Alles, was Sie über ANN Machine Learning wissen müssen
Um zu verstehen, was ein ANN (Artificial Neural Network) ist, muss man zunächst verstehen, worum es bei einem neuronalen Netzwerk überhaupt geht. Genau wie dein Gehirn bestehen neuronale Netzwerke aus zahlreichen Neuronen, die miteinander verbunden sind. Viele Anwendungen nutzen neuronale Netzwerke, um unbekannte Beziehungen zwischen verschiedenen Parametern auf der Grundlage einer großen Anzahl von Beispielen zu modellieren
Die Klassifizierung handgeschriebener Ziffern, Spracherkennung und die Vorhersage von Aktienkursen sind einige prominente Beispiele für erfolgreiche Anwendungen neuronaler Netzwerke.
Im Jahr 1943 schuf der amerikanische Neurophysiologe und Kybernetiker Warren S. McCulloch (der Mann, der künstliche neuronale Netzwerke erfand) das erste konzeptionelle Modell eines künstlichen neuronalen Netzwerks, dem zufolge ein Neuron als „ein logischer Kalkül der in der Nervenaktivität immanenten Ideen“ bezeichnet wird. Im Grunde ist es eine einzelne Zelle in einem Netzwerk von Zellen, die eine Eingabe empfängt, sie verarbeitet und eine Ausgabe erzeugt.
Dieser Artikel von Zilliz, dem führenden Anbieter von Vektordatenbank- und KI-Technologien, bietet ein umfassendes Verständnis von ANN-Maschinellem Lernen und dessen Funktionsweise.
Was ist ein künstliches neuronales Netzwerk?
Definition eines künstlichen neuronalen Netzwerks
Ein künstliches neuronales Netzwerk (ANN) besteht aus einer Eingabeschicht, mehreren verborgenen Schichten und einer Ausgabeschicht, die zusammen die Grundstruktur des neuronalen Netzwerks bilden. Jeder Knoten in einer Schicht ist mit jedem Knoten in der folgenden Schicht verbunden. Jeder gegebene Knoten verarbeitet die gewichtete Summe seiner Eingaben mithilfe einer nichtlinearen Aktivierungsfunktion. Dies ist die Ausgabe des Knotens, die zur Eingabe eines anderen Knotens in der nächsten Schicht wird.
Das Signal fließt von links nach rechts, und die endgültige Ausgabe wird berechnet, indem dieses Verfahren für jeden Knoten wiederholt wird, wodurch die Struktur des neuronalen Netzwerks vervollständigt wird. Das Erlernen der Gewichte, die mit allen Kanten verbunden sind, ist das, was das Training dieses tiefen neuronalen Netzwerks ausmacht.
Die Architektur des künstlichen neuronalen Netzwerks. Quelle: http://scientiairanica.sharif.edu/article_4520_0ed0cd925b330c8798c33c951127b09e.pdf
Abbildung 2 zeigt ein typisches künstliches Neuron sowie die Modellierung eines mehrschichtigen neuronalen Netzwerks. In dieser Abbildung wird der Signalfluss von den Eingaben x1,...,xn als unidirektional betrachtet, wie durch Pfeile angezeigt, ebenso wie der Signalfluss von der Ausgabe eines Neurons (O).
Ein Neuron eines künstlichen neuronalen Netzwerks (ANN). Quelle: http://scientiairanica.sharif.edu/article_4520_0ed0cd925b330c8798c33c951127b09e.pdf
Der Backpropagation-Algorithmus
In Feedforward-ANNs wird der Backpropagation-Algorithmus verwendet. Das bedeutet, dass die künstlichen Neuronen in Schichten organisiert sind und Signale „vorwärts“ senden, während Fehler rückwärts propagiert werden. Neuronen in der Eingabeschicht liefern Eingaben an das Netzwerk, und Neuronen in der Ausgabeschicht liefern Ausgaben an das Netzwerk.
Es könnte eine oder mehrere verborgene Zwischenschichten geben. Der Backpropagation-Algorithmus verwendet überwachtes Lernen, was bedeutet, dass wir dem Algorithmus Beispiele der Eingaben und Ausgaben zuführen, die das Netzwerk berechnen soll, und der Fehler (die Differenz zwischen tatsächlichen und erwarteten Ergebnissen) berechnet wird.
Der Backpropagation-Algorithmus ist darauf ausgelegt, diesen Fehler zu reduzieren, bis das ANN die Trainingsdaten lernt.
