Информации

Која е разликата помеѓу биолошките и вештачките нервни мрежи?

Која е разликата помеѓу биолошките и вештачките нервни мрежи?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Читам дека нервните мрежи се од два вида:
а) Биолошки невронски мрежи
б) Вештачки нервни мрежи (или ANN)

Читав: „Невронските мрежи се модели на биолошки нервни структури“, а биолошката невронска структура се однесува на мозокот во контекст на тој текст. Дали мозокот се нарекува биолошка невронска мрежа? Ако не, која е разликата помеѓу двата термина?


Јас сум студент за статистика на Универзитетот Ворвик (дојден универзитет Стенфорд) и имам интерес да ги објаснам концептите за машинско учење во не-математички/нетехнички начин.

Биолошка невронска мрежа

Нашиот мозок има голема мрежа меѓусебно поврзани неврони, кои дејствуваат како автопат за пренос на информации од точка А до точка Б. За да испрати различни видови информации од А до В, мозокот активира различни групи на неврони, и така во суштина користи поинаков пат за да стигне од А до Б. Вака може да изгледа типичен неврон.

На секој неврон, неговите дендрити добиваат дојдовни сигнали испратени од други неврони. Ако невронот прима доволно високо ниво на сигнали во одреден временски период, невронот испраќа електричен пулс во терминалите. Овие излезни сигнали потоа ги примаат други неврони.

Вештачка невронска мрежа

Моделот ANN е моделиран по биолошката невронска мрежа (а оттука и нејзиниот имењак). Слично на тоа, во моделот ANN, имаме влезен јазол (во овој пример му даваме рачно напишана слика од бројот 6), и излезен јазол, што е цифра што програмата ја препозна.

Едноставна карта на вештачка невронска мрежа, која прикажува две сценарија со два различни влеза, но со ист излез. Активираните неврони долж патеката се прикажани со црвено.

Главните карактеристики на ANN се како што следува:

Чекор 1. Кога на влезниот јазол му се дава слика, тој активира уникатен сет на неврони во првиот слој, започнувајќи верижна реакција која ќе отвори единствен пат до излезниот јазол. Во сценарио 1, невроните А, Б и Д се активираат во слојот 1.

Чекор 2. Активираните неврони испраќаат сигнали до секој поврзан неврон во следниот слој. Ова директно влијае на тоа кои неврони се активираат во следниот слој. Во сценарио 1, невронот А испраќа сигнал до E и G, невронот B испраќа сигнал до E, а невронот D испраќа сигнал до F и G.

Чекор 3. Во следниот слој, секој неврон е регулиран со правило за тоа какви комбинации на примени сигнали би го активирале невронот (правилата се обучуваат кога даваме податоци за обука на програмата АНН, односно слики од рачно напишани цифри и точен одговор). Во сценариото 1, невронот Е се активира со сигналите од А и Б. Меѓутоа, за невронот Ф и Г, правилата на нивните неврони им кажуваат дека не ги добиле вистинските сигнали за да се активираат, и затоа тие остануваат сиви.

Чекор 4. Чекорите 2-3 се повторуваат за сите преостанати слоеви (можно е моделот да има повеќе од 2 слоја), додека не останеме со излезниот јазол.

Чекор 5. Излезниот јазол ја заклучува точната цифра врз основа на сигналите примени од невроните во слојот што му претходи (слој 2). Секоја комбинација на активирани неврони во слојот 2 води до едно решение, иако секое решение може да биде претставено со различни комбинации на активирани неврони. Во сценаријата 1 и 2, две слики дадени на влезот. Бидејќи сликите се различни, мрежата активира различен сет на неврони за да стигне од влезот до излезот. Сепак, излезот сè уште може да препознае дека двете слики се „6“.

Прочитајте го целиот напис овде, кој вклучува неколку примери за рачно напишани цифри што се користеа: https://annalyzin.wordpress.com/2016/03/13/how-do-computers-recognise-handwriting-using-artificial-neural-networks /


Вештачките нервни мрежи (ANN) се математички конструкции, првично дизајнирани да приближат биолошки неврони. Секој „неврон“ е релативно едноставен елемент --- на пример, собирање на неговите влезови и примена на праг на резултатот, за да се одреди излезот на тој „неврон“.

Неколку децении истражувања започнаа со откривање како да се изградат архитектури на мрежата користејќи ги овие математички конструкции и како автоматски да се постави пондерот на секоја од врските помеѓу невроните за извршување на широк спектар на задачи. На пример, ANN може да прави работи како препознавање на рачно напишани цифри.

„Биолошка невронска мрежа“ би се однесувала на која било група на поврзани биолошки нервни клетки. Вашиот мозок е биолошка невронска мрежа, така и голем број неврони израснати заедно во чинија, така што тие формираат синаптички врски. Терминот „биолошка невронска мрежа“ не е многу прецизен; не дефинира одредена биолошка структура.

На ист начин, ANN може да значи која било од голем број математички конструкции слични на „неврон“, поврзани на било кој од голем број начини, за извршување на која било од голем број задачи.


Студирам компјутерски науки на КИТ (Технолошки институт Карлсруе, Германија) специјализирана за машинско учење и малолетник по математика. Јас не сум биолог.

Вештачката невронска мрежа е во основа математичка функција. Изграден е од едноставни функции кои имаат параметри (броеви) кои се прилагодуваат (учат). Еден пример за таква функција е:

$$ varphi (x_1, точки, x_n) = frac {1} {1+e^{ sum_ {i = 1}^n w_i x_i}} текст {со} w_i во mathbb {R} , x_i in mathbb {R} $ $

Како што можете да видите, постојат параметри $ w_i $ што може да се постави на кој било број. На $ x_i $ се влезовите. Но, самите тие влезови можат да бидат излез на друга функција $ varphi $.

Вообичаен начин да се визуелизираат тие едноставни функции е

Постојат илјадници од оние едноставни функции (исто така наречени „неврони“) кои градат вештачка невронска мрежа. Ова резултира со една единствена функција која има милиони параметри во најголемите мрежи. Невронските мрежи користат релативно едноставни топологии кои често може да се изразат во дрвена структура:

Секој круг е еден неврон (во некои случаи се нарекува и „перцептрон“).

Имате многу податоци за обука, тренирај еднаш долго време, потоа користете го често. Долго време често значи неколку дена.

Во вештачка невронска мрежа (АНН), сигналот се испраќа синхроно.


Колку што знам, човечкиот мозок до сега не е целосно разбран. Од она што го слушнав, основните градежни блокови се нарекуваат и неврони. Тие изгледаат вака:

Идејата е дека аксонските терминали на еден неврон, кои се поблиску до аксонскиот рид на друг неврон, имаат поголемо влијание врз излезот на сигналот. Но, врската е поинаква. Тоа е процес кој е многу подобро опишан со диференцијални равенки, а не нешто едноставно како равенката за вештачки неврони погоре. Невроните ги испраќаат своите сигнали асинхроно. Според Википедија, луѓето имаат 86 000 000 000 неврони. Тие секако се ограничени во начинот на кој можат да се поврзат, но сигурно има и такви многу милијарди параметри што може да се прилагоди во „стандардниот човечки мозок“.

