Einführung in neuronale Netze [+ 7 Lernressourcen]

Neuronale Netze wurden entwickelt, um die komplizierten Verbindungen von Neuronen des menschlichen Nervensystems nachzubilden.

Es wurde angenommen, dass das biologische Nervensystem, da es Signale so effizient weiterleitet und verarbeitet, dazu beitragen könnte, menschenähnliche Intelligenz für Maschinen zu schaffen. 

So entstand ein Netzwerk aus künstlichen Neuronen, die Daten verarbeiten und weiterleiten können wie ein Cluster von Neuronen im menschlichen Gehirn. 

Dies führte zu einer stark verbesserten Fähigkeit von Maschinen, intelligent zu lernen und zu reagieren, was die Geburt neuronaler Netze zur Folge hatte.  

In diesem Artikel werde ich auf neuronale Netze, ihre Funktionsweise, ihre Vorteile und andere wichtige Aspekte eingehen.

Lasst uns beginnen!

What Are Neural Networks? 

Neuronale Netze oder künstliche neuronale Netze (KNNs) sind ein Teil davon künstliche Intelligenz (AI) und Maschinelles Lernen (ML), das Maschinen/Computern beibringt, Informationen wie das biologische Gehirn zu verarbeiten. Das Netzwerk verfügt über ein anpassungsfähiges System, das es ihm ermöglicht, aus seinen bisherigen Aktivitäten zu lernen und sich ständig zu verbessern. 

Neuronale Netze sind eine Untergruppe des maschinellen Lernens, und ihr Kern wird mit entwickelt tiefe Lernen Algorithmen. Der Name „neuronales Netzwerk“ ist inspiriert von dem komplizierten Netzwerk von Neuronen im menschlichen Gehirn und davon, wie die Neuronen kommunizieren. 

Das neuronale Netz verwendet seine Trainingsdaten als Input, um das Lernen zu unterstützen und seine Fähigkeiten zu verbessern. Es bietet ständiges Lernen aus vergangenen Daten mit zunehmender Genauigkeit und ist damit ein leistungsstarkes, modernes Werkzeug. 

Die Geschichte der neuronalen Netze lässt sich bis in die erste Ära der Computer zurückverfolgen. Die erste Instanz eines neuronalen Netzwerks wurde von Warren McCulloch als Schaltungssystem entworfen, das sich der menschlichen Gehirnfunktion annähern kann. 

1958 wurde die erste Instanz der künstlichen Wahrnehmung von Frank Rosenblatt entwickelt. 1982 wurde von John Hopfield ein Artikel über „rekurrente neuronale Netze“ veröffentlicht. Neuronale Netze wurden 1988 ausgiebig auf dem Gebiet der Proteinuntersuchung verwendet.

Die Technologie wurde verwendet, um die dreidimensionalen Formen der Proteine ​​vorherzusagen. Bis zum Jahr 1992 wurde ein Algorithmus zur Erkennung von 3D-Objekten entwickelt.

Gegenwärtig sind neuronale Netze sehr weit fortgeschritten. Sie werden in zahlreichen Sektoren eingesetzt, vom Gesundheitswesen über die Luft- und Raumfahrt bis hin zur Verteidigung Internet-Sicherheit, Marketing und Wettervorhersagen. 

How Do Neural Networks Work?

Wie oben erläutert, wurde die Entwicklung des neuronalen Netzes in Bezug auf die neuronale Architektur vom menschlichen Gehirn inspiriert. Die Neuronen eines menschlichen Gehirns können ein komplexes und stark vernetztes Netz bilden, durch das Signale gesendet und Informationen verarbeitet werden. Dies fungiert als Funktion der Neuronen, die von neuronalen Netzwerken repliziert werden.

Die grundlegende Methode, mit der neuronale Netze funktionieren, besteht in der Vernetzung mehrerer und unterschiedlicher Schichten von Neuronen innerhalb des Netzes. Jedes Neuron ist über einen Knoten mit einem anderen verbunden.

Es kann eine Eingabe von der Schicht davor empfangen und eine Ausgabe senden, die an die Schicht danach weitergegeben wird. Dieser Schritt wird so lange wiederholt, bis die letzte Schicht eine Entscheidung oder Vorhersage getroffen hat.

Die Funktionsweise des neuronalen Netzes kann anhand der einzelnen Mechanismen jeder Schicht des Netzes, durch die die Daten laufen und verarbeitet werden, besser verstanden werden. In einer Grundstruktur gibt es drei Schichten – Input, Hidden und Output.

Eingabeebene

Diese Schicht des neuronalen Netzwerks ist für das Sammeln von Daten aus der Außenwelt verantwortlich. Nachdem die Daten gesammelt wurden, verarbeitet die Schicht auch diese Daten, analysiert den Inhalt der Daten und fügt den Daten zur besseren Identifizierung eine Kategorie hinzu. Anschließend sendet es die Daten an die nächste Schicht.

Ausgeblendete Ebene

Daten aus der verborgenen Schicht stammen aus der Eingabeschicht und anderen verborgenen Schichten. Es kann eine große Anzahl verborgener Schichten im neuronalen Netzwerk geben. Jede der verborgenen Schichten kann eine Eingabe analysieren, die von einer vorherigen Schicht weitergegeben wird. Die Eingabe wird dann verarbeitet und dann weitergereicht.

Ausgabeschicht

Die von der letzten verborgenen Schicht weitergegebenen Daten erreichen die Ausgabeschicht. Diese Ebene zeigt die endgültige Ausgabe der Datenverarbeitung die in den vorherigen Schichten des neuronalen Netzwerks auftritt. Die Ausgabeschicht kann basierend auf der Eingabe einen oder mehrere Knoten haben. 

Beim Umgang mit Binärdaten (1/0, Ja/Nein) wird beispielsweise ein einzelner Ausgangsknoten verwendet. Beim Umgang mit Daten mit mehreren Kategorien werden jedoch mehrere Knoten verwendet.

Die verborgene Schicht ist im Wesentlichen das Deep-Learning-Netzwerk von Verbindungen zwischen mehreren Knoten. Die Knotenverbindung wird durch eine Zahl namens „Gewicht“ dargestellt. Sie stellt dar, wie stark der Knoten andere Knoten beeinflussen kann. Ein positiver Wert zeigt die Fähigkeit an, einen anderen Knoten zu erregen, während ein negativer Wert die Fähigkeit anzeigt, einen anderen Knoten zu unterdrücken.

Types of Neural Networks

Für unterschiedliche Arten von Verwendungen und Daten werden unterschiedliche Arten von neuronalen Netzwerken angewendet, die jeweils eine unterschiedliche Architektur aufweisen. Hier sind einige der Arten von neuronalen Netzen:

# 1. Feed-Forward-Netzwerk

In dieser Art von neuronalem Netzwerk sind mehrere miteinander verbundene verborgene Schichten und Neuronen vorhanden. Hier erfolgt der Informationsfluss nur in Vorwärtsrichtung ohne Backpropagation, daher der Name „Feedforward“. Eine größere Anzahl dieser Schichten hilft bei der Gewichtsanpassung; und damit Lernen.

# 2. Perceptron

Dies ist die grundlegendste Form eines Netzwerks, das nur aus 1 Neuron besteht. Das Neuron wendet eine Aktivierungsfunktion auf die Eingabe an, um eine binäre Ausgabe zu erhalten. Es addiert im Wesentlichen den Eingabewert und das Gewicht des Knotens und übergibt die Summe an die Aktivierungsfunktion, um die Ausgabe zu erstellen. Versteckte Schichten fehlen in dieser Art von Netzwerk.

