ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียมแบบ Feedforward: สิ่งที่คุณต้องรู้

โครงข่ายประสาทเทียมแบบ Feedforward (FNN) เป็นเทคโนโลยีพื้นฐานในการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) คู่มือนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่ออธิบาย FNN วิธีการทำงาน สถานที่ใช้งาน และข้อดีและข้อเสีย

สารบัญ

• FNN คืออะไร?
• FNN ทำงานอย่างไร
• FNN กับโครงข่ายประสาทเทียมอื่นๆ
• การประยุกต์ใช้ FNN
• ข้อดี
• ข้อเสีย

โครงข่ายประสาทเทียมฟีดฟอร์เวิร์ดคืออะไร?

โครงข่ายประสาทเทียมแบบป้อนไปข้างหน้าเป็นหนึ่งในโครงข่ายประสาทเทียมที่ง่ายที่สุด มีความสามารถในการเรียนรู้รูปแบบที่ไม่เชิงเส้นและสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน ในการเรียนรู้ของเครื่อง FNN คือโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) แตกต่างจากสิ่งที่เกิดขึ้นในโครงข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อนกว่า เช่น โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ (RNN) ข้อมูลใน FNN เคลื่อนที่ในทิศทางเดียวผ่านเครือข่าย จากเลเยอร์อินพุตผ่านเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ไปจนถึงเลเยอร์เอาท์พุต แม้จะมีความเรียบง่าย แต่ FNN ก็สามารถเรียนรู้รูปแบบที่ไม่เชิงเส้นและสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนโดยใช้เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่หลายชั้น ด้วยเหตุผลเหล่านี้ FNN จึงมีประโยชน์สำหรับงานที่หลากหลาย รวมถึงการรู้จำเสียงพูดและการรู้จำรูปภาพบางแง่มุม การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการวินิจฉัยทางการแพทย์

FNN ทำงานอย่างไร

ในระดับสูง FNN ทำงานโดยส่งข้อมูลผ่านเลเยอร์การประมวลผลหลายชั้นของ โหนดซึ่งเป็นหน่วยคำนวณที่ทำการคำนวณเฉพาะกับอินพุต กระบวนการเริ่มต้นเมื่อข้อมูลดิบถูกป้อนเข้าสู่เลเยอร์อินพุต จากนั้น ข้อมูลจะเคลื่อนผ่านชุดของเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ โดยแต่ละเลเยอร์จะแยกรูปแบบออกจากข้อมูลและส่งผ่านไปยังเลเยอร์ถัดไป ที่ส่วนท้ายของไปป์ไลน์การประมวลผล ผลลัพธ์สุดท้ายจะถูกสร้างขึ้นโดยเลเยอร์เอาท์พุต FNN สามารถดูได้เป็นชุดของการแปลงข้อมูล โดยแต่ละเลเยอร์จะปรับแต่งอินพุตเพิ่มเติมจนกว่าจะสร้างเอาต์พุตที่ต้องการ

สถาปัตยกรรมของ FNN ประกอบด้วยเลเยอร์อินพุต เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่หนึ่งเลเยอร์ขึ้นไป และเลเยอร์เอาท์พุต โหนดในแต่ละเลเยอร์เชื่อมต่อกับโหนดในเลเยอร์ถัดไปโดยใช้การเชื่อมต่อแบบถ่วงน้ำหนัก น้ำหนักคือตัวคูณที่กำหนดผลกระทบที่เอาต์พุตของโหนดที่กำหนดมีต่อเลเยอร์ถัดไป ในระหว่างกระบวนการฝึกอบรม เป้าหมายคือการลดความแตกต่าง (ข้อผิดพลาด) ระหว่างการคาดการณ์ FNN และค่าจริงโดยการปรับน้ำหนักเหล่านี้ ในกระบวนการนี้เรียกว่าbackpropagationข้อผิดพลาดจะใช้ในการคำนวณน้ำหนักที่ควรเปลี่ยนแปลงเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล และอัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมจะทำการปรับเปลี่ยนตามนั้น ด้วยการทำซ้ำกระบวนการ backpropagation FNN จะสามารถคาดการณ์ได้ดีขึ้น

