ในด้านการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ โครงข่ายประสาทเทียมถูกนำมาใช้เพื่อจดจำและจำแนกภาพ ตรวจจับวัตถุ แบ่งส่วน และปรับปรุงภาพ และในด้านของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เครื่องมือเหล่านี้ช่วยจดจำเสียงพูด ทำการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ สร้างข้อความ และวิเคราะห์น้ำเสียง
และโครงข่ายประสาทเทียมยังถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ทางการเงิน การวินิจฉัยทางการแพทย์ ระบบขนส่งอัตโนมัติ และด้านอื่นๆ อีกมากมาย ช่วยในการปรับปรุงกระบวนการ ปรับปรุงการคาดการณ์ วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก และทำให้งานเป็นแบบอัตโนมัติ
ด้วยการใช้โครงข่ายประสาทเทียม เราได้เห็นความก้าวหน้าที่มีประสิทธิภาพอย่างมากในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยปรับปรุงชีวิตของเราและมอบโอกาสใหม่ๆ อย่างไรก็ตาม ประเด็นทางจริยธรรมและสังคมใหม่ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการใช้และอิทธิพลของโครงข่ายประสาทเทียมก็ปรากฏขึ้นเช่นกัน ซึ่งจำเป็นต้องนำมาพิจารณาและแก้ไขในการพัฒนาเทคโนโลยีนี้
การจำแนกประเภทของโครงข่ายประสาทเทียม
ขณะนี้มีโครงข่ายประสาทเทียมหลากหลายประเภทอยู่แล้ว และแต่ละประเภทได้รับการออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาเฉพาะและมีสถาปัตยกรรมเฉพาะของตนเอง ที่พบมากที่สุดคือ:
เครือข่ายประสาทการแพร่กระจายไปข้างหน้า
ตัวอย่างการใช้งานจริง
การจดจำรูปแบบ โครงข่ายประสาทเทียมเหล่านี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในงานต่างๆ เช่น การจดจำใบหน้า วัตถุ หรือตัวอักษร พวกเขาได้รับการสอนให้ดึงคุณสมบัติพิเศษจากรูปภาพและตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลนี้
การจำแนกประเภทและการถดถอย เครือข่ายนิวรัลแบบฟีดฟอร์เวิร์ดสามารถรับรู้ข้อมูลตามคุณสมบัติการป้อนข้อมูล เช่น การทำเครื่องหมายอีเมลว่าเป็นสแปมหรือการทำนายราคาในตลาดอสังหาริมทรัพย์
การประมวลผลภาษามนุษย์ตามธรรมชาติ เครือข่ายนิวรัล Feedforward ใช้สำหรับงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ เช่น การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ การวิเคราะห์เสียงพูด หรือการสร้างข้อความ พวกเขาสามารถประมวลผลข้อมูลที่เป็นข้อความและแม้แต่ทำการตัดสินใจตามเนื้อหาของข้อความ
การวิเคราะห์ทางการเงิน นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อคาดการณ์ตลาดการเงิน วิเคราะห์อนุกรมเวลา หรือระบุแนวโน้มและรูปแบบในข้อมูลทางการเงิน
Recurrent Neural Networks (RNN)
ประเภทของเครือข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ
RNN แบบง่าย มีสถาปัตยกรรมที่เรียบง่ายที่ช่วยให้สามารถถ่ายโอนข้อมูลจากขั้นตอนเวลาก่อนหน้าไปยังขั้นตอนปัจจุบันได้ ในกรณีนี้ ตัวอย่างเช่น สำหรับแบบจำลองสำหรับการทำนายอนุกรมเวลาและการประมวลผลลำดับ
LSTM (หน่วยความจำระยะสั้นระยะยาว) โครงข่ายประสาทเทียมดังกล่าวถูกสร้างขึ้นเป็นพิเศษเพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วยการพึ่งพาระยะยาวในลำดับข้อมูล มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านต่างๆ เช่น การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ การสร้างข้อความ และการวิเคราะห์ภาษาธรรมชาติ
GRU (Gated Recurrent Unit) RNN ประเภทนี้ได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อจำลองการขึ้นต่อกันของข้อมูลอนุกรม เป็นเวอร์ชันที่เรียบง่ายกว่าของ LSTM ที่มีข้อกำหนดด้านการคำนวณที่เบากว่า
BiLSTM (LSTM แบบสองทิศทาง) เครือข่ายนี้รวมเครือข่าย LSTM สองเครือข่ายที่ทำงานในทิศทางไปข้างหน้าและย้อนกลับ ด้วยวิธีนี้ บริบทและการพึ่งพาจากทั้งเวลาในอดีตและอนาคตสามารถนำมาพิจารณาได้ สิ่งนี้ช่วยในการแก้ปัญหาที่จำเป็นต้องคำนึงถึงบริบทจากทั้งสองทิศทาง ตัวอย่างเช่น ในปัญหาการแปลด้วยคอมพิวเตอร์
นอกจากนี้ยังมีการปรับเปลี่ยนอื่น ๆ อีกมากมายขึ้นอยู่กับงานและข้อกำหนดเฉพาะ
Convolutional Neural Networks (CNN)
ตัวอย่าง CNN
เลอเน็ต-5. หนึ่งในเครือข่ายประสาทเทียมที่ประสบความสำเร็จรายแรกที่ออกแบบมาเพื่อการรู้จำตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือ ใช้ในโจทย์ปัญหาการจำแนกภาพ.