# 3. Mehrschichtiges Perzeptron

Diese Art von neuronalem Netzwerk ermöglicht eine Backpropagation, die im Feedforward-System nicht unterstützt wird. Dies umfasst mehrere verborgene Schichten und Aktivierungsfunktionen, die einen bidirektionalen Datenfluss ermöglichen. Eingaben werden vorwärts weitergegeben, während Gewichtungsaktualisierungen rückwärts weitergegeben werden. Basierend auf dem Ziel kann die Aktivierungsfunktion geändert werden.

# 4. Radiales Basisnetzwerk

Diese Netzwerkkategorie verwendet eine Schicht von Radial Basis Function (RBF)-Neuronen zwischen der Eingabe- und der Ausgabeschicht. Diese Neuronen können die Klassen der verschiedenen Trainingsdaten speichern und so Ziele auf unterschiedliche Weise vorhersagen. Das Neuron vergleicht die euklidischen Distanzen mit tatsächlich gespeicherten Klassen aus dem Merkmalswert der Eingabe.

# 5. Faltungsnetzwerk

Dieses neuronale Netzwerk enthält mehrere Schichten von Faltungen, die wichtige Merkmale aus Eingaben wie Bildern identifizieren. Die ersten paar Ebenen konzentrieren sich auf Details auf niedriger Ebene, während sich die nachfolgenden Ebenen auf Details auf hoher Ebene konzentrieren. Dieses Netzwerk verwendet eine benutzerdefinierte Matrix oder einen benutzerdefinierten Filter, um Karten zu erstellen.

# 6. Wiederkehrendes Netzwerk

Dieses Netzwerk wird verwendet, wenn es erforderlich ist, Vorhersagen aus einer gegebenen Datensequenz zu erhalten. Es können zeitverzögerte Eingaben der letzten Vorhersage erfolgen. Dies wird in der RNN-Datenzelle gespeichert, die wiederum als zweite Eingabe für die Vorhersage dient.

# 7. Netzwerk des Kurzzeitgedächtnisses

Bei dieser Art von neuronalem Netz wird eine zusätzliche spezielle Speicherzelle verwendet, um Informationen länger zu speichern und das Problem der verschwindenden Gradienten zu überwinden. Logikgatter werden verwendet, um die Ausgänge zu identifizieren, die verwendet oder verworfen werden müssen. Daher sind die drei darin verwendeten Logikgatter – Input, Output und Forget.

Benefits of Neural Networks

Neuronale Netze bieten viele Vorteile:

• Aufgrund seiner Struktur kann es Daten verarbeiten und komplexe und nichtlineare Beziehungen über die reale Welt lernen und sein Lernen verallgemeinern, um neue Ergebnisse zu erzeugen. 
• Neuronale Netze haben keine Beschränkungen bei den Eingaben. Somit können diese Heteroskedastizität modellieren, wodurch sie etwas über verborgene Beziehungen zwischen den Daten erfahren können. 
• Ein neuronales Netzwerk kann Daten im gesamten Netzwerk speichern und mit unzureichenden Daten arbeiten. Dies schafft Datenredundanz und reduziert das Risiko von Datenverlusten.

• Aufgrund redundanter Verbindungen ist es in der Lage, mehrere Daten gleichzeitig und parallel zu verarbeiten. Das bedeutet, dass neuronale Netze dabei helfen können, mehrere Funktionen gleichzeitig auszuführen.
• Die Möglichkeit, die Datenverarbeitung anzupassen, verleiht ihm eine starke Fehlertoleranz und trainiert sich selbst, um sich ständig zu verbessern. 
• Da das Netzwerk verteilten Speicher verwendet, ist es resistent gegen Datenkorruption.
• Es kann aus vergangenen Ereignissen lernen, auf deren Grundlage es Maschinen trainieren kann, bessere Entscheidungen zu treffen.

Applications of Neural Networks

• Vorhersage der Aktienmarktperformance: Multilayer Perceptron wird häufig verwendet, um die Aktienmarktentwicklung vorherzusagen und sich auf Aktienmarktveränderungen vorzubereiten. Das System erstellt Prognosen auf der Grundlage von Gewinnquoten, Jahresrenditen und vergangenen Performancedaten von der Börse.

• Gesichtserkennung: Faltungsnetzwerke werden verwendet, um a auszuführen Gesichtserkennung System, das eine bestimmte Gesichts-ID mit einer Liste von Gesichts-IDs in der Datenbank abgleicht, um eine positive Übereinstimmung anzuzeigen.
• Untersuchung des Social-Media-Verhaltens: Multiplayer Perceptron kann verwendet werden, um das Verhalten von Menschen in sozialen Medien aus virtuellen Gesprächen und Interaktionen in sozialen Medien zu untersuchen. Diese Daten können für Marketingaktivitäten verwendet werden.
• Luft- und Raumfahrtforschung: Zeitverzögerungsnetzwerke können in verschiedenen Bereichen der Luftfahrt eingesetzt werden, wie z. B. Mustererkennung, Sicherung von Steuersystemen, Hochleistungs-Autopiloten, Diagnose von Flugzeugfehlern und Entwicklung von Simulationen. Dies trägt dazu bei, die Sicherheitspraktiken in der Branche zu verbessern.
• Verteidigungsplanung: Verteidigungsstrategien können über neuronale Netze abgerufen und entwickelt werden. Die Technologie kann verwendet werden, um Verteidigungsrisiken vorherzusagen, automatisierte Ausrüstung zu steuern und potenzielle Patrouillenpunkte zu identifizieren.
• Gesundheitswesen: Das Netzwerk kann verwendet werden, um bessere Bildgebungsverfahren für Ultraschall, CT-Scans und Röntgenstrahlen zu entwickeln. Dies kann auch zu einer besseren Erfassung und Nachverfolgung von Patientendaten beitragen.
• Identitätsprüfung: Muster in der Handschrift können mithilfe neuronaler Netze identifiziert werden. Dies kann dazu beitragen, potenzielle Beweise für Fälschungen durch Handschrift- und Signaturverifizierungssysteme zu identifizieren.
• Wettervorhersage: Daten von Wettersatelliten können für die dynamische Modellierung verwendet werden und Wetter vorhersagen Muster mit höherer Genauigkeit. Dies kann dazu beitragen, eine Frühwarnung vor Naturkatastrophen zu erstellen, damit rechtzeitig vorbeugende Maßnahmen ergriffen werden können. 

Learning Resources

# 1. Deep Learning AZ von Udemy

Deep Learning AZ von Udemy hilft Ihnen beim Erlernen der Verwendung von Python und beim Erstellen von Deep-Learning-Algorithmen. Die Dauer des Kurses beträgt 22 Stunden und 33 Minuten.

Der Kurs vermittelt den Studierenden:

• Verstehen Sie die Konzepte von KI, neuronalen Netzen, selbstorganisierenden Karten, Boltzmann-Maschine und Autoencodern besser. 
• Wie man diese Technologien in der Praxis in der realen Welt anwendet.

Der Preis für den Kurs beträgt 39.98 $.

# 2. Datenwissenschaft von Udemy

Data Science ist ein ausgezeichneter Kurs zu Deep Learning und neuronalen Netzen, der die beim maschinellen Lernen verwendeten Theorien zu neuronalen Netzen ausführlich behandelt. Dieser Kurs wird auch von Udemy angeboten. Seine Dauer beträgt 12 Stunden.

Der Kurs vermittelt:

• Über Deep Learning und neuronale Netzwerkfunktion 
•  Entwickeln Sie Code für neuronale Netze von Grund auf neu

Der Preis für den Kurs beträgt 35.13 $.

# 3. Erstellen neuronaler Netzwerke von Udemy

Der Udemy-Kurs Building Neural Networks in Python from scratch befähigt den Lernenden, Deep Learning und maschinelles Lernen mithilfe von Gradientenabstieg und linearer Regression zu entwickeln. Die Dauer des Kurses beträgt 3 Stunden und 6 Minuten.

Der Kurs vermittelt:

• Über die Grundfunktionen neuronaler Netze wie lineare Regression, Backpropagation und Kostenfunktion 
• Um neuronale Netze zu trainieren, klassifizieren Sie sie, passen Sie ihre Lernraten an, normalisieren Sie Eingaben und optimieren Sie ihre Genauigkeit.

Der Preis für den Kurs beträgt 31.50 $.

# 4. Neuronale Netze und Deep Learning von Coursera

Der Kurs Neuronale Netze und Deep Learning wird angeboten von Coursera. Dies ist der erste Kurs, der sich auf Deep Learning spezialisiert hat und sich auf grundlegende Konzepte konzentriert. Die Dauer des Kurses beträgt 25 Stunden.

Der Kurs vermittelt:

• Wichtige technologische Trends kennenlernen, die die Entwicklung von Deep Learning vorantreiben 
• Erfahren Sie, wie Sie Deep Learning trainieren und verwenden, um ein vollständig verbundenes Netzwerk zu entwickeln.

Dieser Kurs wird kostenlos angeboten.

# 5. Aufbau von fortgeschrittenem Deep Learning und NLP

Der Kurs, Aufbau von fortgeschrittenem Deep Learning und NLP, wird angeboten von lehrreich. Der Kurs dauert etwa 5 Stunden.

Der Kurs vermittelt:

• Arbeiten Sie in praktischen Programmierumgebungen
• Lernen Sie Konzepte des Deep Learning kennen und üben Sie in Projekten im Zusammenhang mit Natural Language Processing (NLP) und fortgeschrittenem Deep Learning

Der Preis für den Kurs beträgt 9.09 USD pro Monat.

# 6. Neuronale Netzwerkprojekte mit Python:

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Dieses Buch von James Loy ist eine ultimative Anleitung zur Verwendung von Python und zur Entdeckung der Leistungsfähigkeit künstlicher neuronaler Netze. Sie lernen und implementieren neuronale Netze mit Hilfe von sechs Projekten in Python, die neuronale Netze verwenden. Der Abschluss dieses Projekts hilft Ihnen beim Aufbau Ihres ML-Portfolios.

Der Kurs vermittelt:

• Neuronale Netzwerkarchitekturen wie LSTM und CNN
• Um beliebte Bibliotheken wie Keras zu verwenden
• Projekte umfassen Stimmungsanalyse, Gesichtserkennung, Objekterkennung usw.

# 7. Neuronale Netze und Deep Learning

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Dieses Buch von Charu C. Aggarwal behandelt moderne und klassische Modelle des Deep Learning. Es wird Ihnen die Algorithmen und die Theorie von Deep Learning und neuronalen Netzen beibringen, damit Sie sie in verschiedenen Anwendungen anwenden können.

Es deckt auch Anwendungen wie Empfehlungssysteme, Bildbeschriftung und -klassifizierung, Textanalyse, maschinelle Übersetzung, Spiele und mehr ab. 

Du wirst es lernen:

• Grundlagen neuronaler Netze
• Grundlagen neuronaler Netze
• Fortgeschrittene Themen zu neuronalen Netzwerken wie GANs, neuronale Turing-Maschinen usw. 

Fazit

Neuronale Netze sind im Wesentlichen ein Teil der KI, die das Lernen auf eine Weise unterstützt, die der menschlichen Intelligenz nahe kommt. Diese umfassen mehrere Schichten, jede mit ihrer eigenen Funktion und Ausgabe. Angesichts ihrer Vorteile wie Genauigkeit, Datenverarbeitungsfähigkeiten, paralleles Rechnen usw. nehmen die Anwendungen neuronaler Netze in mehreren Sektoren zu, um Vorhersagen und intelligentere Entscheidungen zu treffen. 

Sie können auch erkunden Faltungs neuronale Netze.