Что такое нейронная сеть

В чем заключается важность нейронных сетей?

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.

Искусственная нейронная сеть — не модель человеческого мозга: даже самые мощные из существующих сетей не могут достигнуть таких мощностей и подобного количества нейронов. В человеческом мозгу огромное количество нервных клеток — десятки миллиардов. В искусственных нейросетях намного меньше нейронов. Для создания нейронной сети, по возможностям равной человеческому мозгу, сейчас нет мощностей.

Классификация. Для выполнения такой задачи нейросети обрабатывают поступившие данные и делят их согласно заранее заданному признаку. Они могут классифицировать объекты по цветам или тексты — по жанрам, или среди тысяч клиентов банка выбрать самых надежных заемщиков, проанализировав кредитное «прошлое» каждого;

Традиционные методы машинного обучения требуют участия человека, чтобы программное обеспечение работало должным образом. Специалист по работе с данными вручную определяет набор соответствующих функций, которые должно анализировать программное обеспечение. Это ограничение делает создание и управление программным обеспечением утомительным и трудозатратным процессом.

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:

Нейросети у всех на слуху — сегодня о них не слышали разве что те, кто совсем не имеет доступа в Интернет. Более того, большинство из вас уже используют их в работе — генерируют картинки или текст по запросу. Активное использование таких сервисов не эквивалентно знанию принципов их работы — только единицы могут объяснить их устройство.

Что такое глубокое обучение в контексте нейронных сетей?

Но разработки в этом направлении ведутся — правда, пока такие проекты находятся на стадии исследований. И даже с небольшим по сравнению с мозгом количеством нейронов нейросети могут достигать поразительных результатов в обучении. Некоторые даже проходят тест Тьюринга, но с оговоркой: сознания у них нет, просто они хорошо научились имитировать его наличие. Иногда даже человек не всегда способен распознать в своем собеседнике нейронную сеть.

Принцип действия нейросети не похож на классическую программу. Такой сети не дают четкого алгоритма: ее обучают, чтобы она могла самостоятельно выполнять ту или иную задачу. В результате деятельность программы становится менее предсказуемой, но более вариативной и даже творческой.

Скрытого — этот слой принято считать «сердцем» нейронной сети, ведь именно здесь происходит вся основная работа с данными. На скрытый слой они приходят из входного слоя или предыдущих скрытых слоев, если в нейросети их несколько. На каждом таком слое происходит дальнейший анализ информации предыдущего слоя, и далее — передача их на следующий слой;

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.

При контролируемом обучении специалисты по работе с данными предлагают искусственным нейронным сетям помеченные наборы данных, которые заранее дают правильный ответ. Например, сеть глубокого обучения, обучающаяся распознаванию лиц, обрабатывает сотни тысяч изображений человеческих лиц с различными терминами, связанными с этническим происхождением, страной или эмоциями, описывающими каждое изображение.

Искусственная нейронная сеть повторяет строение нервной ткани человека. Наш головной мозг состоит из миллиардов нервных клеток, соединенных между собой специальными отростками в сложную нейросеть с многочисленными связями. Работая, клетки посылают друг другу нервные импульсы, которые транспортируются по отросткам, как по проводам. Нейросети повторяют эти процессы — только теперь действие происходит не в голове, а в программе. Искусственные нейроны аналогично нервным клеткам хранят в себе информацию и способны обрабатывать данные, преобразовывать их и отправлять дальше по синапсам — связям внутри виртуальной сети.

Сверточные нейронные сети. Состоят из слоев пяти типов: входного, сверточного, объединяющего, подключенного и выходного. Каждый слой отвечает за распознавание отдельного фрагмента изображения, а на выходном слое вся аналитика по слоям соединяется в итоговое решение. Такие сети чаще всего используются для работы с визуалом;

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.

Скрытый слой

Сервисы глубокого обучения AWS используют возможности облачных вычислений, чтобы вы могли масштабировать свои нейронные сети глубокого обучения с меньшими затратами и оптимизировать их для повышения скорости. Вы также можете использовать подобные сервисы AWS для полного управления конкретными приложениями глубокого обучения:

Впервые идею о сходстве работы мозга и компьютера, которая лежит в основе этой технологии, высказали еще в 1943 году двое американских ученых— Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс. Их доводы для тех лет казались революционными — ведь даже такого привычного для нас понятия, как «искусственный интеллект», тогда не существовало. Поэтому от первых разговоров об ИИ до реального обучения математических моделей прошло много десятилетий, и только работа с большими данными начала эру нейронных сетей. Сейчас мы проживаем настоящий бум развития ИИ-технологий, которые уже давно используются не только для решения математических задач, но и проникают в совсем не технологические сферы — медицину, искусство, развлечения.

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:

Глубокие нейронные сети или сети глубокого обучения имеют несколько скрытых слоев с миллионами связанных друг с другом искусственных нейронов. Число, называемое весом, указывает на связи одного узла с другими. Вес является положительным числом, если один узел возбуждает другой, или отрицательным, если один узел подавляет другой. Узлы с более высокими значениями веса имеют большее влияние на другие узлы.
Теоретически глубокие нейронные сети могут сопоставлять любой тип ввода с любым типом вывода. Однако стоит учитывать, что им требуется гораздо более сложное обучение, чем другим методам машинного обучения. Таким узлам нужны миллионы примеров обучающих данных, а не сотни или тысячи, как в случае с простыми сетями.

Нейросети — одна из самых популярных технологий искусственного интеллекта, работающая с данными не хуже, чем человеческий мозг. Современные нейронные сети способны решать разные задачи — от простой классификации информации до более сложных процессов вроде визуализации текстовых запросов, распознавания естественной речи или прогнозирования будущего. Эксперты Just AI рассказывают, что представляют собой нейросети сегодня, по каким принципам работают и почему становятся все более популярны в абсолютно разных областях.

Принцип работы этой технологии заметно отличается от того, как функционируют компьютеры. Последние действуют строго в той области, которую написал для них человек, в то время как нейросеть сама выбирает способ решения вопроса на основе поступившей информации и прошлого опыта работы, в том числе допущенных ошибок. Что позволяет нейронным сетям одинаково успешно справляться с разными запросами? Постоянное обучение на уникальных задачах, и, как следствие, самостоятельное усовершенствование компьютерных алгоритмов работы. Благодаря способности дообучаться на новых входных данных, нейросеть умеет не просто распознавать и анализировать информацию в больших объемах, но и креативить — например, рисовать картины, создавать тексты или видео в разных стилях и формах, и даже общаться как человек. Быстрорастущие возможности ИИ-технологий сделали их незаменимым элементом многих систем и IT-продуктов: от простых чат-ботов до сложных и масштабных наукоемких решений.