อเล็กซ์เน็ต. โครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่ที่ปรับปรุงความแม่นยำในการจำแนกภาพอย่างมาก ใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านการมองเห็นคอมพิวเตอร์
วีจีเน็ต. โครงข่ายประสาทเทียมที่มีสถาปัตยกรรมเชิงลึกประกอบด้วยชั้นคอนโวลูชั่นหลายชั้น มีความแม่นยำสูงในงานจำแนกภาพ
GoogleLenet. โครงข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional ที่มีสถาปัตยกรรม Inception ที่ใช้โมดูลตัวกรองหลายตัวเพื่อการประมวลผลภาพที่มีประสิทธิภาพ
เรสเน็ต โครงข่ายประสาทเทียมแบบโค้งที่รู้จักกันดีซึ่งมีสถาปัตยกรรมเชิงลึกที่ใช้แนวคิดของ “การเชื่อมต่อที่เหลือ” เพื่อแก้ปัญหาการสลายตัวแบบไล่ระดับสีและอำนวยความสะดวกในการฝึกอบรมแบบจำลองเชิงลึก
เน็ตมือถือ. โครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวนน้ำหนักเบาที่ออกแบบมาเพื่อทำงานอย่างมีประสิทธิภาพบนอุปกรณ์เคลื่อนที่และมีทรัพยากรคอมพิวเตอร์จำกัด
นี่เป็นเพียงตัวอย่างบางส่วนของโครงข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional และยังมีสถาปัตยกรรมและรูปแบบอื่นๆ อีกมากมาย ขึ้นอยู่กับปัญหาที่ต้องแก้ไขและข้อกำหนดที่ตรงตามความต้องการ
แผนที่ที่จัดระเบียบด้วยตนเอง (SOM)
ตัวอย่างการใช้งาน
เครือข่ายประสาทดังกล่าวส่วนใหญ่ใช้สำหรับการแสดงข้อมูลและการจัดกลุ่มข้อมูล ตัวอย่างของการใช้ SOM ได้แก่:
การจัดกลุ่มข้อมูล สามารถใช้ SOM เพื่อจัดกลุ่มข้อมูลหลายมิติ เช่น รูปภาพ ข้อความ หรืออนุกรมเวลา ช่วยค้นหารูปแบบและกลุ่มที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล
การแสดงข้อมูล สามารถใช้ SOM เพื่อฉายข้อมูลหลายมิติลงบนแผนที่ 2 มิติ ในขณะที่รักษาโครงสร้างโทโพโลยี สิ่งนี้ทำให้คุณสามารถสำรวจและวิเคราะห์ข้อมูลด้วยสายตา
ระบบผู้แนะนำ สามารถใช้ SOM เพื่อสร้างคำแนะนำส่วนบุคคลที่จะแสดงผู้ใช้และรายการแต่ละรายการบนแผนที่ และเวกเตอร์ความใกล้เคียงจะระบุผู้ใช้หรือรายการที่คล้ายกัน
การวิเคราะห์ข้อมูลข้อความ SOM สามารถใช้สำหรับการจัดกลุ่มและการแสดงข้อมูลข้อความ เช่น ในการวิเคราะห์ความรู้สึกหรือการจัดหมวดหมู่ข้อความ
การตรวจจับความผิดปกติ สามารถใช้ SOM เพื่อตรวจจับความผิดปกติในข้อมูล ช่วยให้คุณระบุรูปแบบที่ผิดปกติหรือนอกกรอบได้
SOM เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพ และการประยุกต์ใช้งานของพวกเขาจะมีประโยชน์ในด้านต่างๆ ที่การประมวลผลและการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเป็นสิ่งจำเป็น
โครงข่ายใยประสาทระดับลึก (DNN)
ตัวอย่าง
Convolutional Neural Networks (ซีเอ็นเอ็น) พวกเขาอยู่ในเครือข่ายระดับลึกและค่อนข้างใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการประมวลผลภาพและการจัดประเภท รวมถึงงานต่างๆ เช่น การจดจำวัตถุ การแบ่งส่วนภาพ และการตรวจจับใบหน้า
