deep neural network

deep neural network (tsz. deep neural networks)

1. (informatika) A Deep Neural Network (DNN) vagy mély neurális hálózat egy olyan mesterséges neurális hálózat, amely több rétegben helyezkedik el, hogy képes legyen komplex mintázatokat és kapcsolatokat megtanulni az adatokban. A mélység arra utal, hogy a hálózat több rétegű, azaz a bemeneti és a kimeneti réteg között több rejtett réteg van, amelyek mindegyike különböző szinteken dolgozza fel az információkat.

A DNN működését alapvetően az inspirálta, ahogyan az emberi agy idegsejtjei vagy neuronjai kapcsolódnak és együtt dolgoznak. Bár a mesterséges neurális hálózatok sokkal egyszerűbbek, mint az emberi agy, alapvető elvük hasonló. A DNN-ben az információ a különböző rétegekben található neurális csomópontok (neuronok) között áramlik, minden egyes réteg eltérő szintű absztrakciókat és jellemzőket tanul meg az adatokból.

1. Bemeneti réteg (input layer): Ez a réteg fogadja a nyers adatokat, például képeket, szöveget, vagy más adatformátumokat. Minden bemeneti csomópont egy-egy adatpontot képvisel, például egy képpontot (pixel) egy képből.
2. Rejtett rétegek (hidden layers): Ezek a rétegek a mély neurális hálózat központi elemei, amelyek feldolgozzák a bemeneti adatokat. Minél több rejtett rétege van a hálózatnak, annál mélyebb a hálózat. A rejtett rétegek neuronjai különböző műveleteket végeznek az adatokon, például súlyokat alkalmaznak az adatpontokra, aktivációs függvényeket használnak, és új jellemzőket vonnak ki.
3. Kimeneti réteg (output layer): Ez a réteg adja meg a hálózat végső kimenetét, például egy osztályozási probléma esetén a kategória, amelybe az input tartozik, vagy regressziós probléma esetén egy numerikus érték.
4. Súlyok és biasok (weights and biases): A hálózat összes neuronja súlyokkal van összekötve, amelyek az adatok közötti kapcsolatokat képviselik. A hálózat tanulása során ezek a súlyok folyamatosan módosulnak. A bias egy további paraméter, amely lehetővé teszi, hogy a hálózat eltolja a tanult függvényeket, javítva ezzel a pontosságot.
5. Aktivációs függvény (activation function): Ez határozza meg, hogy egy neuron mennyire aktiválódik, azaz milyen mértékben ad választ az adott bemenetre. Az aktivációs függvények lehetnek lineárisak (pl. a lineáris függvény) vagy nemlineárisak (pl. a ReLU, Sigmoid, Tanh), amelyek lehetővé teszik, hogy a hálózat komplex nemlineáris kapcsolatokat is megtanuljon.

A mély neurális hálózatok úgy tanulnak, hogy optimalizálják a súlyokat és a biasokat, hogy a hálózat teljesítménye javuljon az idő múlásával. A tanulási folyamat két fő szakaszból áll:

1. Előrehaladás (forward propagation): Az adatokat átvisszük a hálózat minden rétegén, és végül eljutunk a kimeneti réteghez. Ekkor kapjuk meg a hálózat predikcióját.
2. Visszaterjesztés (backpropagation): Miután a kimeneti rétegben kiszámítottuk a predikciót, összehasonlítjuk a tényleges eredménnyel, és kiszámoljuk a hibát (pl. keresztentrópia veszteségfüggvény). Ezután a visszaterjesztési algoritmus segítségével visszafelé haladva korrigáljuk a súlyokat és biasokat a hibák minimalizálása érdekében. Ez a folyamat ismétlődik, amíg a hálózat elég jól nem teljesít.

A tanulási folyamat optimalizálása érdekében gyakran használnak különböző optimalizáló algoritmusokat, mint például a gradient descent vagy annak fejlettebb változatait (pl. Adam optimizációs algoritmus).

