Care este diferența dintre viziunea umană și viziunea computerului?

Viziunea poate fi antrenată

Laboratorul VI - Retele Neuronale viziunea poate fi antrenată 1. Introducere ¶ Retelele neuronale sunt, la momentul actual, cea mai folosita clasa de algoritmi de Machine Learning.

Datorita rezultatelor remarcabile pe o serie larga de probleme si optimizari hardware sesizabile, aceste sisteme sunt intalnite in aproape toate aplicatiile cunoscute care utilizeaza Machine Learning in functionarea lor.

Investiții

Dupa cum este indicat de nume, Retelele Neuronale Artificiale sunt de o puternica inspiratie naturala. Principiul de functionare are anumite asemanari cu modul de operare al creierului uman. Desigur, paralela poate fi dusa doar pana la un anumit punct.

Treceți împreuna cu ucenicul tău prin Biblie pentru a vedea modul, în care pe parcursul istoriei El a dorit sa cheme oamenii din toate națiunile să se închine Lui.

Dupa acel moment, formalismul matematic devine inevitabil. Nesurprinzator, interesul sporit pentru acesti algoritmi a condus la diverse imbunatatiri si modificari efectuate asupra structurilor clasice. Studierea aprofundata a subiectului ar necesita foarte mult timp, astfel ca a fost ales tipul de retele neuronale care a fost cel mai popular o lunga perioada de timp si este folosit si in ziua de astazi : Perceptronul Multi-Strat Multilayer Perceptron - MLP.

Perceptronul ¶ Un prim pas in analiza MLP-urilor este definirea si caracterizarea unui neuron artificial, perceptronul.

viziunea poate fi antrenată

Pentru o mai buna viziune asupra subiectului, se poate face o comparatie cu neuronul biologic. Neuronul biologic ¶ Din punct de vedere al rolului in organism, neuronul este unitatea de baza a sistemului nervos.

Actualitate

Tinand viziune scăzută minus de acest fapt, nu este surprinzator numarul crescut de neuroni din creierul uman zeci de miliarde. In sine, scopul unui neuron este de a prelua "mesaje" de la neuronii anteriori sau de la diverse tesuturi si sa le transmita mai departe.

viziunea poate fi antrenată

In Fig. Interconectarea miliardelor de neuroni in creier este ceea ce confera acestuia puterea impresionanta de prelucrare a informatiei. Figura 1.

Structura unui neuron biologic. Imagine preluata de pe Wikipedia 2.

viziunea poate fi antrenată

Neuronul artificial ¶ Asemenea omologului sau biologic, perceptronul neuronul artificialare ca rol transmiterea informatiei mai departe intr-o retea. In cazul acesta, informatia este reprezentata de diverse valori numerice. Dupa cum se poate vedea in Fig. Neuronul artificial. Din acest motiv se folosesc structuri formate din mai multi neuroni aranjati in straturi, denumite si Perceptron Multi-Strat MLP.

Perceptronul Multi-Strat MLP ¶ Dupa cum a fost mentionat mai sus, un MLP este format din mai multi neuroni amplasati intr-o structura specifica, asemenea neuronilor biologici din creierul uman de unde si denumirea de Retea Neuronala. Acest sistem este capabil de rezolvarea unor sarcini mult mai dificile decat un singur neuron care nu poate rezolva probleme neliniar separabile.

Linguee Apps

Din punct de vedere teoretic, in conditii ideale, un astfel de sistem poate rezolva orice sarcina i se da. Structura unui MLP ¶ O retea neuronala de tip MLP este format din urmatoarele 3 sectiuni: Stratul de intrare: format din un numar de neuroni egal cu numarul de trasaturi ale datelor din set. Valoarile continute de neuroni sunt egale cu trasaturile esantioanelor.

Unul sau mai multe straturi ascunse: leagte de stratul de intrare, sau stratul ascuns anterior daca exista.

viziunea poate fi antrenată

Stratul de iesire: legat de ultimul sau singurul strat ascuns. Numarul de neuroni din stratul de iesire este egal cu numarul de clase in cazul unei probleme de clasificare sau numarul de valori continue dorite in cazul regresiei.

viziunea poate fi antrenată

Fiecare neuron dintr-un strat ascuns sau cel de iesire este un perceptron care are drept intrare toti neuronii din stratul anterior Fig. Din acest motiv, cresterea viziunea poate fi antrenată a numarului de neuroni sau a numarului de straturi ascunse va conduce la o crestere simtitoare a numarului de parametri care trebuie invatati ponderi si deplasamente!

Figura 3.

Account Options

Schema unui MLP cu un singur strat ascuns. Sunt evidentiate legaturile fiecarui neuron cu cei din stratul anterior. Din moment ce stratul de intrare are cinci neuroni, inseamna ca fiecare esantion este descris de cinci miopie quinax.