrijpen en aanpakken van deze veelvoorkomende valkuilen is essentieel voor succesvolle modelontwikkeling.
Voorbeelden van use cases voor neurale netwerken
Natural Language Processing (NLP)
Machine neurale netwerken in natuurlijke taalverwerking hebben een revolutie teweeggebracht in de manier waarop we met computers omgaan. Chatbots en virtuele assistenten gebruiken NLP-modellen om menselijke taal te begrijpen, te bewerken en erop te reageren, en bieden klantenondersteuning en informatie.
Hulpmiddelen voor machinevertaling hebben, toen ze eenmaal beperkt waren in hun mogelijkheden, dankzij neurale netwerken vrijwel menselijke niveaus van vloeiendheid bereikt. Gevoelsanalyse, het vermogen om emoties te peilen die in tekst worden uitgedrukt, wordt door bedrijven gebruikt om feedback van klanten en trends in sociale media te analyseren.
Time Series-prognose
Neurale netwerken zijn bedreven gebleken in het analyseren van sequentiële gegevens, waardoor ze van onschatbare waarde zijn voor voorspellingstaken op het gebied van artificiële intelligentie. In de financiële wereld maken voorspellingsmodellen voor de aandelenmarkt gebruik van neurale netwerken om beleggers te helpen geïnformeerde beslissingen te nemen.
Weervoorspellingen zijn accurater geworden dankzij de input van neurale netwerkmodellen die grote hoeveelheden meteorologische gegevens analyseren. Bedrijven gebruiken neurale netwerken voor verkoopprognoses, het optimaliseren van voorraadbeheer en de toewijzing van resources.
Aanbevelingsmodussystemen
De gepersonaliseerde online ervaringen die we vaak als vanzelfsprekend beschouwen, worden grotendeels gedreven door machine neurale netwerken. Productaanbevelingen op e-commercesites zijn afgestemd op individuele gebruikers op basis van een bewerking van hun browsegeschiedenis en voorkeuren.
Aangepaste aanbevelingen voor diepgaande inhoud op streamingplatforms en nieuwswebsites worden aangedreven door neurale netwerken die het gedrag van gebruikers analyseren om relevante artikelen, video's of muziek te suggereren.
Andere implementaties
De veelzijdigheid van neurale netwerken in de deep-mode strekt zich uit tot talrijke andere gebieden en AI-oplossingen. In de gamingsector kunnen spelende spelers leren en concurreren op supermenselijk niveau. Dankzij neurale netwerkgebaseerde besturingssystemen heeft robotica vooruitgang gezien in objectmanipulatie en invoernavigatie.
Neurale netwerken worden zelfs gebruikt bij drugsdetectie om potentiële drugskandidaten efficiënter te identificeren. De mogelijkheden voor het gebruik van neurale netwerkapplicaties als AI-trainingsoplossingen zijn enorm en nemen steeds verder toe. Het belooft de manier waarop we leven en werken te veranderen.
OVHcloud en Neural Network
Snelle en eenvoudige training voor AI-modellen
Start uw AI-trainingstaken in de cloud zonder u zorgen te hoeven maken over hoe de infrastructuur werkt. Met AI Training kunnen datascientists zich op hun kernactiviteiten concentreren, zonder zich zorgen te hoeven maken over het orkestreren van computing-resources.
Deze oplossing is gebouwd op het open-source Kubernetes-platform en stelt u in staat om uw modellen gemakkelijk te trainen — in slechts een paar klikken of op de commandoregel. Bespaar tijd, verhoog de productiviteit van uw team en behoud de integriteit van uw gevoelige gegevens.