Zoals eerder vermeld, zijn neurale netwerken computergestuurde algoritmen die zijn ontworpen om het menselijk brein na te bootsen en zijn gebaseerd op de manier waarop menselijke neuronen met elkaar communiceren en samenwerken om complexe taken uit te voeren. Ze vormen de ruggengraat van wat we tegenwoordig kennen als "deep learning", een subveld van machine learning.
Een neuraal netwerk bestaat uit verschillende lagen van "neuronen" of "knooppunten" die met elkaar verbonden zijn. Deze lagen kunnen worden onderverdeeld in drie typen:
De invoerlaag van een neuraal netwerk is de laag die interactie heeft met de gegevens die worden ingevoerd in het netwerk. Stel je voor dat je een afbeelding hebt die je aan het neuraal netwerk wilt geven om te verwerken. Deze afbeelding wordt eerst omgezet in een reeks van numerieke waarden, waarbij elke waarde een specifiek pixel vertegenwoordigt.
Elk knooppunt in deze laag staat voor een bepaald stukje van de invoerdata. In het geval van de afbeelding zou elk knooppunt in de invoerlaag een unieke pixel kunnen vertegenwoordigen. Deze knooppunten nemen de ruwe gegevens en sturen deze door naar de volgende laag (de verborgen laag) van het netwerk.
De verborgen lagen van een neuraal netwerk zijn waar de 'magie' gebeurt. Deze lagen bevinden zich tussen de invoer- en uitvoerlaag en kunnen in aantal variëren afhankelijk van de complexiteit van het netwerk.
De knooppunten in deze lagen zijn niet direct verbonden met de buitenwereld, vandaar de term 'verborgen'. Elke knoop in een verborgen laag ontvangt invoer van meerdere knooppunten uit de vorige laag. Deze invoer wordt vervolgens gewogen, opgeteld en doorgegeven door een activeringsfunctie, die de output voor dat knooppunt bepaalt.
De activeringsfunctie voegt een element van non-lineariteit toe aan het systeem, waardoor het netwerk complexe patronen en relaties kan modelleren. Er zijn verschillende soorten activeringsfuncties, zoals de ReLU (Rectified Linear Unit), sigmoid en tanh, die elk unieke eigenschappen hebben.
De uitvoerlaag is de laatste laag in het netwerk. Deze laag transformeert de resultaten uit de verborgen lagen in een vorm die past bij het gestelde probleem. Bijvoorbeeld, als we een classificatieprobleem hebben waarbij we willen bepalen of een afbeelding een kat of een hond bevat, kan de uitvoerlaag een enkel knooppunt hebben dat een '1' uitvoert voor 'kat' en '0' voor 'hond', of vice versa.
Elk knooppunt in de uitvoerlaag ontvangt invoer van de knooppunten in de laatste verborgen laag. Net als in de verborgen lagen, worden deze inputs gewogen en opgeteld, en vervolgens door een activeringsfunctie geleid. De keuze van de activeringsfunctie in de uitvoerlaag is sterk afhankelijk van het type probleem dat wordt opgelost.
Het leren in neurale netwerken wordt gedaan door een proces genaamd backpropagation, ook wel terugpropagatie genoemd. Dit is een cruciaal onderdeel van hoe neurale netwerken functioneren en leren van fouten.
Laten we eerst eens kijken naar hoe neurale netwerken een uitvoer produceren. Wanneer een invoer door het netwerk wordt gevoerd, worden de waarden in elke laag verwerkt en getransformeerd door een serie van berekeningen. Het resultaat van deze berekeningen wordt vervolgens doorgegeven aan de volgende laag, en zo verder, totdat het de uitvoerlaag bereikt. Dit wordt de feedforward stap genoemd.
De geproduceerde output wordt vervolgens vergeleken met de verwachte output. In een trainingsomgeving hebben we labels of de 'juiste' antwoorden bij de hand. Het verschil tussen de werkelijke output van het netwerk en de verwachte output (het label) wordt de fout of het verlies genoemd.
