Anwendungen neuronaler Netze

Bevor wir die Bereiche untersuchen, in denen ANN ausgiebig verwendet wurde, müssen wir verstehen, warum ANN die bevorzugte Wahl für die Anwendung ist.

Warum künstliche neuronale Netze?

Wir müssen die Antwort auf die obige Frage anhand eines Beispiels eines Menschen verstehen. Als Kind haben wir die Dinge mit Hilfe unserer Ältesten gelernt, einschließlich unserer Eltern oder Lehrer. Später lernen wir dann durch Selbstlernen oder Üben unser ganzes Leben lang. Wissenschaftler und Forscher machen die Maschine ebenso intelligent wie ein Mensch, und ANN spielt dabei aus folgenden Gründen eine sehr wichtige Rolle:

• Mit Hilfe neuronaler Netze können wir die Lösung solcher Probleme finden, für die algorithmische Verfahren teuer sind oder nicht existieren.

• Neuronale Netze können anhand von Beispielen lernen, daher müssen wir sie nicht in großem Umfang programmieren.

• Neuronale Netze haben die Genauigkeit und die deutlich höhere Geschwindigkeit als herkömmliche Geschwindigkeiten.

Anwendungsbereiche

Es folgen einige Bereiche, in denen ANN verwendet wird. Es legt nahe, dass ANN in seiner Entwicklung und Anwendung einen interdisziplinären Ansatz verfolgt.

Spracherkennung

Die Sprache spielt eine herausragende Rolle in der Mensch-Mensch-Interaktion. Daher ist es für Menschen selbstverständlich, Sprachschnittstellen mit Computern zu erwarten. In der heutigen Zeit benötigt der Mensch für die Kommunikation mit Maschinen immer noch anspruchsvolle Sprachen, die schwer zu lernen und zu verwenden sind. Um diese Kommunikationsbarriere zu beseitigen, könnte eine einfache Lösung darin bestehen, in einer gesprochenen Sprache zu kommunizieren, die die Maschine verstehen kann.

Auf diesem Gebiet wurden große Fortschritte erzielt, doch sind solche Systeme immer noch mit dem Problem des begrenzten Wortschatzes oder der begrenzten Grammatik konfrontiert, zusammen mit dem Problem der Umschulung des Systems für verschiedene Sprecher unter verschiedenen Bedingungen. ANN spielt in diesem Bereich eine wichtige Rolle. Folgende ANNs wurden zur Spracherkennung verwendet -

• Multilayer-Netzwerke

• Mehrschichtige Netzwerke mit wiederkehrenden Verbindungen

• Selbstorganisierende Feature-Map von Kohonen

Das nützlichste Netzwerk hierfür ist die Kohonen Self-Organizing Feature Map, deren Eingabe als kurze Segmente der Sprachwellenform erfolgt. Es werden die gleichen Phoneme wie das Ausgabearray abgebildet, die als Merkmalsextraktionstechnik bezeichnet werden. Nach dem Extrahieren der Merkmale mit Hilfe einiger akustischer Modelle als Back-End-Verarbeitung wird die Äußerung erkannt.

Zeichenerkennung

Es ist ein interessantes Problem, das unter den allgemeinen Bereich der Mustererkennung fällt. Viele neuronale Netze wurden zur automatischen Erkennung handgeschriebener Zeichen, entweder Buchstaben oder Ziffern, entwickelt. Im Folgenden sind einige ANNs aufgeführt, die zur Zeichenerkennung verwendet wurden.

• Mehrschichtige neuronale Netze wie z. B. neuronale Backpropagation-Netze.
• Neocognitron

Obwohl neuronale Netze mit Rückausbreitung mehrere verborgene Schichten aufweisen, ist das Verbindungsmuster von einer Schicht zur nächsten lokalisiert. In ähnlicher Weise hat Neocognitron auch mehrere verborgene Schichten und sein Training wird Schicht für Schicht für solche Arten von Anwendungen durchgeführt.

Antrag auf Überprüfung der Unterschrift

Signaturen sind eine der nützlichsten Methoden, um eine Person bei Rechtsgeschäften zu autorisieren und zu authentifizieren. Die Technik zur Überprüfung der Signatur ist eine nicht auf dem Sehen basierende Technik.

Für diese Anwendung besteht der erste Ansatz darin, das Merkmal bzw. den geometrischen Merkmalssatz zu extrahieren, der die Signatur darstellt. Mit diesen Funktionssätzen müssen wir die neuronalen Netze mithilfe eines effizienten Algorithmus für neuronale Netze trainieren. Dieses trainierte neuronale Netzwerk klassifiziert die Signatur in der Überprüfungsphase als echt oder gefälscht.

Erkennung des menschlichen Gesichts

Es ist eine der biometrischen Methoden, um das gegebene Gesicht zu identifizieren. Dies ist eine typische Aufgabe aufgrund der Charakterisierung von Bildern ohne Gesicht. Wenn ein neuronales Netzwerk jedoch gut trainiert ist, kann es in zwei Klassen unterteilt werden, nämlich Bilder mit Gesichtern und Bilder ohne Gesichter.

Zunächst müssen alle Eingabebilder vorverarbeitet werden. Dann muss die Dimensionalität dieses Bildes reduziert werden. Und schließlich muss es unter Verwendung eines Trainingsalgorithmus für neuronale Netze klassifiziert werden. Folgende neuronale Netze werden zu Trainingszwecken mit vorverarbeitetem Bild verwendet -

• Vollständig verbundenes mehrschichtiges neuronales Feed-Forward-Netzwerk, das mithilfe eines Back-Propagation-Algorithmus trainiert wurde.

• Zur Reduzierung der Dimensionalität wird die Hauptkomponentenanalyse (PCA) verwendet.