Die Sigmoidfunktion ist die häufigste Ausgabefunktion. Für große positive Zahlen liegt die Sigmoidfunktion sehr nahe bei eins, bei null bei 0,5 und für große negative Zahlen sehr nahe bei null. Dies ermöglicht einen sanften Übergang zwischen der niedrigen und hohen Ausgabe des Neurons (nahe null oder nahe eins).
Der Backpropagation-Algorithmus berechnet nun die Beziehung des Fehlers zur Ausgabe, zu den Eingaben und zu den Gewichten. Sobald wir dies bestimmt haben, können wir die Gradientenabstiegsmethode verwenden, um die Gewichte anzupassen.
Häufigste Aktivierungsfunktionen. Quelle: Wikipedia
Um komplexere Merkmale darzustellen und zunehmend komplexe Modelle zur Vorhersage und Klassifizierung von Daten auf der Grundlage von Tausenden oder sogar Millionen von Merkmalen zu "lesen", mussten sich ANN-Systeme weiterentwickeln und zu neuronalen Netzen der künstlichen Intelligenz werden.
Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das sich darauf konzentriert, aufeinanderfolgende "Schichten" zunehmend bedeutungsvoller Repräsentationen aus Daten zu lernen.
Künstliche neuronale Netze kommen in einer Vielzahl von Formen vor. Die Netze werden mithilfe einer Reihe von Parametern und mathematischen Operationen konstruiert, die die Ausgabe bestimmen.
Prominente Arten künstlicher neuronaler Netze
Ein ANN ist ein Datenverarbeitungssystem, das aus einer großen Anzahl einfacher, hochgradig miteinander verbundener Verarbeitungselemente (künstlicher Neuronen) in einer Architektur besteht, die von der Struktur der Großhirnrinde des Gehirns inspiriert ist.
Es gibt verschiedene Arten von neuronalen Netzarchitekturen. Sehen wir uns die am häufigsten verwendeten genauer an:
1. Feedforward-Neuronale Netze
Die grundlegendste Art von neuronalem Netz wird als Feedforward-Neuronale Netze (FNN) bezeichnet. Diese FNNssenden Daten in eine Richtung, durch verschiedene Eingabeknoten, bis sie den Ausgabeknoten erreichen. Das Netz kann versteckte Knotenschichten haben oder nicht, was seine Funktionsweise verständlicher macht. Es ist darauf ausgelegt, mit viel Rauschen umzugehen.
Daten gelangen in diese Art von neuronalem Netz durch Eingabeknoten und verlassen es durch Ausgabeknoten, und es kann versteckte Schichten haben. In diesem neuronalen Netz wird die klassifizierende Aktivierungsfunktion verwendet. Es ist nur die vorwärts propagierte Welle erforderlich. Backpropagation ist nicht erlaubt.
Feedforward-Neuronale Netze stehen im Mittelpunkt von Aufgaben wie Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache. Ein Feedforward-Neuronales Netz ist recht einfach und aufgrund seiner schlanken Architektur für einige Anwendungen des maschinellen Lernens äußerst nützlich.
2. Convolutional Neural Networks
Beispiel eines Convolutional Neural Network. Quelle: https://studentsxstudents.com/training-a-convolutional-neural-network-cnn-on-cifar-10-dataset-cde439b67bf3
Ein Convolutional Neural Network (CNN oder ConvNet) ist die häufigste Art eines tiefen neuronalen Netzes. Ein CNN schichtet gelernte Merkmale mit Eingabedaten, wodurch die Architektur gut geeignet ist, 2D-Daten wie Bilder zu verarbeiten. CNNs machen die manuelle Merkmalsextraktion überflüssig, sodass Sie keine Merkmale zur Bildklassifizierung identifizieren müssen.
Das CNN extrahiert Merkmale direkt aus Bildern. Die relevanten Merkmale sind nicht vortrainiert. Stattdessen werden sie gelernt, während das Netz auf einer Menge von Bildern trainiert.
Es gibt einige wichtige Gründe, warum Convolutional Neural Networks anderen Modellen neuronaler Netze vorgezogen werden. Zunächst verwendet CNN ein Konzept der Gewichtsteilung, das die Anzahl der zu trainierenden Parameter reduziert, was zu einer verbesserten Generalisierung führt. Da es weniger Parameter gibt, können CNNs leicht und ohne Overfitting trainiert werden. Außerdem wird bei CNNs die Klassifizierungsphase mit der Phase der Merkmalsextraktion kombiniert, und beide Phasen verwenden den Lernprozess. Darüber hinaus ist die Implementierung großer Netze mithilfe allgemeiner ANN-Modelle viel schwieriger als die Implementierung mithilfe von CNN.
CNNs werden aufgrund ihrer außergewöhnlichen Leistung in einer Vielzahl von Bereichen weit verbreitet eingesetzt, darunter Bildklassifizierung, Objekterkennung, Gesichtserkennung, Spracherkennung und Echtzeit-Automobilerkennung.
3. Rekurrente neuronale Netze
Ein Diagramm, das eine Architektur eines rekurrenten neuronalen Netzes zeigt. Quelle: https://www.cs.toronto.edu/~tingwuwang/rnn_tutorial.pdf
Rekurrente neuronale Netze haben, genau wie FNNs, verborgene Schichten mit einer zusätzlichen selbstschleifenden Verbindung, die es ermöglicht, verborgene Schichten zu einem Zeitpunkt als Eingabe für den nächsten Zeitpunkt zu verwenden. Jeder Knoten in einem neuronalen Netzwerkmodell wirkt wie eine Speicherzelle. Durch die Verarbeitung der Informationen, die sie erhalten, tragen diese Zellen dazu bei, intelligente Berechnungen und Implementierungen sicherzustellen. Die Fähigkeit dieses Modells, alle verarbeiteten Daten zu sammeln und wiederzuverwenden, macht es einzigartig.
Eine der wesentlichen Komponenten eines rekurrenten neuronalen Netzes ist eine robuste Rückkopplungsschleife. Mit rekurrenten neuronalen Netzen sind die Techniken neuronaler Netze in der Lage, aus ihren Fehlern „selbst zu lernen“. Wenn Daten nach einer falschen Vorhersage ein zweites Mal durch den Algorithmus laufen, versucht das System, unter Berücksichtigung des Feedbacks die richtige Vorhersage zu treffen.
Rekurrente neuronale Netze werden häufig in Anwendungen wie Text-to-Speech, Umsatzprognosen und Börsenprognosen eingesetzt.
Das Vanilla-RNN-Modell hat jedoch einen schwerwiegenden Fehler, der als Vanishing-Gradient-Problem bekannt ist und verhindert, dass es genau ist. Das bedeutet, dass das Netzwerk Schwierigkeiten hat, sich Wörter weiter hinten in der Sequenz zu merken, und seine Vorhersagen stattdessen nur auf die jüngsten Wörter stützt.
Um dieses Problem zu lösen, wurden Nachfolgemodelle wie LSTM und GRU eingeführt. Diese Netzwerke übertreffen traditionelle RNNs, da sie sowohl langfristige Zusammenhänge als auch nichtlineare Dynamiken im Fall eines Zeitreihen-Eingabedatensatzes aufrechterhalten können. In diesen Modellen fließen Gradienten unverändert, wodurch das Problem verschwindender Gradienten vermieden wird.
Vorteile der Verwendung von ANN
Werfen wir einen kurzen Blick auf die drei wichtigsten Vorteile künstlicher neuronaler Netze:
Fähigkeit zur Parallelverarbeitung: Ein künstliches neuronales Netz verfügt über die numerische Stärke, mehrere Aufgaben gleichzeitig auszuführen.
Breite Anwendungen: Da jedes neuronale Netz darauf ausgelegt ist, Maschinen wie Menschen funktionieren zu lassen, haben sie mehrere Vorteile gegenüber menschlichem Ersatz und ein breites Anwendungsspektrum. Die Technologie bietet Vorteile für die Bereiche Medizin, Ingenieurwesen, Bergbau, Landwirtschaft usw..
Kein Datenverlust: Da die Eingabe in den eigenen Netzwerken und nicht in einer Datenbank gespeichert wird, hat Datenverlust keine Auswirkungen auf den Betrieb.
Herausforderungen bei der Verwendung von ANN
Das Problem der Skalierbarkeit, des Testens, der Verifizierung und der Integration neuronaler Netzwerksysteme in moderne Umgebungen gehört heute zu den Hauptproblemen. Bei der Anwendung auf größere Probleme können neuronale Netzwerkprogramme instabil werden. Testen und Verifizierung sind in sensiblen Branchen wie Verteidigung, Kernenergie und Weltraumforschung ein Grund zur Sorge.