FNN เปรียบเทียบกับโครงข่ายประสาทเทียมประเภทอื่น

การทำความเข้าใจ FNN เมื่อเปรียบเทียบกับโครงข่ายประสาทเทียมประเภทอื่นๆ มีประโยชน์ในการทำความเข้าใจว่าควรใช้ FNN เมื่อใดและอย่างไร ต่อไปนี้คือการเปรียบเทียบ FNN กับเครือข่ายประสาทเทียม (CNN) และเครือข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ (RNN)

FNN กับ CNN

FNN เป็นแบบทิศทางเดียว นั่นคือ ประมวลผลข้อมูลในทิศทางเดียว จากอินพุตไปยังเอาต์พุต โดยไม่คำนึงถึงความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ในข้อมูล ในทางตรงกันข้าม CNN สามารถจัดการข้อมูลที่ความสัมพันธ์เชิงพื้นที่มีความสำคัญ เช่น งานการจดจำภาพและวิดีโอ ลองนึกภาพการดูภาพถ่ายผ่านฟิลเตอร์ต่างๆ เพื่อเน้นหรือซ่อนรายละเอียดบางอย่าง CNN เปรียบเสมือนชุดฟิลเตอร์พิเศษ โดยแต่ละฟิลเตอร์จะสแกนรูปภาพเพื่อตรวจจับคุณสมบัติเฉพาะ เช่น รูปร่าง พื้นผิว และขอบ

FNN กับ RNN

แม้ว่า FNN จะประมวลผลข้อมูลจากอินพุตไปยังเอาต์พุต แต่ RNN ก็สามารถรวบรวมข้อมูลจากอินพุตก่อนหน้าได้โดยใช้สถานะที่ซ่อนอยู่ โดยพื้นฐานแล้ว นี่หมายความว่า RNN มีหน่วยความจำ ซึ่งต่างจาก FNN ตรงที่ทำให้พวกเขาสามารถสร้างแบบจำลองการพึ่งพาชั่วคราวและไดนามิกส์ได้ สิ่งนี้ทำให้ RNN มีประโยชน์สำหรับงานที่ลำดับอินพุตมีความสำคัญ เช่น การสร้างแบบจำลองอนุกรมเวลาหรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

การประยุกต์ใช้ FNN

ด้วยความสามารถในการเรียนรู้และสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนหลายประเภท FNN จึงมีแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ตั้งแต่การตรวจจับสแปมอีเมลไปจนถึงการคาดการณ์การเลิกใช้งานของลูกค้า นี่คือตัวอย่างบางส่วนของ FNN ในโลกแห่งความเป็นจริง

การตรวจจับสแปมอีเมล

FNN มีบทบาทสำคัญในระบบกรองอีเมล ด้วยการวิเคราะห์คุณสมบัติต่างๆ เช่น หัวเรื่อง ข้อมูลผู้ส่ง และเนื้อหา FNN สามารถใช้เพื่อพิจารณาว่าอีเมลนั้นเป็นสแปมหรือไม่ ซึ่งช่วยปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้และความปลอดภัยของอีเมลได้อย่างมาก

ทำนายราคาหุ้น

นักวิเคราะห์ทางการเงินและเทรดเดอร์ใช้ FNN เพื่อคาดการณ์ราคาหุ้นและการเคลื่อนไหวของตลาดการเงิน ด้วยการเรียนรู้จากข้อมูลตลาดในอดีตและตัวชี้วัดทางการเงินต่างๆ FNN จะทำหน้าที่เป็นตัวช่วยที่มีประโยชน์ในการตัดสินใจลงทุนโดยใช้ข้อมูลรอบด้านและจัดการความเสี่ยง

การแปลงเสียงเป็นข้อความ

แอปพลิเคชันผู้ช่วยเสมือน เช่น Siri ของ Apple และ Google Assistant ใช้ FNN ร่วมกับรุ่นอื่นๆ เพื่อประมวลผลและถอดเสียงคำพูดของมนุษย์ ด้วยการวิเคราะห์รูปแบบคำพูดและสัญญาณเสียง FNN สามารถแปลงเสียงเป็นข้อความที่เขียนได้ ซึ่งทำหน้าที่เป็นพื้นฐานสำหรับแอปพลิเคชันที่สั่งงานด้วยเสียง

