Applications des réseaux de neurones

Avant d'étudier les domaines dans lesquels l'ANN a été largement utilisé, nous devons comprendre pourquoi l'ANN serait le choix d'application préféré.

Pourquoi les réseaux de neurones artificiels?

Nous devons comprendre la réponse à la question ci-dessus avec un exemple d'un être humain. En tant qu'enfant, nous apprenions les choses avec l'aide de nos aînés, ce qui comprend nos parents ou nos enseignants. Puis plus tard, par auto-apprentissage ou pratique, nous continuons à apprendre tout au long de notre vie. Les scientifiques et les chercheurs rendent également la machine intelligente, tout comme un être humain, et ANN joue un rôle très important dans la même chose pour les raisons suivantes -

  • Avec l'aide de réseaux de neurones, nous pouvons trouver la solution de tels problèmes pour lesquels la méthode algorithmique est coûteuse ou n'existe pas.

  • Les réseaux de neurones peuvent apprendre par l'exemple, nous n'avons donc pas besoin de le programmer dans une large mesure.

  • Les réseaux neuronaux ont la précision et la vitesse significativement rapide que la vitesse conventionnelle.

Zones d'application

Voici quelques-uns des domaines dans lesquels ANN est utilisé. Cela suggère que ANN a une approche interdisciplinaire dans son développement et ses applications.

Reconnaissance de la parole

La parole occupe un rôle de premier plan dans l'interaction homme-homme. Par conséquent, il est naturel que les gens s'attendent à des interfaces vocales avec les ordinateurs. À l'époque actuelle, pour communiquer avec les machines, les humains ont encore besoin de langages sophistiqués, difficiles à apprendre et à utiliser. Pour atténuer cette barrière de communication, une solution simple pourrait être la communication dans une langue parlée que la machine peut comprendre.

De grands progrès ont été réalisés dans ce domaine, cependant, ces types de systèmes sont toujours confrontés au problème du vocabulaire ou de la grammaire limités ainsi qu'au problème de la reconversion du système pour différents locuteurs dans des conditions différentes. ANN joue un rôle majeur dans ce domaine. Les ANN suivants ont été utilisés pour la reconnaissance vocale -

  • Réseaux multicouches

  • Réseaux multicouches avec connexions récurrentes

  • Carte des fonctionnalités auto-organisées de Kohonen

Le réseau le plus utile pour cela est la carte des fonctionnalités d'auto-organisation de Kohonen, qui a son entrée sous forme de courts segments de la forme d'onde vocale. Il mappera le même type de phonèmes que le tableau de sortie, appelé technique d'extraction de caractéristiques. Après avoir extrait les caractéristiques, à l'aide de certains modèles acoustiques comme traitement back-end, il reconnaîtra l'énoncé.

Reconnaissance de caractère

C'est un problème intéressant qui relève du domaine général de la reconnaissance de formes. De nombreux réseaux de neurones ont été développés pour la reconnaissance automatique des caractères manuscrits, que ce soit des lettres ou des chiffres. Voici quelques ANN qui ont été utilisés pour la reconnaissance de caractères -

  • Réseaux de neurones multicouches tels que les réseaux de neurones de rétropropagation.
  • Neocognitron

Bien que les réseaux de neurones à rétropropagation aient plusieurs couches cachées, le modèle de connexion d'une couche à la suivante est localisé. De même, le néocognitron a également plusieurs couches cachées et son apprentissage se fait couche par couche pour ce type d'applications.

Demande de vérification de signature

Les signatures sont l'un des moyens les plus utiles pour autoriser et authentifier une personne dans les transactions juridiques. La technique de vérification de signature est une technique non basée sur la vision.

Pour cette application, la première approche consiste à extraire la caractéristique ou plutôt le jeu de caractéristiques géométriques représentant la signature. Avec ces ensembles de fonctionnalités, nous devons entraîner les réseaux de neurones à l'aide d'un algorithme de réseau de neurones efficace. Ce réseau neuronal formé classera la signature comme étant authentique ou falsifiée lors de l'étape de vérification.

Reconnaissance du visage humain

C'est l'une des méthodes biométriques pour identifier le visage donné. C'est une tâche typique en raison de la caractérisation des images «sans visage». Cependant, si un réseau de neurones est bien formé, il peut être divisé en deux classes à savoir les images ayant des visages et les images sans visages.

Tout d'abord, toutes les images d'entrée doivent être prétraitées. Ensuite, la dimensionnalité de cette image doit être réduite. Et, enfin, il doit être classé en utilisant un algorithme de formation de réseau neuronal. Les réseaux de neurones suivants sont utilisés à des fins de formation avec une image prétraitée -

  • Réseau de neurones à rétroaction multicouche entièrement connecté formé à l'aide d'un algorithme de rétro-propagation.

  • Pour la réduction de la dimensionnalité, l'analyse en composantes principales (ACP) est utilisée.