ニューラルネットワークのアプリケーション

ANNが広範囲に使用されている分野を研究する前に、ANNがアプリケーションの優先選択である理由を理解する必要があります。

なぜ人工ニューラルネットワークなのか？

上記の質問に対する答えを人間の例で理解する必要があります。子供の頃、私たちは親や教師を含む長老の助けを借りて物事を学びました。その後、自己学習または練習により、私たちは一生を通じて学習を続けます。科学者や研究者も人間のように機械をインテリジェントにしていますが、ANNは次の理由で同じように非常に重要な役割を果たしています-

ニューラルネットワークの助けを借りて、アルゴリズム手法が高価であるか、存在しない問題の解決策を見つけることができます。
ニューラルネットワークは例によって学習できるため、あまりプログラミングする必要はありません。
ニューラルネットワークは、従来の速度よりも正確で非常に高速です。

適用分野

以下は、ANNが使用されている分野の一部です。それは、ANNの開発とアプリケーションに学際的なアプローチがあることを示唆しています。

音声認識

音声は、人間と人間の相互作用において重要な役割を果たします。したがって、コンピューターとの音声インターフェイスを期待するのは自然なことです。現在の時代では、機械との通信には、学習と使用が難しい洗練された言語が必要です。このコミュニケーションの障壁を緩和するための簡単な解決策は、機械が理解できる話し言葉によるコミュニケーションです。

この分野では大きな進歩がありましたが、そのような種類のシステムは、語彙や文法が限られているという問題に直面しています。 ANNはこの分野で重要な役割を果たしています。次のANNは音声認識に使用されています-

多層ネットワーク
繰り返し接続する多層ネットワーク
Kohonenの自己組織化機能マップ

これに最も役立つネットワークは、音声波形の短いセグメントとして入力を持つKohonen自己組織化機能マップです。特徴抽出手法と呼ばれる、出力配列と同じ種類の音素をマッピングします。特徴を抽出した後、バックエンド処理としていくつかの音響モデルの助けを借りて、発話を認識します。

文字認識

これは、パターン認識の一般的な領域に該当する興味深い問題です。手書き文字（文字または数字）の自動認識のために、多くのニューラルネットワークが開発されています。以下は、文字認識に使用されているいくつかのANNです-

バックプロパゲーションニューラルネットワークなどの多層ニューラルネットワーク。
ネオコグニトロン

バックプロパゲーションニューラルネットワークにはいくつかの隠れ層がありますが、ある層から次の層への接続のパターンはローカライズされています。同様に、ネオコグニトロンにもいくつかの隠れ層があり、そのような種類のアプリケーションでは、層ごとにトレーニングが行われます。

署名検証アプリケーション

署名は、法的取引で個人を認証および認証する最も便利な方法の1つです。署名検証手法は、非ビジョンベースの手法です。

このアプリケーションの場合、最初のアプローチは、特徴を抽出すること、または署名を表す幾何学的特徴セットを抽出することです。これらの機能セットでは、効率的なニューラルネットワークアルゴリズムを使用してニューラルネットワークをトレーニングする必要があります。この訓練されたニューラルネットワークは、検証段階で署名が本物または偽物として分類されます。

人間の顔認識

これは、指定された顔を識別する生体認証方法の1つです。「非顔」画像の特性評価のため、これは典型的なタスクです。ただし、ニューラルネットワークが十分に訓練されている場合は、2つのクラス、つまり顔を持つ画像と顔がない画像に分類できます。

まず、すべての入力画像を前処理する必要があります。次に、その画像の次元を減らす必要があります。そして最後に、ニューラルネットワークトレーニングアルゴリズムを使用して分類する必要があります。次のニューラルネットワークは、前処理された画像でトレーニング目的に使用されます-

バックプロパゲーションアルゴリズムを使用してトレーニングされた完全に接続された多層フィードフォワードニューラルネットワーク。
次元削減のために、主成分分析（PCA）が使用されます。

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