Нейронные сети

Какие типы нейронных сетей существуют?

Искусственные нейронные сети постоянно обучаются, используя корректирующие циклы обратной связи для улучшения своей прогностической аналитики. Проще говоря, речь идет о данных, протекающих от входного узла к выходному узлу по множеству различных путей в нейронной сети. Правильным является только один путь, который сопоставляет входной узел с правильным выходным узлом. Чтобы найти этот путь, нейронная сеть использует петлю обратной связи, которая работает следующим образом:

Выходной слой дает окончательный результат обработки всех данных искусственной нейронной сетью. Он может иметь один или несколько узлов. Например, при решении задачи двоичной классификации (да/нет) выходной слой будет иметь один выходной узел, который даст результат «1» или «0». Однако в случае множественной классификации выходной слой может состоять из более чем одного выходного узла.

Нейронные сети помогают компьютерам принимать разумные решения с ограниченным участием человека. Они могут изучать и моделировать отношения между нелинейными и сложными входными и выходными данными. Например, нейронные сети могут выполнять следующие задачи.

Нейронная сеть – это метод в искусственном интеллекте (ИИ), который учит компьютеры обрабатывать данные таким же способом, как и человеческий мозг. Это тип процесса машинного обучения, называемый глубоким обучением, который использует взаимосвязанные узлы или нейроны в слоистой структуре, напоминающей человеческий мозг. Он создает адаптивную систему, с помощью которой компьютеры учатся на своих ошибках и постоянно совершенствуются. Таким образом, искусственные нейронные сети пытаются решать сложные задачи, такие как резюмирование документов или распознавание лиц, с более высокой точностью.

Архитектура нейронных сетей повторяет структуру человеческого мозга. Клетки человеческого мозга, называемые нейронами, образуют сложную сеть с высокой степенью взаимосвязи и посылают друг другу электрические сигналы, помогая людям обрабатывать информацию. Точно так же искусственная нейронная сеть состоит из искусственных нейронов, которые взаимодействуют для решения проблем. Искусственные нейроны — это программные модули, называемые узлами, а искусственные нейронные сети — это программы или алгоритмы, которые используют вычислительные системы для выполнения математических вычислений.

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.

Машинное зрение — это способность компьютеров извлекать информацию и смысл из изображений и видео. С помощью нейронных сетей компьютеры могут различать и распознавать изображения так, как это делают люди. Машинное зрение применяется в нескольких областях, например:

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.

Контролируемое обучение

Искусственный интеллект — это область компьютерных наук, которая исследует методы предоставления машинам возможности выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. Машинное обучение — это метод искусственного интеллекта, который дает компьютерам доступ к очень большим наборам данных для дальнейшего обучения. Программное обеспечение для машинного обучения находит шаблоны в существующих данных и применяет эти шаблоны к новым данным для принятия разумных решений. Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения, в котором для обработки данных используются сети глубокого обучения.

Обучение нейронной сети — это процесс обучения нейронной сети выполнению задачи. Нейронные сети обучаются путем первичной обработки нескольких больших наборов размеченных или неразмеченных данных. На основе этих примеров сети могут более точно обрабатывать неизвестные входные данные.

С другой стороны, при глубоком обучении специалист по работе с данными предоставляет программному обеспечению только необработанные данные. Сеть глубокого обучения извлекает функции самостоятельно и обучается более независимо. Она может анализировать неструктурированные наборы данных (например, текстовые документы), определять приоритеты атрибутов данных и решать более сложные задачи.

Нейронная сеть медленно накапливает знания из этих наборов данных, которые заранее дают правильный ответ. После обучения сеть начинает делать предположения об этническом происхождении или эмоциях нового изображения человеческого лица, которое она никогда раньше не обрабатывала.

Нейронные сети могут отслеживать действия пользователей для разработки персонализированных рекомендаций. Они также могут анализировать все действия пользователей и обнаруживать новые продукты или услуги, которые интересуют конкретного потребителя. Например, стартап из Филадельфии Curalate помогает брендам конвертировать сообщения в социальных сетях в продажи. Бренды используют службу интеллектуальной маркировки продуктов (IPT) Curalate для автоматизации сбора и обработки контента пользователей социальных сетей. IPT использует нейронные сети для автоматического поиска и рекомендации продуктов, соответствующих активности пользователя в социальных сетях. Потребителям не нужно рыться в онлайн-каталогах, чтобы найти конкретный продукт по изображению в социальных сетях. Вместо этого они могут использовать автоматическую маркировку Curalate, чтобы с легкостью приобрести продукт.

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.

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.

Скрытые слои в сверточных нейронных сетях выполняют определенные математические функции (например, суммирование или фильтрацию), называемые свертками. Они очень полезны для классификации изображений, поскольку могут извлекать из них соответствующие признаки, полезные для распознавания и классификации. Новую форму легче обрабатывать без потери функций, которые имеют решающее значение для правильного предположения. Каждый скрытый слой извлекает и обрабатывает различные характеристики изображения: границы, цвет и глубину.