Recurrent Neural Networks (RNN) เครือข่ายที่เกิดซ้ำยังถือว่าลึกและใช้เพื่อทำงานกับเสียงพูด ข้อความ อนุกรมเวลา – ข้อมูลลำดับทุกประเภท มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการแปลด้วยเครื่อง การสร้างข้อความ และการวิเคราะห์ภาษาธรรมชาติ
Generative Adversarial Networks (GAN) GAN ประกอบด้วยสองรุ่น ได้แก่ เครื่องกำเนิดและเครื่องจำแนก ซึ่งแข่งขันกันเอง ใช้เพื่อสร้างข้อมูลใหม่ เช่น รูปภาพ เพลง หรือข้อความที่มีความสมจริงระดับสูง
เครือข่ายการเรียนรู้เสริมแรงลึก (DRL) DRL รวมโครงข่ายประสาทเทียมลึกเข้ากับอัลกอริธึมการเรียนรู้เสริมกำลัง ใช้เพื่อฝึกเจ้าหน้าที่ให้ตัดสินใจในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อน เช่น เกมหรือวิทยาการหุ่นยนต์
เครือข่ายหม้อแปลง Transformer Networks เป็นสถาปัตยกรรมสำหรับการประมวลผลข้อมูลแบบอนุกรม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการแปลด้วยเครื่องและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ พวกเขาใช้กลไกความสนใจในการประมวลผลลำดับที่ยาวอย่างมีประสิทธิภาพ
Deep Neural Network เป็นเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลในด้านต่างๆ และมีการใช้งานที่หลากหลาย
Recurrent Convolutional Neural Networks (RCNN)
ประเภทและตัวอย่าง
Recurrent Convolutional Neural Networks (RCNN) เป็นลูกผสมที่รวมคุณสมบัติของทั้งเครือข่ายประสาทแบบวนซ้ำและแบบวนซ้ำ พวกมันถูกใช้ในปัญหาการประมวลผลข้อมูลตามลำดับที่ทั้งโครงสร้างเชิงพื้นที่และการพึ่งพาแบบอนุกรมมีความสำคัญ
ตัวอย่างแอปพลิเคชัน RCNN
การประมวลผลวิดีโอ RCNN สามารถวิเคราะห์สตรีมวิดีโอได้โดยการแยกคุณลักษณะเชิงพื้นที่โดยใช้เลเยอร์ Convolutional และการสร้างแบบจำลองการพึ่งพาชั่วคราวโดยใช้เลเยอร์ที่เกิดซ้ำ สิ่งนี้มีประโยชน์ในงานตรวจจับและจำแนกวัตถุในวิดีโอ
การประมวลผลคำ. สามารถใช้ RCNN เพื่อประมวลผลข้อมูลที่เป็นข้อความ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องพิจารณาทั้งวลีท้องถิ่นและการอ้างอิงตามบริบท สามารถนำไปใช้ในการจำแนกข้อความ การวิเคราะห์ความรู้สึก หรืองานแปลภาษาด้วยเครื่อง
การวิเคราะห์อนุกรมเวลา สามารถใช้ RCNN ในการวิเคราะห์อนุกรมเวลา เช่น ข้อมูลทางการเงินหรือข้อมูลเซ็นเซอร์ ช่วยให้คุณคำนึงถึงทั้งโครงสร้างเชิงพื้นที่ของข้อมูลและการพึ่งพาในเวลา
RCNN เป็นเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลตามลำดับในพื้นที่ต่างๆ ซึ่งทั้งโครงสร้างเชิงพื้นที่และการพึ่งพาตามลำดับมีความสำคัญ แอปพลิเคชันของพวกเขาขึ้นอยู่กับงานและข้อกำหนดเฉพาะ
นี่เป็นเพียงส่วนน้อยของโครงข่ายประสาทเทียมหลายประเภทที่มีอยู่ในปัจจุบัน แต่ละประเภทมีลักษณะเฉพาะของตนเองและใช้เพื่อแก้ปัญหาบางอย่างในด้านการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์