До сега, не знаеме како учат луѓето навистина (точно, во сите детали). Ова е секако клучна разлика. Но, ние не учиме еднаш долго време и тогаш престануваме да учиме. Ние сме постојано учат многу кратко време.

Видете исто така: Препознавање преку Интернет на рачно напишани математички симболи, Поглавје 4.3 за повеќе детали.

TL; DR и уште неколку факти

  • Транспорт и обработка на сигнали: Човечкиот мозок работи асинхроно, ANN -ите работат синхроно.
  • Број на параметри: Луѓето имаат многу милијарди (businessinsider.de пишува "1.000 трилиони") прилагодливи параметри / 86Bn неврони (извор). Дури и најкомплицираните ANN имаат само неколку милиони параметри за учење.
  • Алгоритам за обука: АНН користат Градиентско потекло за учење. Човечкиот мозок користи нешто различно (но не знаеме што)
  • Брзина на обработка: Единствените биолошки неврони се бавни, додека стандардните неврони во ANN се брзи. (Да, не ги помешав двете. Вештачките се побрзи. И ги игнорирам шилестите мрежи бидејќи не видов ниту еден пример каде што тие всушност се корисни)
  • Топологија: Биолошките невронски мрежи имаат комплицирани топологии, додека ANN честопати се во дрвена структура (свесен сум за повторливи мрежи - тие с still уште се прилично едноставни од нивната структура)
  • Потрошувачка на енергија: Биолошките невронски мрежи користат многу малку енергија во споредба со вештачките мрежи
  • Биолошките мрежи обично не престануваат / започнуваат со учење. ANN имаат различни фази на монтирање (воз) и предвидување (оцени).
  • Поле на примена: ANN се специјализирани. Тие можат да извршат само една задача. Можеби се совршени во играње шах, но не успеваат да играат наизменично (или обратно). Биолошките нервни мрежи можат да научат сосема нови задачи.
  • На ANN им треба целна функција. Треба да им кажете што е добро, а што лошо. Не сум сигурен дали може да го споредите ова со пр. болка во биолошките мрежи.

Разликата помеѓу биолошките неврони и вештачките неврони

  • Проблемот во ANN може да има примери кои се претставени со многу парови атрибути-вредности.
  • ANN што се користат за проблеми со излез на целната функција може да бидат со дискретна вредност, со реална вредност или вектор од неколку атрибути со реална или дискретна вредност.
  • Методите за учење на ANN се прилично отпорни на бучава во податоците за обуката. Примерите за обука може да содржат грешки, кои не влијаат на конечниот излез.
  • Генерално се користи таму каде што може да биде потребна брза евалуација на научената целна функција.
  • ANN може да издржи долго време за обука во зависност од фактори како што се бројот на тежини во мрежата, бројот на разгледани примери за обука и поставките на различните параметри на алгоритмот за учење.

Моделот на Неврон МекКулоч-Питс:
Раниот модел на вештачки неврон е воведен од Ворен МекКалоч и Волтер Питс во 1943 година. Невронскиот модел МекКалоч-Питс е познат и како линеарна праг-порта. Тоа е неврон од збир на влезови I1, I2,…, Im и еден излез y. Линеарната праг -порта едноставно го класифицира множеството влезови во две различни класи. Така излезот y е бинарен. Таквата функција може да се опише математички со помош на овие равенки:

W1, W2, W3 …. Wn се вредности на тежина нормализирани во опсег или (0,1) или (-1,1) и се поврзани со секоја влезна линија, Сума е пондерирана сума и е праг константа. Функцијата f е функција на линеарен чекор на прагот

Еднослојни нервни мрежи (Perceptrons)
Влезот е мулти-димензионален (т.е. влезот може да биде вектор):
влез x = (I1, I2,. во)
Влезните јазли (или единици) се поврзани (обично целосно) со јазол (или повеќе јазли) во следниот слој. Јазолот во следниот слој зема пондерирана сума од сите негови влезови:

Правило:
Излезниот јазол има “ththold ” t.
Правило: Ако се сумира влезот? t, тогаш тоа “ оган ” (излез y = 1). Во спротивно (збирен влез < t) не се активира (излез y = 0).


Ограничувања на Perceptrons:
(з) Излезните вредности на перцепронот може да заземат само една од двете вредности (0 или 1) поради функцијата за пренос на тврдо ограничување.
(ii) Перцептроните можат да класифицираат само линеарно раздвојливи множества вектори. Ако може да се повлече права линија или рамнина за да се одделат влезните вектори во нивните правилни категории, влезните вектори се линеарно раздвојливи. Ако векторите не се линеарно раздвоени, учењето никогаш нема да достигне точка каде што сите вектори се правилно класифицирани
Буловата функција XOR не е линеарно раздвојлива (неговите позитивни и негативни примери не можат да се одделат со линија или хиперрамнина). Оттука, еднослојниот перцептрон никогаш не може да ја пресмета функцијата XOR. Ова е голем недостаток што некогаш резултираше со стагнација на полето на невронски мрежи. Но, ова е решено со повеќеслојни.

Повеќеслојни невронски мрежи
Повеќеслоен перцептрон (MLP) или повеќеслојна невронска мрежа содржи еден или повеќе скриени слоеви (освен еден влезен и еден излезен слој). Иако еднослојниот перцептрон може да научи само линеарни функции, повеќеслојниот перцептрон може да научи и нелинеарни функции.

Овој неврон зема како влез x1, x2,…., X3 (и термин за пристрасност +1), и излегува f (сумирани влезови +пристрасност), каде што f (.) Ја нарекува функција за активирање. Главната функција на Bias е да му обезбеди на секој јазол константна вредност што може да се обучи (покрај нормалните влезови што ги прима јазолот). Секоја функција за активирање (или нелинеарност) зема еден број и врши одредена фиксна математичка операција на неа. Постојат неколку функции за активирање што може да ги сретнете во пракса:

Сигмоид:зема внесување со вистинска вредност и го притиска во опсег помеѓу 0 и 1.

tanh:зема влез со вистинска вредност и го стиснува до опсегот [-1, 1].

ReLu:ReLu е кратенка за Поправени линеарни единици. Зема влез со реална вредност и го ограничува на 0 (ги заменува негативните вредности на 0).


Единствениот неврон

Да почнеме со разгледување на двата типа на неврон кои се единствена единечна компонента и на BC и на ANN. Биолошкиот неврон е многу сложена компонента со внатрешна машинерија, хемиски и физички процеси и развојна и еволутивна историја. Слика 1 е шематски приказ на биолошкиот неврон и вештачкиот неврон. Во моментов ANN се направени од вештачки неврони за кои се смета дека се аналогни на биолошкиот неврон, кој се состои од невронско клеточно тело - каде влезот во јазолот ги претставува дендритите, а излезите го претставуваат аксонот. Овој концепт на влез-излез е неверојатно сличен на кортикалното коло, каде што синапсите на дендритите примаат влезови, а аксонските синапси вршат поврзување со дендритите на невроните понатаму по должината на ланецот. Додека дендритите и аксоните се анатомски и физиолошки различни во п.н.е., во ANN, тие се исти врски помеѓу слоевите на невроните и се дефинираат само со тоа дали тие внесуваат тело на невронски клетки (значи дендрит) или излегуваат од телото на невронските клетки (затоа аксон).