1. Teljesen összekapcsolt hálózatok (Fully Connected Networks): Ezek a legáltalánosabb mély neurális hálózatok, ahol minden neuron az egyik rétegből összekapcsolódik a következő réteg minden neuronjával.
2. Konvolúciós neurális hálózatok (Convolutional Neural Networks, CNN): Ezeket elsősorban képfeldolgozásra használják. A CNN rétegei konvolúciós műveletekkel dolgozzák fel a képi adatokat, lehetővé téve a fontos vizuális jellemzők, például élek, formák és textúrák automatikus kinyerését.
3. Rekurzív neurális hálózatok (Recurrent Neural Networks, RNN): Ezeket az időfüggő adatok kezelésére tervezték, például természetes nyelv feldolgozására vagy időbeli sorozatok elemzésére. Az RNN-k képesek az előző állapotokra emlékezni és ezek alapján a jelenlegi állapotot befolyásolni.
4. Autoenkóderek (Autoencoders): Ezek speciális típusú neurális hálózatok, amelyeket jellemzően adatkompresszióra vagy adatrekonstrukcióra használnak. Az autoenkóderek a bemeneti adatokat kisebb dimenziójú kódokká alakítják, majd az eredeti adatot visszaállítják belőlük.
5. Generatív Adverzális Hálózatok (Generative Adversarial Networks, GAN): A GAN-ek két hálózatból állnak, amelyek egymással versengenek. A generátor új adatokat próbál létrehozni, míg a diszkriminátor megpróbálja megkülönböztetni a valódi és a generált adatokat.

A mély neurális hálózatok ma már számos iparágban és területen alkalmazhatók. Néhány példa:

1. Képfelismerés és képosztályozás: A CNN-ket széles körben alkalmazzák képfeldolgozási feladatokra, például tárgyak vagy arcok felismerésére, valamint orvosi képfeldolgozásban.
2. Természetes nyelv feldolgozás (NLP): RNN-eket és más DNN-alapú modelleket használnak szövegelemzésre, fordításra, chatbotok létrehozására és más nyelvi feladatokra.
3. Autonóm járművek: Az önvezető autókban használt rendszerek neurális hálózatok segítségével értelmezik az autó környezetét, például az útjelzéseket, gyalogosokat és más autókat.
4. Hangfelismerés: A mély neurális hálózatok képesek felismerni és értelmezni az emberi beszédet, amely technológiák alapja a digitális asszisztenseknek, mint például a Google Assistant vagy az Apple Siri.
5. Játékmesterséges intelligencia: A DNN-ek olyan rendszerek részeként is működnek, amelyek összetett játékokat játszanak, mint például a sakk vagy a Go. Az AlphaGo és AlphaZero példák arra, hogy a neurális hálózatok segítségével a gépek hogyan tudják elsajátítani ezeket a játékokat emberfeletti szinten.

1. Nagy adatigény: A mély neurális hálózatok hatékonyságához nagy mennyiségű adatra van szükségük, ami nem mindig áll rendelkezésre minden probléma esetén.
2. Számítási erőforrások: A DNN-ek nagy számítási teljesítményt igényelnek, különösen a nagy adatbázisokon történő tanulás során. Ezért gyakran szükségesek erős hardverek, például grafikus feldolgozóegységek (GPU-k).
3. Túltanulás (overfitting): Ha a hálózat túl jól megtanulja az adott adatkészletet, akkor előfordulhat, hogy rosszul általánosít új adatokra. Ennek elkerülésére különböző technikákat alkalmaznak, például dropout vagy regularizáció.

A mély neurális hálózatok a mesterséges intelligencia egyik legfejlettebb eszközei, amelyek képesek komplex feladatokat megoldani azáltal, hogy különböző rétegeken keresztül absztrahálják és megtanulják a bemeneti adatok mintázatait. Innovatív alkalmazásaik révén átalakították az ipart és a tudományt, miközben továbbra is számos izgalmas kutatási lehetőséget nyújtanak.

• deep neural network - Szótár.net (en-hu)
• deep neural network - Sztaki (en-hu)
• deep neural network - Merriam–Webster
• deep neural network - Cambridge
• deep neural network - WordNet
• deep neural network - Яндекс (en-ru)
• deep neural network - Google (en-hu)
• deep neural network - Wikidata
• deep neural network - Wikipédia (angol)