wat zijn neurale netwerken

Wat zijn neurale netwerken?

Geavanceerd ChatGPT, 2e editie

AI is onder andere gebaseerd op neurale netwerken. Maar: wat zijn neurale netwerken precies? Dat vertellen we je hier, in een extract afkomstig uit mijn nieuwe boek Geavanceerd ChatGPT, 2e editie, waarin ik diep inga op het gebruik van ChatGPT. Na het lezen van dit boek kun je jezelf een ChatGPT-pro noemen!

Neurale netwerken, het kloppend hart van vele hedendaagse toepassingen van machine learning, zijn rekenmodellen die hun inspiratie putten uit de werking van onze eigen hersenen. Om een begrip te krijgen van neurale netwerken, duiken we in hun fundamentele componenten, verschillende typen en hoe ze functioneren.

Fundamenten van neurale netwerken

Een neuraal netwerk, in zijn meest elementaire vorm, is opgebouwd uit een collectie van neuronen of knooppunten, georganiseerd in lagen. Deze lagen bevatten een invoerlaag, één of meerdere verborgen lagen en een uitvoerlaag. De neuronen in deze lagen zijn met elkaar verbonden door paden, die elk een specifiek gewicht hebben.

Elk neuron neemt de invoer van neuronen in de voorgaande laag, vermenigvuldigt deze met hun corresponderende gewichten, somt deze op, voegt een bias toe en past dan een activatiefunctie toe om de uitvoer te genereren. Deze uitvoer wordt vervolgens doorgegeven aan de neuronen in de volgende laag.

De gewichten en biases binnen een neuraal netwerk worden aangepast en verfijnd tijdens een proces dat we training noemen. Tijdens deze training wordt het netwerk gevoed met voorbeeldinvoer en wordt de uitvoer vergeleken met de verwachte uitvoer. Het verschil tussen de daadwerkelijke en verwachte uitvoer, oftewel de fout, wordt vervolgens door het netwerk teruggevoerd om de gewichten en biases aan te passen. Dit proces wordt meerdere malen herhaald tot het netwerk de taak naar tevredenheid kan uitvoeren.

Typen neurale netwerken

Er zijn verscheidene soorten neurale netwerken, elk geoptimaliseerd voor specifieke taken. Convolutional Neural Networks (CNNs) zijn bijvoorbeeld ontworpen voor beeldverwerking. Ze gebruiken convolutionele lagen die kleine, overlappende delen van de invoer onderzoeken, waardoor ze uiterst effectief zijn in het detecteren van lokale kenmerken zoals randen, texturen en patronen.

Anderzijds zijn Recurrent Neural Networks (RNNs) geoptimaliseerd voor het verwerken van sequentiële gegevens zoals tekst of tijdreeksen. RNNs beschikken over een geheugenelement dat informatie kan opslaan en oproepen over vorige tijdstappen, waardoor ze context kunnen begrijpen in sequentiële gegevens.

Er zijn ook varianten van RNNs, zoals Long Short-Term Memory (LSTM) en Gated Recurrent Unit (GRU), die specifiek ontworpen zijn om het probleem van de afnemende gradiënt te bestrijden, een uitdaging bij het trainen van standaard RNN’s.

Een ‘gradiënt’ in de context van machine learning verwijst naar de helling van een functie bij een bepaald punt. In eenvoudigere bewoordingen, het is de vector van partiële afgeleiden van die functie op dat punt. Elk element in de vector vertegenwoordigt de snelheid van verandering van de functie met betrekking tot de corresponderende variabele.

In de context van neurale netwerken wordt vaak gekeken naar de verliesfunctie (ook bekend als de kostfunctie of de foutfunctie), die aangeeft hoe goed het netwerk presteert op de trainingsdata. De variabelen zijn de parameters van het netwerk, zoals de gewichten en biases. De gradiënt van de verliesfunctie bij een specifieke set parameters geeft ons dus een indicatie van hoe we de parameters moeten aanpassen om de prestaties van het netwerk te verbeteren.

Gradient descent (zie verderop) is een optimalisatiealgoritme dat veel gebruikt wordt in machine learning, en in het bijzonder in neurale netwerken. Het idee is om de parameters van het netwerk stapsgewijs te veranderen in de richting van de negatieve gradiënt van de verliesfunctie. Dit komt omdat de negatieve gradiënt de richting aangeeft die de grootste afname van de verliesfunctie zal geven.

Het afnemen van de gradiënt is een probleem dat vaak optreedt bij het trainen van diepe neurale netwerken. Het ontstaat wanneer de gradiënten die berekend worden tijdens backpropagation erg klein worden naarmate ze door elke laag van het netwerk worden doorgegeven. Dit resulteert in een zeer kleine of zelfs nulwaardige update in de gewichten van de vroege lagen van het netwerk, waardoor ze effectief stoppen met leren. Dit probleem kan worden aangepakt door verschillende technieken, zoals het gebruik van LSTM- of GRU-lagen in plaats van standaard recurrente lagen, of door het gebruik van geavanceerdere initialisatietechnieken en activatiefuncties.

Neurale netwerken opleiden

Het trainingsproces van neurale netwerken, ook bekend als het leerproces, maakt gebruik van verschillende technieken en algoritmen. Een veelgebruikt algoritme is gradient descent, dat de fout van het netwerk minimaliseert door iteratief de gewichten en biases aan te passen in de richting die de fout het snelst vermindert.

Een andere belangrijke techniek is backpropagation, die de fout van het netwerk terugvoert van de uitvoerlaag naar de invoerlaag. Dit stelt het netwerk in staat om te leren welke gewichten en biases moeten worden aangepast om de prestaties te verbeteren.

wat zijn neurale netwerken

Neurale netwerken in het tijdperk van deep learning

Neurale netwerken hebben een lange weg afgelegd sinds hun beginjaren, en hun recente opmars heeft het tijdperk van deep learning ingeluid. Deep learning verwijst naar neurale netwerken met vele verborgen lagen, die het mogelijk maken om complexe patronen en relaties in gegevens te leren.

De transformerarchitectuur die we eerder besproken hebben, is een voorbeeld van een diep leermodel. Het maakt gebruik van een speciaal soort zelfaandachtsmechanisme om langeafstandsafhankelijkheden in gegevens te modelleren, wat het bijzonder geschikt maakt voor taken zoals taalmodellering.

Conclusie

Neurale netwerken zijn krachtige computationele modellen die de basis vormen voor veel van de recente vooruitgang in AI en machine learning. Ze zijn in staat om complexe patronen in gegevens te leren en kunnen worden aangepast aan een breed scala aan taken, van beeldclassificatie tot taalmodellering. Door de werking van neurale netwerken te begrijpen, kunnen we beter inzicht krijgen in de technologie achter modellen als ChatGPT.

Geavanceerd ChatGPT, 2e editie

Geavanceerd ChatGPT, 2e editie

Deze blogpost Hoe stel je het best en doelgericht vragen aan ChatGPT? is afkomstig uit het boek Geavanceerd ChatGPT. In deze nieuwste editie van Geavanceerd ChatGPT duikt Bob van Duuren opnieuw in de wereld van gevorderde ChatGPT-technologieën, deze keer met updates die de laatste ontwikkelingen en functies omvatten. Deze editie is speciaal ontworpen voor ervaren gebruikers (in spe) die verder willen gaan dan de basis en die optimaal gebruik willen maken van ChatGPT’s groeiende mogelijkheden. Met een focus op de (betaalde) Plus-versie verkent de auteur de nieuwste mogelijkheden, waaronder geavanceerde data-analyse, aangepaste instructies en het opzetten van eigen GPT’s die de functionaliteit van ChatGPT aanzienlijk uitbreiden. Daarnaast is er uitgebreid aandacht voor het genereren van beeldmateriaal met ChatGPT, middels de ingebouwde DALL-E-functionaliteit.

Deze editie legt een sterke nadruk op geavanceerde promptingtechnieken, waarbij wordt uitgelegd hoe nauwkeurigere en completere antwoorden kunnen worden verkregen door het verfijnen van je prompts.

Daarnaast wordt er dieper ingegaan op methodes om de uitvoer van ChatGPT te sturen en het programma te trainen voor gepersonaliseerde reacties, evenals het gebruik van ChatGPT voor het ontwikkelen van programma’s in diverse computertalen, simpelweg door instructies in duidelijk Nederlands te geven. Tot slot geven de opgenomen interviews met experts op het gebied van ethiek, privacy, auteursrecht, AI, marketing en klantenservice meer inzicht in de meest recente discussies en overwegingen rondom de inzet van AI-technologieën zoals ChatGPT.

Bij dit boek zit een gratis chatbot die getraind is met de complete inhoud van het boek en die in staat is om vragen over het boek en over ChatGPT te beantwoorden.

  • laat ChatGPT voor je programmeren
    Laat ChatGPT voor je programmeren!

    Je bent geen programmeur, maar je hebt wel een programmawens voor bijvoorbeeld je Raspberry? Laat ChatGPT voor je programmeren! Dat is zo geregeld en je zit zelfs niet eens vast aan een specifieke programmeertaal. En wie weet, wellicht leer je uiteindelijk met de hulp van datzelfde ChatGPT ook zelf programmeren.

  • geavanceerde data-analyse met ChatGPT
    Geavanceerde data-analyse met ChatGPT

    Hoe slim is dat? Geavanceerde data-analyse met ChatGPT werkt via door het slimme taalmodel zelf geschreven programmacode!

  • Wel of niet betalen voor ChatGPT
    Wel of niet betalen voor ChatGPT?

    Is het zinvol om te betalen voor ChatGPT? Of heb je meer dan genoeg aan de gratis versie? In dit artikel leggen we de verschillen uit, tussen betaald en onbetaald.

  • wat zijn neurale netwerken
    Wat zijn neurale netwerken?

    AI is onder andere gebaseerd op neurale netwerken. Maar: wat zijn neurale netwerken precies? Dat vertellen we je hier, in een extract afkomstig uit mijn nieuwe boek Geavanceerd ChatGPT, 2e editie, waarin ik diep inga op het gebruik van ChatGPT. Na het lezen van dit boek kun je jezelf een ChatGPT-pro noemen! Neurale netwerken, het…

  • Hoe stel je het best en doelgericht vragen aan ChatGPT?
    Hoe stel je het best en doelgericht vragen aan ChatGPT?

    Door het slimmer formuleren en doelgericht vragen aan ChatGPT je betere antwoorden van ChatGPT. Maar hoe formulier je die ‘ideale vraag’? Leggen we hier alvast in beginsel uit.

  • Excel-macro genereren met ChatGPT
    Een Excel-macro genereren met ChatGPT

    ChatGPT kan niet alleen goed overweg met tekst, maar ook met code. Een Excel-macro genereren met ChatGPT blijkt verrassend goed te gaan.

Geef een reactie

Deze site gebruikt Akismet om spam te verminderen. Bekijk hoe je reactie-gegevens worden verwerkt.