I. Вступ
Нейронні мережі стали незамінними інструментами у багатьох сферах науки і техніки, включаючи розпізнавання образів, природну мову та автоматизацію завдань. Одним із важливих застосувань нейромереж є класифікація введених даних у нашому випадку, нас цікавить класифікація введених значень та визначення до якого типу даних вони відносяться. Давайте розглянемо різні види нейронних мереж та визначимо, яка з них найкраще підходить для цієї задачі.
II. Типи нейронних мереж
1)Перцептрони:
Перцептрон є основною одиницею штучної нейронної мережі, який був запропонований Френком Розенблаттом у 1958 році. Це найпростіша форма нейронної мережі з одношаровою архітектурою, що складається з вхідного шару і вихідного нейрона.
Перцептрони здатні класифікувати лише лінійно роздільні набори даних, що обмежує їх застосування у більш складних задачах. Однак, вони є основою для розуміння більш складних мереж.
Вони використовуються для простих задач класифікації та можуть бути корисними для попередньої обробки даних.
2)Багатошарові перцептрони (MLP):
Багатошаровий перцептрон складається з вхідного шару, одного або декількох прихованих шарів і вихідного шару. Кожен нейрон у прихованих шарах використовує нелінійну функцію активації.
MLP здатний вивчати складні нелінійні взаємозв'язки завдяки наявності прихованих шарів і нелінійних функцій активації. Ця мережа ефективно вирішує задачі класифікації та регресії. Однак вона може вимагати великої кількості даних для ефективного навчання і схильна до перенавчання при роботі з малими наборами даних.
Зазвичай використовується в задачах розпізнавання образів, обробки сигналів та інших задачах класифікації і регресії.
3)Конволюційні нейронні мережі (CNN):
Конволюційні нейронні мережі (CNN) складаються з конволюційних шарів, шарів підвибірки і повнозв'язаних шарів. Конволюційні шари автоматично виділяють ознаки зображень.
CNN особливо ефективні для обробки зображень та відео, оскільки вони здатні виявляти складні патерни і структури у даних. Ці мережі автоматично адаптуються до вхідних зображень різних розмірів. Однак для навчання CNN потрібні великі набори даних та значні обчислювальні ресурси, такі як графічні процесори.
Основним застосуванням конволюційних нейронних мереж є розпізнавання образів, класифікація зображень, обробка відео та інші задачі, що вимагають аналізу візуальних даних.
4)Рекурентні нейронні мережі (RNN) та їх варіанти (LSTM, GRU):
Рекурентні нейронні мережі призначені для обробки послідовних даних. Вони використовують петлі для збереження інформації про попередні стани. Варіанти, такі як LSTM (Long Short-Term Memory) та GRU (Gated Recurrent Unit), вирішують проблему зникнення градієнта, зберігаючи важливу інформацію довше.
RNN і їх варіанти здатні враховувати контекст і послідовність даних, що робить їх ідеальними для обробки тексту, часових рядів та інших послідовних даних. Однак можуть бути складними для тренування і мають проблеми зі збереженням довготривалих залежностей, що частково вирішується LSTM та GRU.
Переважно вони використовуються у задачах обробки природної мови (NLP), прогнозуванні часових рядів, розпізнаванні мови та інших задачах, що потребують обробки послідовних даних.
5)Трансформери:
Трансформери є сучасною архітектурою нейронних мереж, яка використовує механізм уваги для обробки входів. Вони не використовують рекурентні з'єднання, що робить їх більш ефективними при обробці довгих послідовностей.
Трансформери здатні обробляти великі набори даних, паралельно обчислюючи важливість різних частин входу. Це дозволяє їм враховувати контекст і взаємозв'язки у даних. Однак для навчання трансформерів потрібні великі обчислювальні ресурси та значні обсяги даних. Їх складність також ускладнює розробку і налагодження.
Основні застосування включають обробку природної мови (NLP), машинний переклад, генерацію тексту та інші задачі, що вимагають обробки послідовних даних з високим рівнем контексту.
III. Вибір нейронної мережі для визначення типу даних введених значень
Щоб вибрати необхідний тип нейронної мережі, спочатку потрібно подумати над задачею яку буде вона виконувати. Отже нам потрібно визначати до якого типу даних відноситься введене значення, щоб в подальшому створити структуру таблиці де будуть зберігатись ці дані. Це вимагає аналізу різних аспектів введених даних, таких як синтаксис, контекст та патерни. Важливо враховувати контекст та властивості введених значень для точної класифікації.
Розглянемо які типи нейронних мереж підходять для цієї задачі:
1)Багатошарові перцептрони (MLP) – цей тип може підійти оскільки він гарно працює з вхідними даними які мають чітку структуру, що підходить під умову задачі, однак він схильний до перенавчання при роботі з малими наборами даних.
2)Рекурентні нейронні мережі (RNN) та їх варіанти (LSTM, GRU) – цей тип підходить нам, оскільки він дозволяє добре аналізувати послідовність символів у рядках враховуючи контекст введених даних що є важливим у нашому випадку, однак ця мережа є складною у навчанні.
3)Трансформери – цей тип є хорошим вибором для задач класифікації типів даних, через здатність обробляти великі набори даних та враховувати зв’язки між різними частинами даних. Ця властивість є дуже корисною для будування схеми відношень даних.
IV. Висновок
Розглянувши різноманітні типи нейронних мереж, можемо прийти до наступного висновку. Для поставленої нами задачі найкраще підходять трансформери завдяки їх високій точності та здатності враховувати контекст та взаємозв’язок між введеними даними. Однак, у випадку коли обсяг даних є обмеженим, багатошарові перцептрони (MLP) та рекурентні нейронні мережі (RNN) також можуть бути ефективними.
Список літератури
1. Types of Neural Networks and Definition of Neural Network - https://www.mygreatlearning.com/blog/types-of-neural-networks/
2. Types of Neural Networks: Applications, Pros, and Cons - https://www.knowledgehut.com/blog/data-science/types-of-neural-networks
3. Classification of Neural Network - https://www.educba.com/classification-of-neural-network/
4. Text Classification with Neural Networks - https://www.atmosera.com/blog/text-classification-with-neural-networks/
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter