Как синапс влияет на конечный результат работы нейросети
Чем нейросеть отличается от ИИ и МО?
Каждый, кто впервые знакомится с нейронными сетями, задает себе вопрос: что такое нейроинформатика? Ответить на него можно по-разному. Можно сказать, что нейроинформатика это способ решения всевозможных задач с помощью искусственных нейронных сетей, реализованных на компьютере. Такой ответ, объясняющий только внутреннюю сущность нейроинформатики, почти никого не удовлетворяет, даже если подробно рассказывать о нейронных сетях, задачах и способах их решения. На самом деле требуется еще определить место нейроинформатики среди других способов решения задач и разобраться, в чем же истинные преимущества нейронных сетей, если таковые существуют?
При обучении классификации с учителем для части объектов, составляющих обучающую выборку, известно, каким классам они принадлежат. Требуется построить нейронную сеть, которая по признакам объекта (записанным в других полях таблицы) определяла бы, к какому классу он принадлежит, т. е. заполняла бы соответствующие поля.
В одном из исследований нейросеть обучали диагностике вторичного иммунодефицита (недостаточности иммунной системы) по иммунологическим и метаболическим параметрам лимфоцитов. В обычных условиях по сдвигам этих параметров иногда бывает трудно сделать верное заключение (и это хорошо известная в иммунологии проблема). Были обследованы здоровые и больные люди, параметры которых использовались для обучения. Однако малая нейросеть не обучалась, причем хорошо распознавала все до единого примеры здоровых людей, а часть примеров больных путала со здоровыми. Тогда был сделан следующий шаг: каждый раз, когда сеть останавливала работу, из обучающей выборки убирался пример, на данный момент самый трудный для распознавания, и после этого вновь запускался процесс обучения.
Стартовое обучение нейросетевого классификатора было проведено на параметрах 195 обследованных людей с ранними и поздними стадиями опухолей, а также не имеющих опухоли. Нейроклассификатор обладает способностью дальнейшего накопления опыта по мере использования.
Г. Нейронные сети позволяют создать эффективное программное обеспечение для компьютеров с высокой степенью распараллеливания обработки. Проблема эффективного использования параллельных системы хорошо известна многим. Как добиться того, чтобы все элементы одновременно и без лишнего дублирования делали что-то полезное? Создавая математическое обеспечения на базе нейронных сетей, можно для широкого класса задач решить эту проблему.
Одним из больших недостатков нейросетей является количество данных, которые им требуются для обучения. Иногда для достижения высокой точности работы алгоритма датасеты достигают поистине огромных размеров: не так давно Facebook объявил, что использовал один миллиард изображений для достижения рекордной производительности системы распознавания изображений.
Какие трудности/недостатки у нейросетей?
Нейросети сегодня широко используются для решения классической проблемы производства (раскопок) знаний из накопленных данных. Обучаемые нейронные сети могут производить из данных скрытые знания: создается навык предсказания, классификации, распознавания образов и т.п., но его логическая структура обычно остается скрытой от пользователя. Для проявления (контрастирования) этой скрытой логической структуры нейронные сети приводятся к специальному разреженному виду. Сама нейронная сеть после удаления лишних связей может рассматриваться как логическая структура, представляющая явные знания.
Термин у многих ассоциируется с фантазиями об андроидах и бунте роботов, о машинах, заменяющих и имитирующих человека. Это впечатление усиливают многие разработчики нейросистем, рассуждая о том, как в недалеком будущем, роботы начнут осваивать различные виды деятельности, просто наблюдая за человеком.
Искусственная нейронная сеть — это математическая модель, созданная по подобию биологических нейронных сетей, составляющих мозг живых существ. Такие системы учатся выполнять задачи, рассматривая примеры без специального программирования под конкретное применение.
Из-за размера наборов данных и количества циклов обучения часто требуется доступ к мощному и дорогостоящему компьютерному оборудованию, оснащенному высокопроизводительными графическими процессорами. Независимо от того, создаете ли вы свою собственную систему или арендуете оборудование на облачной платформе, это так или иначе влияет на стоимость обучения.
Всего известно около 30 различных типов нейронных сетей, которые подходят для разных типов задач. Например, сверточные нейронные сети (CNN) обычно используются для задач компьютерного зрения, в то время как рекуррентные нейронные сети (RNN) — для обработки языка.
Набор данных или датасет — это коллекция однотипных данных, необходимых для обучения нейросетей. Например, чтобы натренировать алгоритм распознавания человеческих лиц, ему необходимо показать большое количество фотографий других людей. Чем больше данных — тем точнее алгоритм.
