Нейронные сети

Попробуйте сами

4. Свёрточные Нейронные Сети (CNN): Глаза Искусственного Интеллекта
Задачи обработки изображений и видео находят свое решение в свёрточных нейронных сетях (CNN). Они внедряют операции свертки для выделения ключевых признаков, что делает их идеальными для распознавания объектов и сегментации изображений.

Все это довольно очевидные примеры, при этом каждый день многие из нас работают с нейросетями и даже не догадываются об этом. В Яндекс.Переводчик давно встроена нейросеть, которая обучается и совершенствует качество перевода, а в каждом современном смартфоне сейчас есть алгоритм, который дорабатывает изображение, полученное с камеры, и улучшает его. С помощью нейросетей также делают прогнозы погоды, распознают объекты на фотографиях и раскрашивают старые фильмы.

7. Генеративные Сети (GAN): Искусство Творения в Мире Алгоритмов
Генеративные сети (GAN) представляют собой уникальный дуэт — генератор и дискриминатор, конкурирующие за создание и оценку подлинности данных. Используемые для генерации изображений, видео и других контентов, GAN стали невероятно важными в креативных сферах.

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.

2. Многослойные Перцептроны (MLP): Строим Будущее С Искусственным Интеллектом
Эволюция привела к созданию многослойных перцептронов (MLP) – сетей, состоящих из входного, скрытого и выходного слоев. Внутренние взаимосвязи между нейронами каждого слоя формируют основу для эффективного решения задач классификации и распознавания образов.

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.

3. Рекуррентные Нейронные Сети (RNN): Магия Последовательностей
RNN созданы для работы с последовательными данными, такими как временные ряды или текст. Их уникальность в циклических связях, которые позволяют учитывать предыдущие входы. Такие сети прекрасно справляются с задачами обработки естественного языка и машинного перевода.

1. Перцептрон: Основа Искусственного Интеллекта
Знакомьтесь с перцептроном — фундаментальной формой нейронных сетей, созданным в 1957 году Фрэнком Розенблаттом. Этот инструмент представляет собой одиночный или множественный набор нейронов, способных принимать решения, основанные на входных данных. Важно понимать, что перцептрон стал отправной точкой для развития более сложных и эффективных структур.

Типы задач, которые решают нейронные сети

Нейросети можно категоризировать по-разному — например, на однослойные и многослойные, на нейросети прямого распространения и рекуррентные, на радиально-базисные, а также по типу обучения: с учителем или без, аналоговые, двоичные или образные, с фиксированными или динамическими связями. Ультимативной классификации не существует. Инфографика, созданная в 2016 году, демонстрирует почему.

Нейронная сеть — это последовательность нейронов, которые обрабатывают данные и обмениваются ими друг с другом. Связь между нейронами осуществляется благодаря синапсам, усиливающим или ослабляющим сигнал. В зависимости от параметров синапсов и характеристик нейронов на выходе можно получить результаты, схожие с тем, что может выдать человеческий мозг. Условно говоря, если человек может распознать, что на картинке изображен кот, то и правильно обученная нейросеть должна делать так же, с высоким уровнем точности.

Однако без помощи человека нейросеть не справится ни с одной задачей. Алгоритм необходимо верно подобрать под конкретную ситуацию, обучить его, выявить ошибки, а затем доработать. Не существует и нейросетей, которые могут одновременно хорошо выполнять различные категории задач и самостоятельно определять, что нужно делать.

Всего за пару десятков лет искусственный интеллект, кажется, научился всему: от генерации текста и изображений до прогноза погоды, вождения автомобилей и обнаружения патологий на рентгеновских снимках. Тем не менее, в отличие от нашего мозга, созданный по его подобию ИИ неуниверсален — для решения конкретных задач нейросети постоянно изменяют и совершенствуют. Рассказываем, как они устроены, чем отличаются друг от друга и почему ни одна нейросеть не способна обойтись без человека.

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.

Мы регулярно прибегаем к помощи алгоритмов — например, когда смотрим прогноз погоды, ищем билеты или просто хотим отдохнуть. Это такая же часть нашей жизни, как одежда и обувь, автомобили и смартфоны. Тем не менее искусственный интеллект, так глубоко проникший во все сферы нашей жизни, до сих пор может вызывать недоверие и страх. В проекте «ИИ спешит на помощь» мы рассказываем, на что способны современные технологии с использованием ИИ, где они приносят наибольшую пользу и почему не стоит бояться восстания машин. Материал подготовлен совместно с федеральным проектом «Искусственный интеллект» нацпроекта «Цифровая экономика».

Виды нейронных сетей

За последние 70 лет нейросети прошли путь от теории к практическому применению и сейчас используются там, где раньше никто даже не задумывался о цифровизации, — например, в сибирских заповедниках для контроля популяции животных, создания картин и даже написания книг. Исследователи, в свою очередь, имеют дело с более сложными задачами, такими как обработка естественных языков и видео. И чем закончится эта веха популярности нейросетей, мы можем только гадать.

Конечно, попытки создания обособленных нейронных сетей уже есть, но их полной автономии добиться не удалось. Может быть, она и не нужна: это откроет путь в будущее, где роботам будут не нужны люди. А это уже что-то на грани фантастики. В реальности предназначение ИИ заключается в том, чтобы помогать человеку — и технологии развиваются именно в этом направлении.

К концу XX века алгоритмов стало больше, вычислительные машины научились делать более мощными и компактными, а кроме того, появились наборы данных для обучения. Желания ученых наконец стали осуществимы. Вскоре им удалось добиться успеха в распознавании речи, а затем и в области компьютерного зрения (подробнее об этом читайте в нашем материале «Смотри внимательно») — в 2012 году была опубликована знаковая статья, посвященная нейросети ImageNet и глубокому обучению.

Если алгоритм имеет структуру нейронной сети, он способен анализировать данные, запоминать результат и предсказывать исходы различных экспериментов (здесь экспериментом может быть любое действие, связанное с обработкой данных). о строению нейросети действительно напоминают человеческий мозг и работают по тем же принципам, что и он. Но напрямую сравнивать их бессмысленно: мозг устроен значительно сложнее.

5. Глубокие Нейронные Сети (DNN): Погружение в Абстракции
Глубокие нейронные сети (DNN) представляют собой обширный класс сетей с большим числом слоев. Их уникальная способность автоматического извлечения признаков из сложных данных делает их востребованными в распознавании речи и анализе изображений.

На исследования в этой области также повлияли работы Алана Тьюринга и разработка фон Нейманом вычислительных машин. В дальнейшем изучение нейросетей развивалось в двух направлениях: одни ученые изучали биологические процессы, которые протекают в человеческом мозге, а другие начали создавать нейронные сети как часть искусственного интеллекта.