การประยุกต์ใช้ Neural Networks

ก่อนที่จะศึกษาสาขาที่ ANN ถูกนำไปใช้อย่างกว้างขวางเราจำเป็นต้องเข้าใจว่าเหตุใด ANN จึงเป็นตัวเลือกที่ต้องการของแอปพลิเคชัน

ทำไมต้องใช้โครงข่ายประสาทเทียม

เราจำเป็นต้องเข้าใจคำตอบของคำถามข้างต้นด้วยตัวอย่างของมนุษย์ ตอนเป็นเด็กเราเคยเรียนรู้สิ่งต่างๆโดยได้รับความช่วยเหลือจากผู้ปกครองซึ่งรวมถึงพ่อแม่หรือครูของเราด้วย หลังจากนั้นด้วยการเรียนรู้ด้วยตนเองหรือฝึกฝนทำให้เราเรียนรู้ไปตลอดชีวิต นักวิทยาศาสตร์และนักวิจัยยังทำให้เครื่องจักรมีความชาญฉลาดเช่นเดียวกับมนุษย์และ ANN ก็มีบทบาทสำคัญเช่นเดียวกันเนื่องจากเหตุผลดังต่อไปนี้ -

  • ด้วยความช่วยเหลือของโครงข่ายประสาทเทียมเราสามารถค้นหาวิธีแก้ปัญหาดังกล่าวซึ่งวิธีการอัลกอริทึมมีราคาแพงหรือไม่มีอยู่จริง

  • โครงข่ายประสาทเทียมสามารถเรียนรู้ได้ด้วยเหตุนี้เราจึงไม่จำเป็นต้องตั้งโปรแกรมในขอบเขตมากนัก

  • โครงข่ายประสาทมีความแม่นยำและความเร็วที่รวดเร็วกว่าความเร็วทั่วไปอย่างมาก

พื้นที่การใช้งาน

ต่อไปนี้เป็นพื้นที่บางส่วนที่มีการใช้ ANN แสดงให้เห็นว่า ANN มีแนวทางสหวิทยาการในการพัฒนาและการประยุกต์ใช้

การรู้จำเสียง

คำพูดมีบทบาทสำคัญในปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับมนุษย์ ดังนั้นจึงเป็นเรื่องธรรมดาที่ผู้คนจะคาดหวังการเชื่อมต่อด้วยเสียงกับคอมพิวเตอร์ ในยุคปัจจุบันสำหรับการสื่อสารกับเครื่องจักรมนุษย์ยังคงต้องการภาษาที่ซับซ้อนซึ่งยากต่อการเรียนรู้และใช้งาน เพื่อลดอุปสรรคในการสื่อสารนี้วิธีแก้ปัญหาง่ายๆคือการสื่อสารด้วยภาษาพูดที่เป็นไปได้เพื่อให้เครื่องเข้าใจ

มีความก้าวหน้าอย่างมากในสาขานี้อย่างไรก็ตามระบบประเภทนี้ยังคงประสบปัญหาเกี่ยวกับคำศัพท์หรือไวยากรณ์ที่ จำกัด พร้อมกับปัญหาในการฝึกอบรมระบบใหม่สำหรับผู้พูดที่แตกต่างกันในเงื่อนไขที่แตกต่างกัน ANN มีบทบาทสำคัญในด้านนี้ ANN ต่อไปนี้ถูกใช้เพื่อการรู้จำเสียง -

  • เครือข่ายหลายชั้น

  • เครือข่ายหลายชั้นที่มีการเชื่อมต่อซ้ำ

  • แผนผังคุณลักษณะการจัดระเบียบตัวเองของ Kohonen

เครือข่ายที่มีประโยชน์ที่สุดสำหรับสิ่งนี้คือแผนผังคุณลักษณะการจัดระเบียบตัวเองของ Kohonen ซึ่งมีข้อมูลเข้าเป็นส่วนสั้น ๆ ของรูปคลื่นเสียงพูด จะแมปฟอนิมชนิดเดียวกันกับอาร์เรย์เอาต์พุตเรียกว่าเทคนิคการแยกคุณลักษณะ หลังจากแยกคุณสมบัติแล้วด้วยความช่วยเหลือของโมเดลอะคูสติกบางรุ่นเป็นการประมวลผลแบบแบ็คเอนด์มันจะจดจำเสียงพูด