Nu begint de essentie van het leerproces: backpropagation. Het idee is om de fout die bij de uitvoer is geconstateerd terug te voeren naar elk van de knooppunten (neuronen) in de verborgen lagen en de invoerlaag, zodat elk van hen hun bijdrage aan de fout kan 'begrijpen' en hun gedrag dienovereenkomstig kan aanpassen. Dit 'gedrag' wordt bepaald door de gewichten en biases van het netwerk, die de intensiteit van de verbinding tussen de verschillende neuronen bepalen.
De fout wordt "terug gespreid" door het netwerk vanaf de uitvoerlaag naar de invoerlaag. Voor elk gewicht in het netwerk wordt berekend hoeveel het heeft bijgedragen aan de fout door het nemen van de afgeleide (of de helling) van de fout met betrekking tot dat gewicht. Dit proces van het berekenen van afgeleiden wordt gedaan met behulp van de kettingregel van differentiatie, vandaar dat backpropagation ook een toepassing van de 'kettingregel' wordt genoemd.
Nadat deze afgeleiden zijn berekend, worden de gewichten van het netwerk aangepast om de fout te verminderen. Dit gebeurt meestal met behulp van een optimalisatie-algoritme zoals Stochastic Gradient Descent (SGD) of een van zijn varianten. Deze algoritmen passen de gewichten aan in de richting die de fout vermindert.
Het is belangrijk om op te merken dat dit hele proces van feedforward, foutberekening, backpropagation en gewichtsaanpassing vele malen wordt herhaald, over vele sets van invoergegevens, in wat we een trainingscyclus noemen. Naarmate het netwerk meer gegevens verwerkt en leert van zijn fouten, wordt verwacht dat de algemene fout over de tijd zal verminderen, wat betekent dat het netwerk beter wordt in het maken van juiste voorspellingen.
In wezen is dit hoe neurale netwerken leren: ze maken fouten, leren ervan en proberen ze de volgende keer te vermijden!
Neurale netwerken hebben een breed scala aan toepassingen die verschillende domeinen bestrijken, van consumententechnologie en gezondheidszorg tot financiën en transport. Hier is een diepere duik in enkele van de meest voorkomende toepassingen van neurale netwerken:
Neurale netwerken zijn een cruciaal onderdeel van de huidige technologie voor beeld- en spraakherkenning. Ze helpen computers om de wereld op een manier te begrijpen die vergelijkbaar is met hoe mensen dat doen.
Bij beeldherkenning worden neurale netwerken gebruikt om objecten, personen, plaatsen, handschriften en zelfs emoties in afbeeldingen te identificeren. Convolutionele neurale netwerken (CNN's) zijn een specifiek type neuraal netwerk dat bijzonder effectief is voor beeldherkenning. Deze technologie wordt toegepast in systemen zoals automatische tagfuncties in sociale media, gezichtsherkenning in beveiligingssystemen en diagnoses in medische beeldvorming.
Bij spraakherkenning wordt de technologie gebruikt om menselijke spraak te decoderen en te begrijpen, waardoor het mogelijk is om gesproken commando's te herkennen en te verwerken. Dit wordt gebruikt in spraakgestuurde assistenten zoals Siri, Alexa en Google Assistant.
NLP is het vermogen van een computerprogramma om menselijke taal te 'begrijpen' en te genereren. Neurale netwerken, en in het bijzonder recurrente neurale netwerken (RNN's) en transformatoren, hebben deze taak veel efficiënter gemaakt.
Ze worden gebruikt om menselijke taal te verwerken in toepassingen zoals real-time vertaaldiensten, zoals Google Translate, dat talen kan herkennen en vertalen. Ze worden ook gebruikt in chatbots en virtuele assistenten om menselijke vragen te begrijpen en passende antwoorden te genereren. Ze kunnen zelfs tekst-naar-spraaksystemen aandrijven om menselijke stemmen te simuleren.
Neurale netwerken kunnen grote hoeveelheden complexe medische gegevens verwerken en analyseren om patronen te herkennen die voor mensen moeilijk te detecteren zijn. Dit kan worden gebruikt om ziekten te diagnosticeren, gezondheidsrisico's te voorspellen en gepersonaliseerde behandelplannen te ontwikkelen.
