ニューラルネットワークの応用

ANNが広く使用されている分野を研究する前に、ANNがアプリケーションの好ましい選択である理由を理解する必要があります。

なぜ人工ニューラルネットワークなのか？

上記の質問に対する答えを人間の例で理解する必要があります。子供の頃、私たちは両親や教師を含む長老たちの助けを借りて物事を学びました。その後、自己学習または実践によって、私たちは生涯を通じて学び続けます。科学者や研究者も人間と同じように機械をインテリジェントにしていますが、ANNは次の理由から非常に重要な役割を果たしています。

ニューラルネットワークの助けを借りて、アルゴリズム的手法が高価であるか存在しないような問題の解決策を見つけることができます。
ニューラルネットワークは例によって学習できるため、プログラムする必要はあまりありません。
ニューラルネットワークは、従来の速度よりも精度が高く、速度が大幅に高速です。

適用分野

以下は、ANNが使用されている領域の一部です。それは、ANNがその開発と応用において学際的なアプローチを持っていることを示唆しています。

音声認識

スピーチは、人間と人間の相互作用において重要な役割を果たします。したがって、人々がコンピュータとの音声インターフェースを期待するのは当然です。現代においても、機械とのコミュニケーションには、人間は習得や使用が難しい高度な言語を必要としています。このコミュニケーションの障壁を緩和するための簡単な解決策は、マシンが理解できる話し言葉でのコミュニケーションです。

この分野では大きな進歩が見られましたが、それでもこの種のシステムは、さまざまな条件でさまざまな話者のためにシステムを再トレーニングするという問題とともに、語彙や文法が限られているという問題に直面しています。ANNはこの分野で主要な役割を果たしています。以下のANNが音声認識に使用されています-

多層ネットワーク
繰り返し接続する多層ネットワーク
コホーネン自己組織化特徴マップ

このための最も有用なネットワークは、音声波形の短いセグメントとして入力を持つKohonen自己組織化特徴マップです。特徴抽出手法と呼ばれる、出力配列と同じ種類の音素をマッピングします。特徴を抽出した後、バックエンド処理としていくつかの音響モデルの助けを借りて、それは発話を認識します。

文字認識

これは、パターン認識の一般的な領域に該当する興味深い問題です。文字または数字のいずれかの手書き文字を自動認識するために、多くのニューラルネットワークが開発されてきました。以下は、文字認識に使用されているいくつかのANNです-

バックプロパゲーションニューラルネットワークなどの多層ニューラルネットワーク。
Neocognitron

バックプロパゲーションニューラルネットワークにはいくつかの隠れ層がありますが、ある層から次の層への接続パターンは局所化されています。同様に、ネオコグニトロンにもいくつかの隠れ層があり、そのトレーニングはそのような種類のアプリケーションのために層ごとに行われます。

署名検証アプリケーション

署名は、法律取引で個人を承認および認証するための最も便利な方法の1つです。署名検証手法は、非ビジョンベースの手法です。

このアプリケーションの場合、最初のアプローチは、特徴、または署名を表す幾何学的特徴セットを抽出することです。これらの機能セットを使用して、効率的なニューラルネットワークアルゴリズムを使用してニューラルネットワークをトレーニングする必要があります。この訓練されたニューラルネットワークは、検証段階で署名を本物または偽造として分類します。

人間の顔認識

これは、特定の顔を識別するための生体認証方法の1つです。「顔以外の」画像の特性評価のため、これは典型的なタスクです。ただし、ニューラルネットワークが十分にトレーニングされている場合は、顔のある画像と顔のない画像の2つのクラスに分類できます。

まず、すべての入力画像を前処理する必要があります。次に、その画像の次元を減らす必要があります。そして最後に、ニューラルネットワークトレーニングアルゴリズムを使用して分類する必要があります。次のニューラルネットワークは、前処理された画像を使用したトレーニング目的で使用されます-

バックプロパゲーションアルゴリズムの助けを借りて訓練された完全に接続された多層フィードフォワードニューラルネットワーク。
次元削減には、主成分分析（PCA）が使用されます。