hitexts

Hi, We texts to you.

ANN คืออะไร ไว้ใช้ทำอะไร

อ่านเพิ่มเติมที่ Towards Data Science

Artificial Neural Network หรือชื่อภาษาไทยคือโครงข่ายประสาทเทียมซึ่งสิ่งนี้ได้แรงบันดาลใจมาจากระบบประสาทของสิ่งมีชีวิตมาเป็นแบบอย่างในระบบการทำงาน (แบ่งเป็น Node และแต่ละ Node สามารถที่จะรับ ประมวลผล และส่งข้อมูลได้) โดย ANN นี้เป็นหัวใจสำคัญของการทำ Deep Learning (ถ้าแบบง่าย ๆ DL ก็คือ ANN ที่มีหลาย Layers) และเทคนิคที่ใช้ Neuron Network เรียกได้สามารถทำได้หลากหลายงานใน Machine Learning ไม่ว่าจะมีสเกลที่ใหญ่หรือยากซับซ้อนแค่ไหนถือว่าเป็น State of the art สำหรับหลาย ๆ ปัญหาในปัจจุบัน (โดยเฉพาะด้าน Vision และ NLP)

องค์ประกอบและการทำงานของ ANN

ขึ้นชื่อว่าโครงข่ายประสาทเทียมแน่นอนว่าต้องประกอบไปด้วยตัวรับรู้ ซึ่งเรียกกันว่า Perceptron โดย

  • Perceptron ประกอบด้วย TLU จำนวน 1 Layer โดยที่ TLU แต่ละตัวจะเชื่อมต่อกับ Input ทั้งหมด
  • TLU (Threshold Logic Unit) คือ องค์ประกอบตัวหนึ่งใน Perceptron ที่มีผลรวมของสมการเชิงเส้นอยู่ด้านในและผ่าน Activaion Function ออกมาเป็น Output (Heaviside Step Function)
  • Layer คือกลุ่มของ neurons ที่ไม่ได้เชื่อมต่อกันเองภายในกลุ่มแต่ว่ามีการเชื่อมต่อกับ neurons ใน Layer อื่นที่อยู่ติดกัน

ชื่อ Layers ที่ควรรู้

  • Input Layer คือ Layer ของ Neurons ที่ทำหน้าที่รับ Input
  • Fully Connected / Dense Layers คือ Layer ที่ Neurons เชื่อมต่อกับ Neurons ทุกตัวใน Layer ก่อนหน้า
  • Output Layer คือ Layer ที่มีผลลัพธ์เป็นคำตอบตามที่คาดหวังไว้ (เช่นค่าทำนาย, ผลการจำแนก เป็นต้น)

Conclusion

สรุปง่าย ๆ ว่า ANN ประกอบด้วย Perceptron และ Perceptron ก็คือ neurons จำนวน 1 Layer ซึ่งสามารถนำไปใช้ในงาน Linear Binary Classification ได้ หาก ANN มีหลาย Layers จะเรียกว่าเป็น Deep Learning ซึ่งสามารถนำไปใช้แก้ปัญหาได้สารพัดอย่าง หากต้องการรู้เพิ่มเติมสามารถอ่านได้ที่นี่

Related Post

Metadata คืออะไร บอกอะไรเกี่ยวกับชุดข้อมูลนั้น ๆ บ้าง
25Sep

Metadata คืออะไร บอกอะไรเกี่ยวกับชุดข้อมูลนั้น ๆ บ้าง

Metadata คือข้อมูลที่อธิบายชุดข้อมูล เพื่อให้เข้าใจได้เบื้องต้นว่าเป็นชุดข้อมูลเกี่ยวกับอะไร ประเภทไฟล์ วันที่สร้างและปรับปรุง

Mutual Information ขั้นตอนแรกที่แนะนำให้ทำตอนเริ่มโปรเจค ML
05Aug

Mutual Information ขั้นตอนแรกที่แนะนำให้ทำตอนเริ่มโปรเจค ML

การทำงานด้าน Machine Learning นั้นจะต้องเจอข้อมูลและมีคำถามเสมอว่าควรเริ่มจากอะไรดี โดย Mutual Information เป็นหนึ่งในขั้นตอนที่แนะนำให้ทำ

One Hot Encoding วิธีแปลงข้อมูลประเภท Category เพื่อใช้เทรนโมเดล
01Aug

One Hot Encoding วิธีแปลงข้อมูลประเภท Category เพื่อใช้เทรนโมเดล

วิธีการแปลงข้อมูลประเภทหมวดหมู่/ประเภท (ที่เป็นตัวอักษร) ให้เป็นชุดตัวเลขด้วยวิธีการ One Hot Encoding เพื่อให้โมเดลสามารถเรียนรู้ได้

ANN (Artificial Neural Network) พื้นฐานของ Deep Learning
22Jul

ANN (Artificial Neural Network) พื้นฐานของ Deep Learning

การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) นั้นเป็นเทคนิคที่มัประสิทธิภาพมากในงาน Machine Learning ปัจจุบันซึ่งเบื้องหลังของมันก็คือการใช้ ANN

Parsing Dates การจัดการกับข้อมูลวันที่ในชุดข้อมูลด้วย Pandas
04Jul

Parsing Dates การจัดการกับข้อมูลวันที่ในชุดข้อมูลด้วย Pandas

ในหลาย ๆ ชุดข้อมูลมักจะมีการเก็บวันที่ไว้ด้วยเสมอ ซึ่งการ Parsing Dates จะช่วยให้ใช้งานวันที่เหล่านั้นได้ง่ายยิ่งขึ้น

Data source แหล่งชุดข้อมูลสำหรับใช้ทำงานด้านข้อมูลช่วยให้โปรเจคราบรื่นยิ่งขึ้น
01Jul

Data source แหล่งชุดข้อมูลสำหรับใช้ทำงานด้านข้อมูลช่วยให้โปรเจคราบรื่นยิ่งขึ้น

การจะเริ่มทำโปรเจคอะไรสักอย่างสิ่งที่ขาดไม่ได้เลยคือข้อมูล แล้วยิ่งเป็นงานที่เกี่ยวข้องกับ Data แล้วนั้น Data source จึงเป็นสิ่งจำเป็นมาก

© 2022 hitexts. All rights reserved