Сега да ги разгледаме разликите. Во ANN, влезовите до јазлите се пондерираат со процес познат како backpropagation, а излезот честопати е функција од пондерираната сума на влезовите. Ова е грубо поедноставување на нијансите на електро-хемиските процеси кои ја активираат активноста во биолошки неврон. Постојат некои докази кои сугерираат дека задно размножување го олеснува синаптичкото зајакнување во биолошкиот неврон, но сепак останува слабо разбрано и има потреба од поголем број докази за да се прифати пошироко. За биолошкиот неврон, за да се произведе излез, нивото на напон во телото на клетката мора да достигне праг што иницира акционен потенцијал како излез, и чие ниво на напон е секогаш константа на аксонот. Да резимираме, за разлика од вештачкиот неврон чие ниво на излез може да биде различно, биолошките неврони секогаш пукаат на константно ниво на напон. И покрај овој постојан излез, биолошкиот неврон има капацитет да возбуди огромен број неврони во близина и понатаму во регионите на мозокот поради дофатот на неговите врски (

86 милијарди неврони во човечкиот мозок имаат приближно 1000 синаптички врски долж аксонот). Слично на дендритите, влезовите на биолошките неврони, се изведуваат нелинеарни пресметки кои не се целосно разбрани, ниту репродуцирани од ANN. Многу неврони во мозокот имаат дендритичко дрво со извонредна морфолошка сложеност и добро избалансирана интеракција на различни јонски канали, кои во зависност од точното време и локацијата на влезот, можат да промовираат некои влезови додека ги потиснуваат другите.


Хардверски разлики

Во воведот за Биолошка и компјутерска визија, Пишува Крајман, „Особено сум возбуден за поврзување на биолошките и пресметковните кола. Биолошката визија е производ на милиони години еволуција. Нема причина за повторно откривање на тркалото при развивање пресметковни модели. Можеме да научиме од тоа како биологијата ги решава проблемите со видот и ги користиме решенијата како инспирација за да изградиме подобри алгоритми “.

И навистина, проучувањето на визуелниот кортекс беше одличен извор на инспирација за компјутерската визија и вештачката интелигенција. Но, пред да можат да го дигитализираат видот, научниците мораа да го надминат огромниот хардверски јаз помеѓу биолошката и компјутерската визија. Биолошката визија работи на меѓусебно поврзана мрежа на кортикални клетки и органски неврони. Компјутерската визија, од друга страна, работи на електронски чипови составени од транзистори.

Затоа, теоријата за визија мора да се дефинира на ниво што може да се имплементира во компјутерите на начин што е споредлив со живите суштества. Крејман ова го нарекува „Златна резолуција“, ниво на апстракција што не е ниту премногу детално ниту премногу поедноставено.

На пример, раните напори во компјутерската визија се обидоа да се справат со компјутерската визија на многу апстрактно ниво, на начин што игнорираше како човечкиот и животинскиот мозок ги препознаваат визуелните обрасци. Тие пристапи се покажаа како многу кршливи и неефикасни. Од друга страна, проучувањето и симулирањето мозоци на молекуларно ниво би се покажало како пресметливо неефикасно.

„Јас не сум голем обожавател на она што јас го нарекувам„ копирање биологија “, рече Крејман за TechTalks. „Постојат многу аспекти на биологијата кои можат и треба да се апстрахираат. Веројатно не ни се потребни единици со 20.000 протеини и цитоплазма и сложени дендритични геометрии. Тоа би било премногу биолошки детали. Од друга страна, не можеме само да го проучуваме однесувањето - тоа не е доволно детали “.

Во Биолошка и компјутерска визија, Крајман ја дефинира скалата на неоликортикални кола „Голдилокс“ како невронски активности во милисекунда. Напредокот во невронауката и медицинската технологија овозможи да се проучуваат активностите на поединечни неврони со грануларност од милисекунда.

Резултатите од тие студии помогнаа да се развијат различни видови вештачки невронски мрежи, алгоритми за вештачка интелигенција кои лабаво ја симулираат работата на кортикалните области на мозокот на цицачите. Во последниве години, невронските мрежи се покажаа како најефикасен алгоритам за препознавање шема во визуелните податоци и станаа клучна компонента на многу апликации за компјутерска визија.


Која е врската помеѓу вештачки и биолошки неврон?

Слушнавме за најновите достигнувања во областа на длабокото учење поради употребата на различни нервни мрежи. Повеќето од овие достигнувања се едноставно зачудувачки и се зачудувам откако го прочитав секој нов напис за напредокот во оваа област скоро секоја недела. На најосновно ниво, сите такви невронски мрежи се составени од вештачки неврони кои се обидуваат да ја имитираат работата на биолошките неврони. Имав iosубопитност да разберам како овие вештачки неврони се споредуваат со структурата на биолошките неврони во нашиот мозок и дали е можно ова да доведе до начин за понатамошно подобрување на нервните мрежи. Значи, ако и вие сте iousубопитни за оваа тема, ајде да тргнеме на кратко 5-минутно патување за детално да ја разбереме оваа тема…

Прво, да разбереме како биолошките неврони работат во нашиот мозок…


Процес на учење во ANN

Поради нивните различни концепти, процесот на учење се разликува помеѓу ANN и BNS.

За ANN, ние обично користиме техника наречена спуштање на градиент да ја обучи мрежата. Потеклото на градиент бара голема количина на податоци (податоците треба да се забележат за надгледувано учење) со цел да се одреди градиентот на однапред дефинирана цена функција и да се приближи до (идеално глобален) минимум. Откако ќе се најде минимумот, се разгледува мрежата обучени и може да се користи за заклучок. Обично, во оваа фаза не се случува дополнителна обука. Со текот на времето беа измислени повеќе верзии на градиентско потекло, а некои од поистакнатите беа Стохастичко спуштање на градиент (SGD), Ададелта или Адам.

Предностите на спуштањето на градиент вклучуваат брза и едноставна имплементација и релативно брза конвергенција во споредба со алгоритмите како што се Генетичките алгоритми (GA).

Еден од недостатоците е тоа што за да се примени градиентско спуштање, мрежата треба да биде статична, односно врските помеѓу невроните може да се менуваат во јачина, но не и во број. Затоа, за време на последната фаза на заклучување, пресметковното оптоварување останува исто без оглед на сложеноста на вистинскиот проблем.

Друго прашање со спуштање на градиент е неговата тенденција да ги надополни податоците за обуката. Прекумерното поставување предизвикува мрежата да има добри перформанси на податоците за обука и лоши перформанси на податоците од тестот. За сложени проблеми како што се проблеми со видот на компјутерот за кои се потребни мрежи со милиони параметри, единствениот начин да се ублажи ова прашање е да се обезбедат повеќе податоци за обука. Ова може да ја ограничи применливоста на длабокото учење за проблеми со мали количини на достапни податоци.


Која е разликата помеѓу биолошките и вештачките невронски мрежи? - Психологија

Вештачки нервни мрежи
Што се тие?
Како тие работат?
Во кои области се користат?

2. Што се вештачки невронски мрежи?

Овој извештај има за цел да го прегледа и да му помогне на читателот да разбере што се вештачки невронски мрежи, како функционираат и каде се користат во моментов. Овој проект е резултат на задача во ВИ. Извештајот е нетехнички извештај, притоа не навлегува во длабочина со математички формули, туку се обидува да даде поопшто разбирање

За да се постигнат целите со овој извештај, извештајот се прави со описен пристап. Податоците што се користат во овој извештај се секундарни податоци добиени со проучување, прегледување книги, Интернет публикации и информации добиени во АИ-предавања подучени од д-р Тери Л. Хјустон.

Вештачка невронска мрежа е систем лабаво моделиран според човечкиот мозок. Полето оди со многу имиња, како што се поврзување, паралелно распределена обработка, невро-компјутери, природни интелигентни системи, алгоритми за машинско учење и вештачки нервни мрежи. Тоа е обид да се симулираат во рамките на специјализиран хардвер или софистициран софтвер, повеќе слоеви на едноставни процесорски елементи наречени неврони. Секој неврон е поврзан со одредени соседи со различни коефициенти на поврзување што ги претставуваат силните страни на овие врски. Учењето се постигнува со прилагодување на овие силни страни за да се предизвика целокупната мрежа да даде соодветни резултати.

Најосновните компоненти на невронските мрежи се моделирани според структурата на мозокот. Некои структури на невронска мрежа не се блиску до мозокот, а некои немаат биолошки пандан во мозокот. Сепак, нервните мрежи имаат голема сличност со биолошкиот мозок и затоа голем дел од терминологијата е позајмена од невронауката.

Најосновниот елемент на човечкиот мозок е специфичен тип на клетка, која ни дава способност да запомниме, размислуваме и да ги примениме претходните искуства во секоја наша акција. Овие клетки се познати како неврони, секој од овие неврони може да се поврзе со до 200000 други неврони. Моќта на мозокот доаѓа од бројот на овие основни компоненти и повеќекратните врски меѓу нив.

Сите природни неврони имаат четири основни компоненти, кои се дендрити, сома, аксон и синапси. Во основа, биолошкиот неврон прима влезови од други извори, ги комбинира на некој начин, изведува генерално нелинеарна операција на резултатот, а потоа го излегува конечниот резултат. Сликата подолу покажува поедноставен биолошки неврон и односот на неговите четири компоненти.

Основната единица на нервните мрежи, вештачките неврони, симулира четири основни функции на природните неврони. Вештачките неврони се многу поедноставни од биолошкиот неврон, сликата подолу ги покажува основите на вештачкиот неврон.

Забележете дека различните влезови во мрежата се претставени со математичкиот симбол, x (n). Секој од овие влезови се множи со тежина на врска, овие тежини се претставени со w (n). Во наједноставниот случај, овие производи едноставно се сумираат, се хранат преку функција за пренос за да генерираат резултат, а потоа излегуваат.

Иако сите вештачки невронски мрежи се изградени од овој основен градежен блок, основите може да варираат во овие градежни блокови и постојат разлики.

  • Распоредување на неврони во различни слоеви.
  • Одлучување за видот на врските помеѓу невроните за различни слоеви, како и меѓу невроните во рамките на слојот.
  • Одлучување за начинот на кој невронот прима влез и произведува излез.
  • Утврдување на јачината на конекцијата во мрежата со тоа што ќе и овозможите на мрежата да ги научи соодветните вредности на тежините на конекцијата со користење на сет на податоци за обука.

Биолошки, нервните мрежи се конструирани на тридимензионален начин од микроскопски компоненти. Овие неврони изгледаат способни за речиси неограничени меѓусебни врски. Ова не е точно во ниту една мрежа создадена од човек. Вештачките невронски мрежи се едноставно кластерирање на примитивните вештачки неврони. Ова групирање се случува со создавање слоеви, кои потоа се поврзани едни со други. Како се поврзуваат овие слоеви, исто така, може да варира. Во основа, сите вештачки невронски мрежи имаат слична структура на топологија. Некои од невроните го поврзуваат реалниот свет за да ги добијат своите влезови, а другите неврони му овозможуваат на реалниот свет излези од мрежата. Сите останати неврони се скриени во поглед на формата.

Како што покажува сликата погоре, невроните се групирани во слоеви. Влезниот слој се состои од неврони кои примаат влез од надворешната средина. Излезниот слој се состои од неврони кои го пренесуваат излезот на системот до корисникот или надворешната средина. Обично има голем број скриени слоеви помеѓу овие два слоја, сликата погоре покажува едноставна структура со само еден скриен слој.

Кога влезниот слој го прима влезот, неговите неврони произведуваат излез, што станува влез за другите слоеви на системот. Процесот продолжува додека не се исполни одредена состојба или додека не се повика излезниот слој и не го испушти нивниот излез во надворешната средина.

За да се одреди бројот на скриени неврони, мрежата треба да го даде најдоброто, честопати се препуштени на обидот и грешката на методот. Ако премногу го зголемите скриениот број на неврони, ќе добиете преоптоварување, тоа значи дека мрежата ќе има проблем да се генерализира. Збирот на податоци за обука ќе биде мемориран, што ќе ја прави мрежата бескорисна за новите збирки на податоци.

Невроните се поврзани преку мрежа од патеки што го носат излезот од еден неврон како влез на друг неврон. Овие патеки се нормално еднонасочни, меѓутоа може да има двонасочна врска помеѓу два неврони, бидејќи може да има друг пат во обратна насока. Невронот прима влез од многу неврони, но произведува еден излез, кој се комуницира со други неврони.

Невронот во слој може да комуницира едни со други или да немаат никакви врски. Невроните на еден слој секогаш се поврзани со невроните на барем друг слој.