การพยากรณ์การบำรุงรักษาและความล้มเหลวของอุปกรณ์

FNN สามารถคาดการณ์การบำรุงรักษาและความล้มเหลวของอุปกรณ์ได้ การใช้ปัจจัยต่างๆ เช่น เอาท์พุตเซ็นเซอร์ของอุปกรณ์และข้อมูลการบำรุงรักษาในอดีต ทำให้ FNN สามารถคาดการณ์การชำรุดครั้งใหญ่ ลดต้นทุนการบำรุงรักษา และเวลาหยุดทำงานของอุปกรณ์

คาดการณ์การเลิกใช้งานของลูกค้า

ธุรกิจมักต้องการทำความเข้าใจถึงแนวโน้มที่ลูกค้าจะหยุดใช้บริการหรือผลิตภัณฑ์ที่เรียกว่าการเลิกใช้งานของลูกค้า ด้วยการวิเคราะห์ประวัติการทำธุรกรรมของลูกค้าและรูปแบบการโต้ตอบ FNN สามารถระบุได้ว่าลูกค้ามีความเสี่ยงที่จะออกไปหรือไม่ ช่วยให้ธุรกิจสามารถใช้มาตรการรักษาเชิงรุก เช่น ข้อเสนอส่วนบุคคล

ข้อดีของ FNN

FNN นำเสนอคุณประโยชน์ที่สำคัญหลายประการ ทำให้เป็นเครื่องมืออันทรงคุณค่าในชุดเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่อง ข้อดีเหล่านี้ได้แก่ การออกแบบสถาปัตยกรรมที่ยืดหยุ่น และการฝึกอบรมที่มีประสิทธิภาพ และอื่นๆ อีกมากมาย

ง่ายต่อการออกแบบและนำไปใช้

เนื่องจากข้อมูลใน FNN ไหลไปในทิศทางเดียว จากอินพุตไปยังเอาต์พุต FNN จึงออกแบบและใช้งานได้ง่ายเมื่อเปรียบเทียบกับโครงข่ายประสาทเทียมส่วนใหญ่ ความเรียบง่ายนี้ทำให้ FNN เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้ปฏิบัติงาน ML ใหม่ ซึ่งช่วยให้มีความสามารถต่างๆ เช่น การจัดหมวดหมู่รูปภาพในสถานการณ์ที่อาจไม่จำเป็นต้องใช้โมเดลขั้นสูงกว่านี้

ปรับให้เหมาะสมสำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้าง

FNN เหมาะอย่างยิ่งสำหรับข้อมูลที่มีการกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะอินพุตไว้อย่างชัดเจนและตรงไปตรงมา สิ่งนี้ทำให้ FNN เหมาะสำหรับแอปพลิเคชัน เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลที่จัดเป็นแถวและคอลัมน์ เช่น ข้อมูล CRM (การจัดการลูกค้าสัมพันธ์) และรายงานทางการเงิน

การฝึกอบรมและการอนุมานที่มีประสิทธิภาพ

ด้วยสถาปัตยกรรมที่ค่อนข้างเรียบง่าย โดยทั่วไปแล้ว FNN จึงต้องใช้เวลาการฝึกอบรมและพลังในการคำนวณน้อยกว่าโมเดลที่ซับซ้อน เช่น RNN และ CNN เนื่องจาก FNN เหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่การคาดการณ์อย่างรวดเร็วและการฝึกอบรมอย่างรวดเร็วมีความสำคัญ

การออกแบบสถาปัตยกรรมที่ยืดหยุ่น

FNN สามารถออกแบบให้มีเลเยอร์และโหนดจำนวนเท่าใดก็ได้ต่อเลเยอร์ ช่วยให้สามารถปรับให้เหมาะสมสำหรับปัญหาเฉพาะได้ ตัวอย่างเช่น FNN ที่มีไว้สำหรับข้อมูลที่ซับซ้อนสามารถรวมเลเยอร์และโหนดได้มากขึ้น ในขณะที่ FNN ที่เล็กกว่าซึ่งมีเลเยอร์และโหนดน้อยกว่าสามารถนำไปใช้สำหรับงานที่ง่ายกว่าได้

ข้อเสียของ FNN

แม้ว่า FNN จะให้ประโยชน์มากมาย แต่ก็มีข้อเสียหลายประการ เช่น ปัญหาในการจัดการความสัมพันธ์ของข้อมูลที่ไม่เป็นเชิงเส้น และการมองเห็นที่จำกัดในกระบวนการตัดสินใจ

ศักยภาพในการติดตั้งข้อมูลที่ซับซ้อนมากเกินไป

เมื่อต้องรับมือกับข้อมูลที่ซับซ้อนและมีมิติสูง FNN มีแนวโน้มที่จะมีการติดตั้งมากเกินไปการติดตั้งมากเกินไปเกิดขึ้นเมื่อแบบจำลองเรียนรู้สัญญาณรบกวนที่ซ่อนอยู่และความผันผวนแบบสุ่มของข้อมูลพร้อมกับรูปแบบจริง สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าเป็นรูปแบบที่ทำงานได้ดีในการฝึกอบรม แต่ไม่สามารถสรุปได้เมื่อป้อนข้อมูลที่ไม่เคยพบมาก่อน

ความยากลำบากในการจัดการความสัมพันธ์ของข้อมูลที่ซับซ้อน

แม้ว่าโดยทั่วไปแล้ว FNN จะเก่งในการจัดการความสัมพันธ์ของข้อมูลที่ไม่เชิงเส้น แต่ก็ขาดประสิทธิภาพเมื่อพูดถึงโครงสร้างที่ซับซ้อน เช่น โครงสร้างข้อมูลแบบลำดับชั้นหรือเชิงพื้นที่ ตัวอย่างเช่น ใน NLP การทำความเข้าใจไวยากรณ์ของภาษาจำเป็นต้องมีความสามารถในการเข้าใจลำดับและความสัมพันธ์แบบลำดับชั้น ในกรณีเช่นนี้ จำเป็นต้องมีโมเดลพิเศษเพิ่มเติม เช่น RNN และ CNN

ความไวต่อช่วงข้อมูล

FNN อาจมีความละเอียดอ่อนต่อวิธีการปรับขนาดข้อมูลอินพุต ซึ่งก็คือช่วงของค่าข้อมูล ตัวอย่างเช่น สมมติว่า FNN ใช้ในการทำนายราคาบ้าน โดยข้อมูลที่ป้อนคือจำนวนห้องนอนและขนาดของบ้านในหน่วยตารางฟุต แม้ว่าจำนวนห้องนอนอาจมีตั้งแต่ 1 ถึง 6 ห้อง แต่พื้นที่เป็นตารางฟุตอาจมีตั้งแต่ 500 ถึง 5,000 ช่วงขนาดใหญ่นี้จะทำให้ FNN เรียนรู้โดยใช้จำนวนห้องนอนได้ยากขึ้น ส่งผลให้เครือข่ายประสบปัญหาระหว่างการฝึกอบรม

การตีความจำกัด

เช่นเดียวกับโครงข่ายประสาทเทียมอื่นๆ การทำความเข้าใจว่า FNN ตัดสินใจอย่างไรอาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย การขาดความโปร่งใสซึ่งเรียกว่า “ปัญหากล่องดำ” เป็นผลมาจากเลเยอร์จำนวนมากและการเชื่อมต่อที่ซับซ้อนในเครือข่าย ด้วยเหตุนี้ FNN และโครงข่ายประสาทเทียมอื่นๆ จึงอาจไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีสำหรับสาขาที่มีมาตรฐานความรับผิดชอบสูง ตัวอย่างเช่น หากธนาคารใช้ FNN เพื่ออนุมัติหรือปฏิเสธสินเชื่อตามปัจจัยของลูกค้าต่างๆ การขาดความสามารถในการตีความอาจทำให้ตรรกะของกระบวนการอนุมัติสินเชื่อยากต่อการอธิบาย