Applicazioni delle reti neurali

Prima di studiare i campi in cui la RNA è stata ampiamente utilizzata, dobbiamo capire perché la RNA sarebbe la scelta di applicazione preferita.

Perché le reti neurali artificiali?

Dobbiamo comprendere la risposta alla domanda precedente con un esempio di essere umano. Da bambini imparavamo le cose con l'aiuto dei nostri anziani, compresi i nostri genitori o insegnanti. Poi in seguito, tramite l'autoapprendimento o la pratica, continuiamo ad imparare per tutta la vita. Scienziati e ricercatori stanno anche rendendo la macchina intelligente, proprio come un essere umano, e la RNA gioca un ruolo molto importante nella stessa per i seguenti motivi:

  • Con l'aiuto delle reti neurali, possiamo trovare la soluzione di tali problemi per i quali il metodo algoritmico è costoso o non esiste.

  • Le reti neurali possono apprendere con l'esempio, quindi non abbiamo bisogno di programmarle molto.

  • Le reti neurali hanno la precisione e una velocità notevolmente elevata rispetto alla velocità convenzionale.

Aree di applicazione

Di seguito sono riportate alcune delle aree in cui viene utilizzata ANN. Suggerisce che ANN abbia un approccio interdisciplinare nel suo sviluppo e nelle sue applicazioni.

Riconoscimento vocale

La parola occupa un ruolo di primo piano nell'interazione uomo-uomo. Pertanto, è naturale che le persone si aspettino interfacce vocali con i computer. Nell'era attuale, per comunicare con le macchine, gli esseri umani hanno ancora bisogno di linguaggi sofisticati che sono difficili da imparare e da usare. Per allentare questa barriera di comunicazione, una soluzione semplice potrebbe essere la comunicazione in una lingua parlata che è possibile per la macchina capire.

Sono stati fatti grandi progressi in questo campo, tuttavia, tali tipi di sistemi stanno ancora affrontando il problema del vocabolario o della grammatica limitati insieme al problema della riqualificazione del sistema per diversi oratori in condizioni diverse. ANN sta svolgendo un ruolo importante in questo settore. Le seguenti ANN sono state utilizzate per il riconoscimento vocale:

  • Reti multistrato

  • Reti multistrato con connessioni ricorrenti

  • Mappa delle caratteristiche auto-organizzanti di Kohonen

La rete più utile per questo è la mappa delle funzioni auto-organizzanti Kohonen, che ha il suo ingresso come brevi segmenti della forma d'onda del parlato. Mapperà lo stesso tipo di fonemi dell'array di output, chiamato tecnica di estrazione delle caratteristiche. Dopo aver estratto le caratteristiche, con l'aiuto di alcuni modelli acustici come elaborazione di back-end, riconoscerà l'enunciato.

Riconoscimento dei caratteri

È un problema interessante che rientra nell'area generale del riconoscimento dei modelli. Molte reti neurali sono state sviluppate per il riconoscimento automatico dei caratteri scritti a mano, lettere o cifre. Di seguito sono riportate alcune ANN che sono state utilizzate per il riconoscimento dei caratteri:

  • Reti neurali multistrato come reti neurali di backpropagation.
  • Neocognitron

Sebbene le reti neurali di retro propagazione abbiano diversi livelli nascosti, lo schema di connessione da uno strato a quello successivo è localizzato. Allo stesso modo, il neocognitron ha anche diversi strati nascosti e la sua formazione viene eseguita strato per strato per questo tipo di applicazioni.

Domanda di verifica della firma

Le firme sono uno dei modi più utili per autorizzare e autenticare una persona nelle transazioni legali. La tecnica di verifica della firma è una tecnica non basata sulla visione.

Per questa applicazione, il primo approccio consiste nell'estrarre la feature o piuttosto l'insieme di feature geometriche che rappresenta la firma. Con questi set di funzionalità, dobbiamo addestrare le reti neurali utilizzando un algoritmo di rete neurale efficiente. Questa rete neurale addestrata classificherà la firma come autentica o falsificata durante la fase di verifica.

Riconoscimento del volto umano

È uno dei metodi biometrici per identificare il viso dato. È un compito tipico a causa della caratterizzazione delle immagini "senza volto". Tuttavia, se una rete neurale è ben addestrata, può essere divisa in due classi, ovvero immagini con volti e immagini che non hanno volti.

Innanzitutto, tutte le immagini di input devono essere preelaborate. Quindi, la dimensionalità di quell'immagine deve essere ridotta. E, infine, deve essere classificato utilizzando l'algoritmo di addestramento della rete neurale. Le seguenti reti neurali vengono utilizzate per scopi di addestramento con immagini preelaborate:

  • Rete neurale feed-forward multistrato completamente connessa addestrata con l'aiuto dell'algoritmo di propagazione inversa.

  • Per la riduzione della dimensionalità, viene utilizzata l'analisi dei componenti principali (PCA).