Bijvoorbeeld, in medische beeldvorming, kunnen neurale netwerken helpen bij het detecteren van anomalieën zoals tumoren in MRI-scans of het identificeren van tekenen van diabetische retinopathie in oogafbeeldingen. Ze worden ook gebruikt voor het analyseren van genoomsequenties om genetische aandoeningen te identificeren of het begrijpen van complexe biologische processen.
In de financiële sector worden neurale netwerken gebruikt voor taken zoals fraude detectie, risicobeheer en handelsalgoritmen. Ze kunnen grote hoeveelheden financiële data analyseren om patronen te detecteren die een indicatie kunnen zijn van toekomstige marktbewegingen. Handelsalgoritmen gebruiken deze patronen om beslissingen te nemen over het kopen of verkopen van activa.
Neurale netwerken spelen ook een sleutelrol in de ontwikkeling van zelfrijdende voertuigen. Ze worden gebruikt om de omgeving van het voertuig te interpreteren, beslissingen te nemen over sturen, versnellen, remmen en andere manoeuvres.
Dit zijn slechts enkele voorbeelden van hoe neurale netwerken worden gebruikt. De mogelijkheden zijn eindeloos en we staan nog maar aan het begin van het ontsluiten van hun volledige potentieel. Ze bieden enorm veel mogelijkheden voor innovatie en vooruitgang in bijna elk gebied van onderzoek en industrie.
De architectuur van neurale netwerken, met zijn diverse lagen en verweven knooppunten, is een zorgvuldig samengestelde puzzel van complexiteit en precisie. Dit is geen ongeleid projectiel, maar een fijn afgestemde machine die een cruciale rol speelt in de manier waarop we data begrijpen en gebruiken in de moderne wereld.
Een neuraal netwerk bestaat uit verschillende lagen: een invoerlaag die de ruwe gegevens opvangt, één of meer verborgen lagen waarin de daadwerkelijke verwerking plaatsvindt, en een uitvoerlaag die het eindresultaat levert. Elk van deze lagen is opgebouwd uit individuele knooppunten of 'neuronen' die met elkaar verbonden zijn. Elk neuron speelt zijn eigen cruciale rol in het netwerk, door gegevens te ontvangen, deze te verwerken en vervolgens door te geven.
Het is deze complexe structuur, gebaseerd op de principes van hoe ons eigen menselijk brein werkt, die een neuraal netwerk zijn opmerkelijke flexibiliteit en vermogen geeft. Elk knooppunt in een neuraal netwerk kan verschillende functies leren en uitvoeren, afhankelijk van de invoer die het ontvangt en de feedback die het krijgt tijdens het leerproces. Dit maakt neurale netwerken ongelofelijk adaptief, in staat om te leren en zich aan te passen aan nieuwe informatie en veranderende omstandigheden.
De mogelijkheden van deze technologie zijn bijna onbegrensd. Neurale netwerken worden nu al gebruikt voor taken variërend van beeld- en spraakherkenning, tot natuurlijke taalverwerking en complexe voorspellende analyses. Ze zijn essentieel in geavanceerde technologieën zoals zelfrijdende auto's en geautomatiseerde drones, evenals in vitale onderzoeksgebieden zoals genoomsequencing en klimaatmodellering.
Maar dit is slechts het begin. Met elke dag komen we dichter bij het volledig ontsluiten van het potentieel van neurale netwerken. Door voortdurende vooruitgang in computerhardware en algoritmen, kunnen neurale netwerken steeds grotere hoeveelheden gegevens verwerken, leren van meer complexe patronen, en worden ingezet voor steeds geavanceerdere taken. In de komende jaren kunnen we verwachten dat deze technologie ons leven op nog ondenkbare manieren zal veranderen en vormgeven.
In een notendop, neurale netwerken zijn de kloppende hart van moderne kunstmatige intelligentie. Ze zijn een eerbetoon aan de complexiteit en de veelzijdigheid van het menselijk brein, en een voorbeeld van hoe we deze principes kunnen toepassen om de uitdagingen van de moderne wereld aan te gaan. Ze zijn zowel complex als fascinerend, en hun potentieel is nog maar net begonnen te worden ontsloten.