Приложения нейронных сетей

Прежде чем изучать области, в которых ИНС широко используется, нам необходимо понять, почему ИНС является предпочтительным выбором приложения.

Почему искусственные нейронные сети?

Нам нужно понять ответ на поставленный выше вопрос на примере человека. В детстве мы учились этому с помощью старших, в том числе родителей или учителей. Позже, путем самообучения или практики, мы продолжаем учиться на протяжении всей жизни. Ученые и исследователи также делают машину интеллектуальной, как и человека, и ИНС играет в этом очень важную роль по следующим причинам:

С помощью нейронных сетей мы можем найти решение таких задач, для которых алгоритмический метод дорог или не существует.
Нейронные сети могут учиться на примере, поэтому нам не нужно много программировать.
Нейронные сети имеют точность и значительно большую скорость, чем обычные.

Области применения

Ниже приведены некоторые из областей, в которых используется ИНС. Это говорит о том, что ИНС использует междисциплинарный подход к разработке и применению.

Распознавание речи

Речь играет важную роль во взаимодействии человека и человека. Поэтому для людей естественно ожидать речевого интерфейса с компьютером. В нынешнюю эпоху для общения с машинами людям по-прежнему нужны сложные языки, которые трудно выучить и использовать. Чтобы облегчить этот коммуникационный барьер, простым решением может быть общение на разговорном языке, понятном машине.

В этой области был достигнут большой прогресс, однако, такие системы все еще сталкиваются с проблемой ограниченного словарного запаса или грамматики, а также с проблемой переобучения системы для разных говорящих в разных условиях. ИНС играет важную роль в этой области. Следующие ИНС были использованы для распознавания речи -

Многослойные сети
Многослойные сети с повторяющимися подключениями
Самоорганизующаяся карта объектов Кохонена

Наиболее полезной сетью для этого является карта самоорганизующихся функций Кохонена, которая вводится в виде коротких сегментов речевого сигнала. Он отобразит тот же вид фонем, что и выходной массив, что называется методом извлечения признаков. После извлечения признаков с помощью некоторых акустических моделей в качестве внутренней обработки он распознает высказывание.

Распознавание персонажей

Это интересная проблема, которая относится к общей области распознавания образов. Многие нейронные сети были разработаны для автоматического распознавания рукописных символов, букв или цифр. Ниже приведены некоторые ИНС, которые использовались для распознавания символов.

Многослойные нейронные сети, такие как нейронные сети обратного распространения.
Neocognitron

Хотя нейронные сети с обратным распространением информации имеют несколько скрытых слоев, схема соединения от одного уровня к другому локализована. Точно так же неокогнитрон также имеет несколько скрытых слоев, и его обучение выполняется слой за слоем для таких приложений.

Заявление о проверке подписи

Подписи - один из самых полезных способов авторизации и аутентификации человека в юридических сделках. Техника проверки подписи не основана на видении.

Для этого приложения первый подход состоит в том, чтобы извлечь элемент или, скорее, набор геометрических элементов, представляющий подпись. С помощью этих наборов функций мы должны обучать нейронные сети, используя эффективный алгоритм нейронной сети. Эта обученная нейронная сеть будет классифицировать подпись как подлинную или поддельную на этапе проверки.

Распознавание человеческого лица

Это один из биометрических методов идентификации лица. Это типичная задача из-за характеристики изображений «без лица». Однако, если нейронная сеть хорошо обучена, то ее можно разделить на два класса, а именно изображения с лицами и изображения без лиц.

Во-первых, все входные изображения должны быть предварительно обработаны. Затем необходимо уменьшить размерность этого изображения. И, наконец, его необходимо классифицировать с помощью алгоритма обучения нейронной сети. Следующие нейронные сети используются для целей обучения с предварительно обработанным изображением -

Полносвязная многослойная нейронная сеть с прямой связью, обученная с помощью алгоритма обратного распространения.
Для уменьшения размерности используется анализ главных компонентов (PCA).