  • Целосно поврзан
    Секој неврон на првиот слој е поврзан со секој неврон од вториот слој.
  • Делумно поврзан
    Невронот од првиот слој не мора да биде поврзан со сите неврони на вториот слој.
  • Нахранете напред
    Невроните на првиот слој го испраќаат својот излез до невроните на вториот слој, но тие не добиваат никаков влез назад од невроните на вториот слој.
  • Би-насочен
    Постои уште еден сет на врски што го носат излезот на невроните од вториот слој во невроните од првиот слој.
  • Хиерархиски
    Ако невронската мрежа има хиерархиска структура, невроните од долниот слој можат да комуницираат само со невроните на следното ниво на слојот.
  • Резонанца
    Слоевите имаат двонасочни врски и тие можат да продолжат да испраќаат пораки низ врските неколку пати додека не се постигне одредена состојба.
  • Повторливи
    Невроните во слојот се целосно или делумно поврзани едни со други. Откако овие неврони добиваат влез од друг слој, тие ги соопштуваат своите излези едни со други неколку пати пред да им биде дозволено да ги испратат своите излези на друг слој. Општо земено, некои услови меѓу невроните на слојот треба да се постигнат пред да ги пренесат своите излези на друг слој.
  • Саунд/надвор од центарот
    Невронот во слојот има возбудливи врски со себе и со неговите непосредни соседи и има инхибиторни врски со други неврони. Овој тип на врска може да се замисли како конкурентна банда неврони. Секоја банда се возбудува себеси и нејзините членови на бандата и ги инхибира сите членови на другите банди. По неколку круга на размена на сигнали, невроните со активна излезна вредност ќе победат и ќе им биде дозволено да ги ажурираат своите тежини и неговите членови на бандата. (Постојат два вида врски помеѓу два неврони, возбудливи или инхибиторни. Во возбудната врска, излезот на еден неврон го зголемува акциониот потенцијал на невронот на кој е поврзан. Кога типот на врска помеѓу два неврони е инхибиторен, тогаш излезот на невронот кој испраќа порака би ја намалил активноста или акциониот потенцијал на невронот што прима. Едниот предизвикува механизам за собирање на следниот неврон да се додаде, додека другиот предизвикува да се одземе. Едниот возбудува додека другиот инхибира.)
  1. Учење без надзор
    Скриените неврони мора да најдат начин да се организираат без помош однадвор. Во овој пристап, не се обезбедуваат примероци излези на мрежата според кои таа може да ги измери своите предвидливи перформанси за даден вектор на влезови. Ова е учење со правење.
  2. Зајакнување на учењето
    Овој метод работи на засилување однадвор. Врските помеѓу невроните во скриениот слој се наредени по случаен избор, потоа се реконструираат бидејќи на мрежата и се кажува колку е блиску до решавање на проблемот. Зајакнувачкото учење се нарекува и надгледувано учење, бидејќи бара наставник. Наставникот може да биде збир на податоци за обука или набљудувач кој ги оценува перформансите на резултатите од мрежата.

    И без надзор и засилување страдаат од релативна бавност и неефикасност, потпирајќи се на случајно мешање за да ги пронајдат соодветните тежини за поврзување.

  3. Назад размножување
    Овој метод е докажан многу успешен во обуката на повеќеслојни нервни мрежи. На мрежата не и се дава само засилување за тоа како се справува со задачата. Информациите за грешките исто така се филтрираат преку системот и се користат за прилагодување на врските помеѓу слоевите, со што се подобруваат перформансите. Форма на надгледувано учење.
  • Офлајн
    Во методите за учење преку Интернет, откако системите ќе влезат во режим на работа, неговите тежини се фиксни и не се менуваат повеќе. Поголемиот дел од мрежите се од типот на off-line учење.
  • On-line
    Во учење преку Интернет или во реално време, кога системот е во режим на работа (отповикување), тој продолжува да учи додека се користи како алатка за одлучување. Овој тип на учење има посложена структура на дизајн.

  • Правилото на Хеб
    Првото и најпознатото правило за учење го воведе Доналд Хеб. Описот се појави во неговата книга Организацијата на однесување во 1949 година. Ова основно правило е: Ако невронот прима влез од друг неврон и ако и двајцата се многу активни (математички имаат ист знак), тежината помеѓу невроните треба да се зајакне На
  • Закон за Хопфилд
    Овој закон е сличен на Правилото на Ебба, со исклучок дека ја одредува големината на зајакнувањето или слабеењето. It states, "if the desired output and the input are both active or both inactive, increment the connection weight by the learning rate, otherwise decrement the weight by the learning rate." (Most learning functions have some provision for a learning rate, or a learning constant. Usually this term is positive and between zero and one.)
  • The Delta Rule
    The Delta Rule is a further variation of Hebb s Rule, and it is one of the most commonly used. This rule is based on the idea of continuously modifying the strengths of the input connections to reduce the difference (the delta) between the desired output value and the actual output of a neuron. This rule changes the connection weights in the way that minimizes the mean squared error of the network. The error is back propagated into previous layers one layer at a time. The process of back-propagating the network errors continues until the first layer is reached. The network type called Feed forward, Back-propagation derives its name from this method of computing the error term.
    This rule is also referred to as the Windrow-Hoff Learning Rule and the Least Mean Square Learning Rule.
  • Kohonen s Learning Law
    This procedure, developed by Teuvo Kohonen, was inspired by learning in biological systems. In this procedure, the neurons compete for the opportunity to learn, or to update their weights. The processing neuron with the largest output is declared the winner and has the capability of inhibiting its competitors as well as exciting its neighbors. Only the winner is permitted output, and only the winner plus its neighbors are allowed to update their connection weights.

The Kohonen rule does not require desired output. Therefor it is implemented in the unsupervised methods of learning. Kohonen has used this rule combined with the on-center/off-surround intra- layer connection (discussed earlier under 2.2.2.2) to create the self-organizing neural network, which has an unsupervised learning method.


The Single Neuron

Let’s start by looking at the two types of neuron which are each the single unit component of both the BC and the ANN. A biological neuron is a hugely complex component with internal machinery, chemical and physical processes, and a developmental and evolutionary history. Figure 1 is a schematic of the biological neuron and the artificial neuron. Currently ANNs are made of artificial neurons that are thought to be analogous to the biological neuron, which consists of a neuronal cell body — where the input to the node represents the dendrites and the outputs represent the axon. This concept of input-output is remarkably similar to the cortical circuit, where synapses on dendrites receive inputs, and axonal synapses put out connections with the dendrites of neurons further along the chain. Whilst dendrites and axons are anatomically and physiologically distinct in the BC, in ANNs, they are the same connections between neuron layers and are only defined by whether they input the neuron cell body (therefore a dendrite) or output the neuron cell body (therefore an axon).

Now let’s take a further look at the differences. In the ANN, inputs to the nodes are weighted by a process known as backpropagation, and the output is often a function of the weighted sum of the inputs. This is a gross simplification of the nuances of the electro-chemical processes driving activity in a biological neuron. There is some evidence suggesting backpropagation facilitates synaptic strengthening in the biological neuron, however it remains poorly understood and needs a larger body of evidence to be accepted more widely. For the biological neuron, in order to produce an output, the voltage level within the cell-body must reach a threshold that initiates an action potential as the output, and whose voltage level is always a constant at the axon. To summarise, unlike an artificial neuron whose output level can be varied, biological neurons always fire at a constant voltage level. Despite this constant output, the biological neuron has the capacity to excite a vast number of neurons in the vicinity and further regions of the brain due to the reach of its connections (

86 billion neurons in the human brain have approximately 1000 synaptic connections along the axon). Similarly at the dendrites, the inputs of biological neurons, non-linear computations are performed that are neither fully understood, nor reproduced by ANNs. Many neurons in the brain have a dendritic tree of remarkable morphological complexity and a well-balanced interaction of different ion channels that depending on the exact input timing and location, can promote some inputs while it suppresses others.


What Is The Relation Between Artificial And Biological Neuron?

We have heard of the latest advancements in the field of deep learning due to the usage of different neural networks. Most of these achievements are simply astonishing and I find myself amazed after reading every new article on the advancements in this field almost every week. At the most basic level, all such neural networks are made up of artificial neurons that try to mimic the working of biological neurons. I had a curiosity about understanding how these artificial neurons compare to the structure of biological neurons in our brains and if possibly this could lead to a way to improve neural networks further. So if you are curious about this topic too, then let’s embark on a short 5-minute journey to understand this topic in detail…

First, let’s understand how biological neurons work inside our brains…


Hardware differences

In the introduction to Biological and Computer Vision, Kreiman writes, “I am particularly excited about connecting biological and computational circuits. Biological vision is the product of millions of years of evolution. There is no reason to reinvent the wheel when developing computational models. We can learn from how biology solves vision problems and use the solutions as inspiration to build better algorithms.”

And indeed, the study of the visual cortex has been a great source of inspiration for computer vision and AI. But before being able to digitize vision, scientists had to overcome the huge hardware gap between biological and computer vision. Biological vision runs on an interconnected network of cortical cells and organic neurons. Computer vision, on the other hand, runs on electronic chips composed of transistors.

Therefore, a theory of vision must be defined at a level that can be implemented in computers in a way that is comparable to living beings. Kreiman calls this the “Goldilocks resolution,” a level of abstraction that is neither too detailed nor too simplified.

For instance, early efforts in computer vision tried to tackle computer vision at a very abstract level, in a way that ignored how human and animal brains recognize visual patterns. Those approaches have proven to be very brittle and inefficient. On the other hand, studying and simulating brains at the molecular level would prove to be computationally inefficient.

“I am not a big fan of what I call ‘copying biology,’” Kreiman told TechTalks. “There are many aspects of biology that can and should be abstracted away. We probably do not need units with 20,000 proteins and a cytoplasm and complex dendritic geometries. That would be too much biological detail. On the other hand, we cannot merely study behavior—that is not enough detail.”

Во Biological and Computer Vision, Kreiman defines the Goldilocks scale of neocortical circuits as neuronal activities per millisecond. Advances in neuroscience and medical technology have made it possible to study the activities of individual neurons at millisecond time granularity.

And the results of those studies have helped develop different types of artificial neural networks, AI algorithms that loosely simulate the workings of cortical areas of the mammal brain. In recent years, neural networks have proven to be the most efficient algorithm for pattern recognition in visual data and have become the key component of many computer vision applications.


Learning Process In ANNs

Due to their different concepts, the process of learning differs between ANNs and BNSs.

For ANNs, we usually use a technique called gradient descent to train the network. Gradient descent requires a large amount of data (the data has to be annotated for supervised learning) in order to determine the gradient of a predefined cost function and to converge to a (ideally global) minimum. Once the minimum is found, the network is considered trained and can be used for inference. Usually, no further training occurs at this stage. Multiple versions of gradient descent have been invented over time, with some of the more prominent being the Stochastic Gradient Descent (SGD), Adadelta или Адам.

The advantages of gradient descent include fast and simple implementation and relatively fast convergence as compared to algorithms such as Genetic Algorithms (GA).

One of the disadvantages is that in order to apply gradient descent, the network has to be static, i.e. the connections between neurons may change in strength but not in number. Therefore, during the final inference stage, the computational load remains the same regardless of the complexity of the actual problem.

Another issue with gradient descent is its tendency to overfit the training data. Overfitting causes the network to have good performance on training data and bad performance on test data. For complex problems such as computer vision problems that require networks with millions of parameters, the only way to alleviate this issue is to provide more training data. This can limit the applicability of deep learning for problems with small amounts of available data.


Difference between Biological Neurons and Artificial Neurons

  • Problem in ANNs can have instances that are represented by many attribute-value pairs.
  • ANNs used for problems having the target function output may be discrete-valued, real-valued, or a vector of several real- or discrete-valued attributes.
  • ANN learning methods are quite robust to noise in the training data. The training examples may contain errors, which do not affect the final output.
  • It is used generally used where the fast evaluation of the learned target function may be required.
  • ANNs can bear long training times depending on factors such as the number of weights in the network, the number of training examples considered, and the settings of various learning algorithm parameters.

The McCulloch-Pitts Model of Neuron:
The early model of an artificial neuron is introduced by Warren McCulloch and Walter Pitts in 1943. The McCulloch-Pitts neural model is also known as linear threshold gate. It is a neuron of a set of inputs I1, I2,…, Im and one output y. The linear threshold gate simply classifies the set of inputs into two different classes. Thus the output y is binary. Such a function can be described mathematically using these equations:

W1,W2,W3….Wn are weight values normalized in the range of either (0,1)or (-1,1) and associated with each input line, Sum is the weighted sum, and is a threshold constant. The function f is a linear step function at the threshold

Single-layer Neural Networks (Perceptrons)
Input is multi-dimensional (i.e. input can be a vector):
input x = ( I1, I2, . In)
Input nodes (or units) are connected (typically fully) to a node (or multiple nodes) in the next layer. A node in the next layer takes a weighted sum of all its inputs:

The rule:
The output node has a “threshold” t.
Rule: If summed input ? t, then it “fires” (output y = 1). Else (summed input < t) it doesn't fire (output y = 0).


Limitations of Perceptrons:
(i) The output values of a perceptron can take on only one of two values (0 or 1) due to the hard-limit transfer function.
(ii) Perceptrons can only classify linearly separable sets of vectors. If a straight line or a plane can be drawn to separate the input vectors into their correct categories, the input vectors are linearly separable. If the vectors are not linearly separable, learning will never reach a point where all vectors are classified properly
The Boolean function XOR is not linearly separable (Its positive and negative instances cannot be separated by a line or hyperplane). Hence a single layer perceptron can never compute the XOR function. This is a big drawback which once resulted in the stagnation of the field of neural networks. But this has been solved by multi-layer.

Multi-layer Neural Networks
A Multi-Layer Perceptron (MLP) or Multi-Layer Neural Network contains one or more hidden layers (apart from one input and one output layer). While a single layer perceptron can only learn linear functions, a multi-layer perceptron can also learn non – linear functions.

This neuron takes as input x1,x2,….,x3 (and a +1 bias term), and outputs f(summed inputs+bias), where f(.) called the activation function. The main function of Bias is to provide every node with a trainable constant value (in addition to the normal inputs that the node receives). Every activation function (or non-linearity) takes a single number and performs a certain fixed mathematical operation on it. There are several activation functions you may encounter in practice:

Sigmoid:takes real-valued input and squashes it to range between 0 and 1.

tanh:takes real-valued input and squashes it to the range [-1, 1 ].

ReLu:ReLu stands for Rectified Linear Units. It takes real-valued input and thresholds it to 0 (replaces negative values to 0 ).


It’s almost harder to understand all the acronyms that surround artificial intelligence (AI) than the underlying technology. Couple that with the different disciplines of AI as well as application domains and it’s easy for the average person to tune out and move on.

Below we attempt to explain the important parts of artificial intelligence and how they fit together. At Sonix we are specifically focused on automatic speech recognition so we explain the key technologies with that in mind.

First let’s start with some of the most commonly used acronyms and their definitions:

  • Artificial Intelligence (AI) -the broad discipline of creating intelligent machines
  • Machine Learning (ML) -refers to systems that can learn from experience
  • Deep Learning (DL) -refers to systems that learn from experience on large data sets
  • Artificial Neural Networks (ANN) -refers to models of human neural networks that are designed to help computers learn
  • Natural Language Processing (NLP) -refers to systems that can understand language
  • Automated Speech Recognition (ASR) -refers to the use of computer hardware and software-based techniques to identify and process human voice

Artificial intelligence (AI) is the overarching discipline that covers anything related to making machines smart. Whether it’s a robot, a refrigerator, a car, or a software application, if you are making them smart, then it’s AI. Machine Learning (ML) is commonly used alongside AI but they are not the same thing. ML is a subset of AI. ML refers to systems that can learn by themselves. Systems that get smarter and smarter over time without human intervention. Deep Learning (DL) is ML but applied to large data sets. Most AI work now involves ML because intelligent behavior requires considerable knowledge, and learning is the easiest way to get that knowledge. The image below captures the relationship between AI, ML, and DL.

There are many techniques and approaches to ML. One of those approaches is artificial neural networks (ANN), sometimes just called neural networks. A good example of this is Amazon’s recommendation engine. Amazon uses artificial neural networks to generate recommendations for its customers. Amazon suggests products by showing you “customers who viewed this item also viewed” and “customers who bought this item also bought”. Amazon assimilates data from all its users browsing experiences and uses that information to make effective product recommendations.

At Sonix we convert audio to text using machines. The principle underlying technologies are automated speech recognition (ASR) and natural language processing (NLP). ASR is the processing of speech to text whereas NLP is the processing of the text to understand meaning. Because humans speak with colloquialisms and abbreviations it takes extensive computer analysis of natural language to drive accurate outputs.

ASR and NLP fall under AI. ML and NLP have some overlap as ML is often used for NLP tasks. ASR also overlaps with ML. It has historically been a driving force behind many machine learning techniques.

In summary, DL is subset of ML and both are subsets of AI. ASR & NLP are fall under AI and overlap with ML & DL. It's amazing how they are all intertwined.


What is the difference between biological and artificial neural networks? - Психологија

Artificial Neural Networks
What are they?
How do they work?
In what areas are they used?

2. What are Artificial Neural Networks?

This report is intended to review and help the reader understand what Artificial Neural Networks are, how they work, and where they are currently being used. This project is a result of an assignment in AI. The report is a non-technical report, thereby it does not go into depth with mathematical formulas, but tries to give a more general understanding

To achieve the objectives with this report, the report is done by a descriptive approach. The data used in this report is secondary data gained by studying, reviewing books, Internet publications, and information gained in AI-lectures taught by Dr. Terry L. Huston.

Artificial Neural Network is a system loosely modeled on the human brain. The field goes by many names, such as connectionism, parallel distributed processing, neuro-computing, natural intelligent systems, machine learning algorithms, and artificial neural networks. It is an attempt to simulate within specialized hardware or sophisticated software, the multiple layers of simple processing elements called neurons. Each neuron is linked to certain of its neighbors with varying coefficients of connectivity that represent the strengths of these connections. Learning is accomplished by adjusting these strengths to cause the overall network to output appropriate results.

The most basic components of neural networks are modeled after the structure of the brain. Some neural network structures are not closely to the brain and some does not have a biological counterpart in the brain. However, neural networks have a strong similarity to the biological brain and therefore a great deal of the terminology is borrowed from neuroscience.

The most basic element of the human brain is a specific type of cell, which provides us with the abilities to remember, think, and apply previous experiences to our every action. These cells are known as neurons, each of these neurons can connect with up to 200000 other neurons. The power of the brain comes from the numbers of these basic components and the multiple connections between them.

All natural neurons have four basic components, which are dendrites, soma, axon, and synapses. Basically, a biological neuron receives inputs from other sources, combines them in some way, performs a generally nonlinear operation on the result, and then output the final result. The figure below shows a simplified biological neuron and the relationship of its four components.

The basic unit of neural networks, the artificial neurons, simulates the four basic functions of natural neurons. Artificial neurons are much simpler than the biological neuron the figure below shows the basics of an artificial neuron.

Note that various inputs to the network are represented by the mathematical symbol, x(n). Each of these inputs are multiplied by a connection weight, these weights are represented by w(n). In the simplest case, these products are simply summed, fed through a transfer function to generate a result, and then output.

Even though all artificial neural networks are constructed from this basic building block the fundamentals may vary in these building blocks and there are differences.

  • Arranging neurons in various layers.
  • Deciding the type of connections among neurons for different layers, as well as among the neurons within a layer.
  • Deciding the way a neuron receives input and produces output.
  • Determining the strength of connection within the network by allowing the network learn the appropriate values of connection weights by using a training data set.

Biologically, neural networks are constructed in a three dimensional way from microscopic components. These neurons seem capable of nearly unrestricted interconnections. This is not true in any man-made network. Artificial neural networks are the simple clustering of the primitive artificial neurons. This clustering occurs by creating layers, which are then connected to one another. How these layers connect may also vary. Basically, all artificial neural networks have a similar structure of topology. Some of the neurons interface the real world to receive its inputs and other neurons provide the real world with the network s outputs. All the rest of the neurons are hidden form view.

As the figure above shows, the neurons are grouped into layers The input layer consist of neurons that receive input form the external environment. The output layer consists of neurons that communicate the output of the system to the user or external environment. There are usually a number of hidden layers between these two layers the figure above shows a simple structure with only one hidden layer.

When the input layer receives the input its neurons produce output, which becomes input to the other layers of the system. The process continues until a certain condition is satisfied or until the output layer is invoked and fires their output to the external environment.

To determine the number of hidden neurons the network should have to perform its best, one are often left out to the method trial and error. If you increase the hidden number of neurons too much you will get an over fit, that is the net will have problem to generalize. The training set of data will be memorized, making the network useless on new data sets.

Neurons are connected via a network of paths carrying the output of one neuron as input to another neuron. These paths is normally unidirectional, there might however be a two-way connection between two neurons, because there may be an another path in reverse direction. A neuron receives input from many neurons, but produce a single output, which is communicated to other neurons.

The neuron in a layer may communicate with each other, or they may not have any connections. The neurons of one layer are always connected to the neurons of at least another layer.

  • Fully connected
    Each neuron on the first layer is connected to every neuron on the second layer.
  • Partially connected
    A neuron of the first layer does not have to be connected to all neurons on the second layer.
  • Feed forward
    The neurons on the first layer send their output to the neurons on the second layer, but they do not receive any input back form the neurons on the second layer.
  • Bi-directional
    There is another set of connections carrying the output of the neurons of the second layer into the neurons of the first layer.
  • Hierarchical
    If a neural network has a hierarchical structure, the neurons of a lower layer may only communicate with neurons on the next level of layer.
  • Resonance
    The layers have bi-directional connections, and they can continue sending messages across the connections a number of times until a certain condition is achieved.
  • Recurrent
    The neurons within a layer are fully- or partially connected to one another. After these neurons receive input form another layer, they communicate their outputs with one another a number of times before they are allowed to send their outputs to another layer. Generally some conditions among the neurons of the layer should be achieved before they communicate their outputs to another layer.
  • On-center/off surround
    A neuron within a layer has excitatory connections to itself and its immediate neighbors, and has inhibitory connections to other neurons. One can imagine this type of connection as a competitive gang of neurons. Each gang excites itself and its gang members and inhibits all members of other gangs. After a few rounds of signal interchange, the neurons with an active output value will win, and is allowed to update its and its gang member s weights. (There are two types of connections between two neurons, excitatory or inhibitory. In the excitatory connection, the output of one neuron increases the action potential of the neuron to which it is connected. When the connection type between two neurons is inhibitory, then the output of the neuron sending a message would reduce the activity or action potential of the receiving neuron. One causes the summing mechanism of the next neuron to add while the other causes it to subtract. One excites while the other inhibits.)
  1. Unsupervised learning
    The hidden neurons must find a way to organize themselves without help from the outside. In this approach, no sample outputs are provided to the network against which it can measure its predictive performance for a given vector of inputs. This is learning by doing.
  2. Reinforcement learning
    This method works on reinforcement from the outside. The connections among the neurons in the hidden layer are randomly arranged, then reshuffled as the network is told how close it is to solving the problem. Reinforcement learning is also called supervised learning, because it requires a teacher. The teacher may be a training set of data or an observer who grades the performance of the network results.

    Both unsupervised and reinforcement suffer from relative slowness and inefficiency relying on a random shuffling to find the proper connection weights.

  3. Back propagation
    This method is proven highly successful in training of multilayered neural nets. The network is not just given reinforcement for how it is doing on a task. Information about errors is also filtered back through the system and is used to adjust the connections between the layers, thus improving performance. A form of supervised learning.
  • Off-line
    In the off-line learning methods, once the systems enters into the operation mode, its weights are fixed and do not change any more. Most of the networks are of the off-line learning type.
  • On-line
    In on-line or real time learning, when the system is in operating mode (recall), it continues to learn while being used as a decision tool. This type of learning has a more complex design structure.

  • Hebb s Rule
    The first and the best known learning rule was introduced by Donald Hebb. The description appeared in his book The organization of Behavior in 1949. This basic rule is: If a neuron receives an input from another neuron, and if both are highly active (mathematically have the same sign), the weight between the neurons should be strengthened.
  • Hopfield Law
    This law is similar to Hebb s Rule with the exception that it specifies the magnitude of the strengthening or weakening. It states, "if the desired output and the input are both active or both inactive, increment the connection weight by the learning rate, otherwise decrement the weight by the learning rate." (Most learning functions have some provision for a learning rate, or a learning constant. Usually this term is positive and between zero and one.)
  • The Delta Rule
    The Delta Rule is a further variation of Hebb s Rule, and it is one of the most commonly used. This rule is based on the idea of continuously modifying the strengths of the input connections to reduce the difference (the delta) between the desired output value and the actual output of a neuron. This rule changes the connection weights in the way that minimizes the mean squared error of the network. The error is back propagated into previous layers one layer at a time. The process of back-propagating the network errors continues until the first layer is reached. The network type called Feed forward, Back-propagation derives its name from this method of computing the error term.
    This rule is also referred to as the Windrow-Hoff Learning Rule and the Least Mean Square Learning Rule.
  • Kohonen s Learning Law
    This procedure, developed by Teuvo Kohonen, was inspired by learning in biological systems. In this procedure, the neurons compete for the opportunity to learn, or to update their weights. The processing neuron with the largest output is declared the winner and has the capability of inhibiting its competitors as well as exciting its neighbors. Only the winner is permitted output, and only the winner plus its neighbors are allowed to update their connection weights.

The Kohonen rule does not require desired output. Therefor it is implemented in the unsupervised methods of learning. Kohonen has used this rule combined with the on-center/off-surround intra- layer connection (discussed earlier under 2.2.2.2) to create the self-organizing neural network, which has an unsupervised learning method.


Deep Neural Networks: A New Framework for Modeling Biological Vision and Brain Information Processing

Recent advances in neural network modeling have enabled major strides in computer vision and other artificial intelligence applications. Human-level visual recognition abilities are coming within reach of artificial systems. Artificial neural networks are inspired by the brain, and their computations could be implemented in biological neurons. Convolutional feedforward networks, which now dominate computer vision, take further inspiration from the architecture of the primate visual hierarchy. However, the current models are designed with engineering goals, not to model brain computations. Nevertheless, initial studies comparing internal representations between these models and primate brains find surprisingly similar representational spaces. With human-level performance no longer out of reach, we are entering an exciting new era, in which we will be able to build biologically faithful feedforward and recurrent computational models of how biological brains perform high-level feats of intelligence, including vision.


So what do machine learning and deep learning mean for customer service?

Many of today’s AI applications in customer service utilize machine learning algorithms. They're used to drive self-service, increase agent productivity, and make workflows more reliable.

The data fed into those algorithms comes from a constant flux of incoming customer queries, which includes relevant context into the issues that customers are facing. Aggregating that context into an AI application, in turn, leads to quicker and more accurate predictions. This has made artificial intelligence an exciting prospect for many businesses, with industry leaders speculating that the most practical applications of business-related AI will be for customer service.

And as deep learning becomes more refined, we’ll see even more advanced applications of artificial intelligence in customer service. A great example is Zendesk’s own Answer Bot, which incorporates a deep learning model to understand the context of a support ticket and learn which help articles it should suggest to a customer.


Погледнете го видеото: No Mans Sky NEXT Patch PC Only RELEASED (Мај 2022).


Коментари:

  1. Kejinn

    Bravo, excellent thinking

  2. Tauzragore

    Точно, корисни информации

  3. Arashijas

    Оваа многу добра мисла, патем, се јавува токму сега

  4. Vudosho

    Мислам дека правам грешки. Предлагам да разговараме за тоа. Пишувај ми во попладне, зборува со тебе.

  5. Dallan

    Between us, try to search for the answer to your question in google.com

  6. Lester

    фразата Неспоредлив, многу ме радува :)

  7. Faenos

    Апсолутно се согласувам со тебе. Има нешто во врска со тоа, и тоа е добра идеја. Подготвен сум да ве поддржам.

  8. Yakout

    I agree with all of the above. Ајде да разговараме за ова прашање.



Напишете порака