Hvad er kunstige neurale netværk (KNN), og hvordan fungerer de?
Neurale netværk er en grundlæggende teknologi inden for AI, der er stærkt inspireret af den menneskelige hjerne. Målet med teknologien er at skabe systemer, der kan lære, analysere og samtidig løse komplekse opgaver ved at genkende mønstre i data.Det betyder også, at neurale netværk er særligt gode til problemer, som traditionelle algoritmer ikke kan håndtere effektivt.
Indholdsfortegnelse
Hvad er et neuralt netværk?
Et neuralt netværk består af lag af kunstige neuroner, der er forbundet med hinanden gennem vægte – parametre, der justeres under træningen for at øge præstationen. Når neuronerne samarbejder, behandler og bearbejder de data og producerer resultater. Hver neuron spiller sin egen rolle, men resultatet afhænger af den samlede præstation.
Et neuralt netværk består typisk af tre dele: et inputlag, en eller flere skjulte lag og et outputlag. De rå data behandles i inputlaget og sendes derefter videre til de skjulte lag, hvor de gennemgår beregninger. Hvert skjult lag forfiner data yderligere, før de når outputlaget, der producerer det endelige resultat.
Hvordan lærer neurale netværk?
Når man træner neurale netværk, er målet at forbedre netværkets evne til at forudsige eller løse en opgave. Træningen sker i tre trin:
1. Fremadrettet passering
Først sendes data gennem netværket. Netværket forsøger her at lave forudsigelser baseret på de nuværende vægte og forbindelser.
2. Fejlberegning
Derefter beregnes en fejl ved at sammenligne netværkets output med det korrekte svar. Fejlen giver et mål for, hvor godt eller dårligt netværket præsterede i den givne opgave.
Synes du det er svært at finde relevante linkbuilding-medier? Så prøv Bazoom – en af verdens største handelspladser for linkbuilding. Her finder du relevante medier fra stort set alle lande, opdelt efter sprog, kategori og domæneautoritet. Brug koden Bondtofte1500 og få 1.500 kr. i sign-up bonus (mod normalt 750 kr.).
3. Tilbagepropagering
Det sidste trin er tilbagepropagering. Her behandles fejlen fra før og bruges til at justere vægtene i netværket. Målet er at reducere fejlen, så netværket løbende bliver bedre til at løse opgaven.
Processen gentages tusindvis eller millioner af gange, indtil netværket har en høj nok grad af nøjagtighed.
Praktiske anvendelser af neurale netværk
Neurale netværk er på ingen måde en ny ting, og i dag bruges de i en lang række teknologier, som mange af os benytter dagligt.
De mest klassiske eksempler er nok billedgenkendelse, hvor neurale netværk gør det muligt at identificere objekter, personer eller ansigter i billeder. Teknologien anvendes blandt andet i sikkerhedssystemer og smartphones til ansigtsgenkendelse.Neurale netværk spiller også en vigtig rolle i naturlig sprogbehandling (NLP), hvor de bruges til at analysere og generere tekst. Dette kunne være i chatbots eller automatiserede oversættelsestjenester.
Google er en af de virksomheder, der har taget neurale netværk til helt nye højder. Med deres DeepMind-projekt, som blandt andet står bag AlphaGo, har Google vist, hvordan neurale netværk kan mestre komplekse spil som det kinesiske brætspil Go. Her slog deres AI verdensmesteren ved at udtænke strategier, som mennesker aldrig havde overvejet. Derudover bruger Google neurale netværk i søgealgoritmer, billedsøgning og deres oversættelsestjenester.
Fordele og udfordringer ved neurale netværk
Den største fordel ved neurale netværk er deres evne til at lære komplekse mønstre og til at forbedre sig over tid. Jo mere data de får, desto bedre kan de præstere.
Fordele
- Lærer komplekse mønstre automatisk
- Forbedrer sig over tid med mere data
- Kan håndtere ustruktureret data
- Tilpasser sig nye situationer
Udfordringer
- Kræver store mængder træningsdata
- Kræver betydelig computerkraft
- Risiko for overtilpasning
- “Black box” – svært at forklare beslutninger
Træning af neurale netværk kræver store mængder data og betydelig computerkraft, hvilket kan være dyrt. Derudover er der risiko for overtilpasning, hvor netværket præsterer godt på træningsdata, men fejler i mødet med nye data.
Kilder og referencer
- DeepMind – AlphaGo
Googles banebrydende AI der besejrede verdensmesteren i Go
deepmind.google/technologies/alphago/ - Stanford CS231n – Convolutional Neural Networks
Stanford University’s kursus om neurale netværk og deep learning
cs231n.stanford.edu/ - 3Blue1Brown – Neural Networks
Visuel introduktion til hvordan neurale netværk fungerer
www.3blue1brown.com/topics/neural-networks