Ein ANN kann nicht mithilfe einer strukturierten Methodik ausgewählt, entwickelt, trainiert oder verifiziert werden. Es ist allgemein bekannt, dass die Lösungsqualität eines ANN von der Größe des Trainingssatzes, der Anzahl der Schichten und der Anzahl der Neuronen in jeder Schicht abhängt.
Viele Menschen glauben, dass die Ausgabe genauer wäre, wenn der Trainingssatz mehr Daten enthält. Das stimmt jedoch nicht. Ein zu kleiner Trainingssatz verhindert, dass das Netzwerk verallgemeinerte Muster aus den Eingaben lernt, während ein zu großer dazu führt, dass die verallgemeinerten Muster zerfallen und das Netzwerk anfällig für Eingaberauschen wird.
Ein neuronales Netzwerkmodell wird oft als „ultimative Black Box“ bezeichnet. Ein Mangel an Erklärungen hinter untersuchten Lösungen ist ein erheblicher Nachteil - es besteht die Unfähigkeit zu erklären, warum oder wie die Lösung Misstrauen gegenüber dem Netzwerk hervorruft. Wegen dieses Problems vermeiden einige Branchen, insbesondere die medizinische Gemeinschaft, die Verwendung eines neuronalen Netzwerkmodells.
Anwendung von ANN im maschinellen Lernen
Heute werden neuronale Netze in einer Vielzahl von Anwendungen in mehreren Branchen eingesetzt und nutzen die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens. Ihre Nutzung in Unternehmen hat in den letzten Jahren ein starkes Wachstum von 270 % erlebt. Hier sind einige Bereiche, in denen neuronale Netze äußerst effektiv sind.
Spracherkennung: Künstliche neuronale Netze werden heute routinemäßig in der Spracherkennungstechnologie eingesetzt. Früher wurden statistische Modelle wie das Hidden-Markov-Modell in der Spracherkennungstechnologie verwendet.
Bilderkennung: Diese Anwendung fällt unter die breitere Kategorie der Mustererkennung. Viele neuronale Netze wurden entwickelt, um handgeschriebene Zeichen zu erkennen, seien es Buchstaben oder Ziffern. Mit zahlreichen weiteren Anwendungen, darunter Gesichtserkennung in sozialen Medien und die Verarbeitung von Satellitenbildern, ist die Bilderkennung ein Bereich, der schnell wächst.
Textklassifizierung: Viele Anwendungen, darunter Websuche, Informationsfilterung, Spracherkennung, Lesbarkeitstests und Sentimentanalyse, hängen von der Textklassifizierung ab.
Prognose: Ein neuronales Netz kann Ergebnisse vorhersagen, indem es historische Trends untersucht. Neuronale Netze werden routinemäßig in Anwendungen in den Bereichen Bankwesen, Aktienmärkte und Wettervorhersage eingesetzt. In diesem Bereich wird weiter geforscht.
Soziale Medien: Neuronale Netze werden häufig verwendet, um das Nutzerverhalten zu analysieren. Enorme Mengen an nutzergenerierten Inhalten können von einem neuronalen Netz verarbeitet und analysiert werden. Jede Berührung, die ein Nutzer innerhalb einer App ausführt, soll aufschlussreiche Informationen liefern. Mithilfe dieser Daten werden dann zielgerichtete Anzeigen auf Grundlage von Nutzeraktivität, Präferenzen und Kaufverhalten ausgespielt.
Fazit zu ANN Machine Learning
Die Fähigkeit neuronaler Netze, ein breites Spektrum an Beziehungen zu untersuchen, ermöglicht es Nutzern, Phänomene schnell zu modellieren, die andernfalls schwer, wenn nicht sogar unmöglich, zu verstehen wären.
Die Verwaltung massiver Einbettungsvektoren, die von tiefen neuronalen Netzen und anderen Machine-Learning-Modellen erzeugt werden, ist entscheidend. Diese hochdimensionalen Daten machen den Berechnungsprozess extrem langsam, wenn eine herkömmliche Datenbank verwendet wird. Daher können sie in einer Vektordatenbank gespeichert werden.
Dies ist einer der vielen Anwendungsfälle von Vektordatenbanken. Und genau hier kommt Zilliz ins Spiel, insbesondere wenn Sie sich fragen, 'was ist eine Vektordatenbank?' und ob Sie sie erkunden sollten.
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