อนาคตของโครงข่ายประสาทเทียม: การคาดการณ์และความคาดหวัง
แน่นอนว่าเป็นการยากที่จะเข้าใจว่าประวัติของโครงข่ายประสาทเทียมจะพัฒนาไปอย่างไรในอนาคต แต่มีแนวโน้มหลายอย่างที่เราเห็นอยู่แล้ว
การปรับปรุงประสิทธิภาพ: โครงข่ายประสาทเทียมคาดว่าจะมีประสิทธิภาพและเร็วขึ้น เนื่องจากการพัฒนาฮาร์ดแวร์ เช่น หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) และสถาปัตยกรรมเฉพาะสำหรับการประมวลผลโครงข่ายประสาทเทียม ตลอดจนการปรับอัลกอริทึมการเรียนรู้ให้เหมาะสม
การขยายขอบเขต: โครงข่ายประสาทเทียมจะถูกนำไปใช้ในกิจกรรมต่างๆ ที่เพิ่มขึ้น รวมถึงการแพทย์ ระบบอัตโนมัติ วิทยาการหุ่นยนต์ การเงิน ความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ และอื่นๆ พวกเขาจะใช้เพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้นและปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำของผลลัพธ์
การเรียนรู้เกี่ยวกับข้อมูลดิบ: หนึ่งในพื้นที่ที่มีแนวโน้มคือการพัฒนาวิธีการฝึกอบรมเครือข่ายประสาทบนข้อมูลดิบ สิ่งนี้จะช่วยให้สามารถใช้ข้อมูลจำนวนมากที่ไม่ได้ใส่คำอธิบายประกอบสำหรับการฝึกโมเดลประสาทและลดการพึ่งพาข้อมูลที่มีป้ายกำกับ
โมเดลไฮบริด: โมเดลไฮบริดจะได้รับการพัฒนาและประยุกต์ใช้โดยผสมผสานโครงข่ายประสาทเทียมประเภทต่างๆ และวิธีการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนซึ่งต้องใช้การประมวลผลข้อมูลหรือบริบทประเภทต่างๆ
ปัญหาด้านจริยธรรมและสังคม: จากการพัฒนาโครงข่ายประสาทเทียม ทำให้เกิดประเด็นด้านจริยธรรมและสังคมใหม่ๆ ที่เกี่ยวข้องกับความโปร่งใส ความรับผิดชอบ การปกป้องข้อมูล ความเป็นส่วนตัว และประเด็นความยุติธรรมและความลำเอียงในอัลกอริทึม งานจะยังคงจัดการกับพวกเขาและสร้างกรอบการกำกับดูแลและจริยธรรมที่เหมาะสม
โดยทั่วไปแล้ว เป็นที่คาดหมายว่าโครงข่ายประสาทเทียมจะยังคงพัฒนาและถูกนำไปใช้ในด้านต่างๆ ที่เพิ่มขึ้น เปิดโอกาสใหม่ๆ และก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในด้านต่างๆ ของชีวิตเรา อย่างไรก็ตาม การคาดการณ์ที่แม่นยำเกี่ยวกับอนาคตนั้นทำได้ยาก เนื่องจากขึ้นอยู่กับปัจจัยและนวัตกรรมหลายอย่างที่อาจปรากฏขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป
บทสรุป
ถึงกระนั้น ด้วยการพัฒนาโครงข่ายประสาทเทียม ประเด็นด้านความปลอดภัย จริยธรรม และความรับผิดชอบต่อสังคมก็เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ – และสิ่งเหล่านี้ต้องการความสนใจและแนวทางแก้ไข โดยทั่วไป โครงข่ายประสาทเทียมมีศักยภาพที่ดีในการจัดระเบียบงานทางปัญญาในสาขาต่างๆ ของกิจกรรมของมนุษย์ในลักษณะที่แตกต่างออกไป และคิดใหม่โดยทั่วไป การพัฒนาโครงข่ายประสาทเทียมในอนาคตเป็นหัวข้อที่น่าสนใจสำหรับการวิจัยซึ่งทำให้เกิดการอภิปรายมากมาย