การจดจำตัวละคร

เป็นปัญหาที่น่าสนใจซึ่งอยู่ภายใต้พื้นที่ทั่วไปของการจดจำรูปแบบ โครงข่ายประสาทเทียมจำนวนมากได้รับการพัฒนาเพื่อการจดจำอักขระที่เขียนด้วยลายมือโดยอัตโนมัติไม่ว่าจะเป็นตัวอักษรหรือตัวเลข ต่อไปนี้เป็น ANN บางส่วนที่ใช้ในการจดจำอักขระ -

  • โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้นเช่นโครงข่ายประสาทแบบ Backpropagation
  • Neocognitron

แม้ว่าเครือข่ายประสาทเทียมแบบย้อนกลับจะมีเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่หลายชั้น แต่รูปแบบของการเชื่อมต่อจากชั้นหนึ่งไปยังชั้นถัดไปจะถูกแปลเป็นภาษาท้องถิ่น ในทำนองเดียวกัน neocognitron ยังมีเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่หลายชั้นและการฝึกอบรมจะทำทีละชั้นสำหรับการใช้งานประเภทนี้

ใบสมัครยืนยันลายเซ็น

ลายเซ็นเป็นวิธีที่มีประโยชน์ที่สุดวิธีหนึ่งในการอนุญาตและรับรองความถูกต้องของบุคคลในธุรกรรมทางกฎหมาย เทคนิคการตรวจสอบลายเซ็นเป็นเทคนิคที่ไม่ใช้การมองเห็น

สำหรับแอปพลิเคชันนี้แนวทางแรกคือการแยกคุณลักษณะหรือชุดคุณลักษณะทางเรขาคณิตที่เป็นตัวแทนของลายเซ็น ด้วยชุดคุณลักษณะเหล่านี้เราต้องฝึกเครือข่ายประสาทโดยใช้อัลกอริทึมเครือข่ายประสาทเทียมที่มีประสิทธิภาพ โครงข่ายประสาทเทียมที่ผ่านการฝึกอบรมนี้จะจำแนกลายเซ็นว่าเป็นของแท้หรือปลอมแปลงภายใต้ขั้นตอนการตรวจสอบ

การจดจำใบหน้ามนุษย์

เป็นหนึ่งในวิธีการทางชีวภาพในการระบุใบหน้าที่กำหนด เป็นงานทั่วไปเนื่องจากการกำหนดลักษณะของภาพที่ "ไม่ใช่ใบหน้า" อย่างไรก็ตามหากโครงข่ายประสาทเทียมได้รับการฝึกฝนมาเป็นอย่างดีก็สามารถแบ่งออกเป็นสองประเภท ได้แก่ รูปภาพที่มีใบหน้าและรูปภาพที่ไม่มีใบหน้า

ขั้นแรกภาพที่ป้อนทั้งหมดจะต้องได้รับการประมวลผลล่วงหน้า จากนั้นความมีมิติของภาพนั้นจะต้องลดลง และในที่สุดก็ต้องจำแนกโดยใช้อัลกอริธึมการฝึกอบรมเครือข่ายประสาทเทียม โครงข่ายประสาทเทียมต่อไปนี้ใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรมด้วยภาพที่ประมวลผลล่วงหน้า -

  • โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้นที่เชื่อมต่ออย่างเต็มที่ได้รับการฝึกฝนด้วยความช่วยเหลือของอัลกอริธึมการแพร่กระจายกลับ

  • สำหรับการลดขนาดจะใช้การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA)