ИТ Транспорт и связь

Виды нейронных сетей

Под машинным обучением понимается любое обучение искусственного интеллекта за счет решения множества сходных задач. А глубокое обучение — передовая методология машинного. С помощью нее ИИ получает информацию из множества источников и анализирует ее без вмешательства человека.

Сегодня сфера искусственного интеллекта переживает бурный рост. Развитие машинного обучения, нейронных сетей и больших данных позволяет создавать системы, способные решать задачи, которые раньше считались невозможными для ЭВМ. Со стороны это кажется магией. Но волшебству есть научное объяснение. Рассказываем простыми словами о сложном, отвечая на самые популярные вопросы о новых технологиях.

К примеру, для того, чтобы распознать лицо на фотографии, нейросети сначала нужно обнаружить лицо на фотографии, затем — глаза и нос, потом идентифицировать другие детали лица, повернуть данные в соответствии с заданным алгоритмом, а затем обработать и выдать результат.

Именно этот тип нейросетей помогает генерировать текст и переводить его. Их отличительная особенность — наличие памяти. Модель передает данные вперед и назад между слоями, так что процессы передачи и хранения данных цикличны. Поэтому сеть может запомнить все данные. Это помогает ей понять контекст входных данных и выдать осмысленный результат.

Нейронные сети прямого распространения (Feed forward neural networks, FFNN). Прямолинейный вид нейросетей, при котором соседние узлы слоя не связаны, а передача информации осуществляется напрямую от входного слоя к выходному. FFNN имеют малую функциональность, поэтому часто используются в комбинации с сетями других видов.

Рекуррентные нейронные сети (Recurrent neural network, RNN). Используют направленную последовательность связи между узлами. В RNN результат вычислений на каждом этапе используется в качестве исходных данных для следующего. Благодаря этому, рекуррентные нейронные сети могут обрабатывать серии событий во времени или последовательности для получения результата вычислений.

Примечание: При такой модели обучение нейронной сети сводится к изменению коэффициенту весов, то есть связи между отдельными нейронами. Если вес положительный — сигнал в нейроне усиливается, нулевой — нейроны не влияют друг на друга, отрицательный — сигнал в принимающем нейроне погашается.

Примечание: Работа нейронной сети сравнима с действиями человека: сталкиваясь с незнакомым предметом, он узнает его свойства и делает выводы. Аналогичные процессы происходят в узлах нейросетей, когда решая определенную задачу, они используют полученный опыт для дальнейшего обучения.

Типы задач, которые решают нейронные сети

Их используют для распознавания изображений, видео, объектов и лиц. Она имеет не три, а пять слоев: входной, сверточный, объединяющий, связанный и выходной. Это особенно важно в условиях изменения масштаба и угла наклона картинки. Каждый слой исследует определенный аспект изображения, а затем соединяет всю информацию вместе на выходе.

Перцептрон — самый фундаментальный и старый тип. Состоит из одного нейрона, который принимает входные данные и практически сразу выдает результат. У классического варианта этой нейросети нет скрытых слоев, поэтому она может разделять данные только на две категории. Примером использования перцептрона может быть задача классификации почтовых отправлений на спам и не спам.

Нейросеть — это математическая модель, которая имитирует работу человеческого мозга. А искусственный интеллект — технология, которая использует эти модели, чтобы решить задачу пользователя. Помимо нейросетей ИИ использует и другие инструменты: машинное обучение (Machine Learning), глубокое обучение (Deep Learning) и другие.

Мы предлагаем готовые решения для работы с искусственным интеллектом, машинным обучением и нейронными сетями. Клиентам доступны платформа для совместной ML-разработки с ускорением до +1700 GPU Tesla v100 и A100 ML Space, инструменты для обработки языка ruGPT-3 & family и другие сервисы.