Виды нейросетей. Как не запутаться

Попробуйте сами

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.

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.

А теперь давай поговорим о рекуррентных нейронных сетях (RNN). Они подходят для обработки последовательных данных, где важен контекст, например, в обработке текстов или временных рядов. RNN применяются в задачах машинного перевода, распознавания речи и анализа временных рядов.

Используются нейросети и для решения более сложных задач. Например, сеть регрессионного типа, созданная в Центре компетенций НТИ «Искусственный интеллект», оптимизирует движение поездов. Алгоритм учитывает около 30 дополнительных параметров, в том числе наличие других поездов на пути, изменение скорости поезда из-за ландшафта и так далее.

Трансформеры — это архитектура нейросетей, разработанная для обработки последовательностей данных, таких как текст. В отличие от RNN, трансформеры обрабатывают всю последовательность одновременно, используя механизм внимания для выделения значимых элементов. Это делает трансформеры более эффективными и позволяет обрабатывать большие объемы данных параллельно. Трансформеры нашли широкое применение в задачах обработки естественного языка, включая машинный перевод, ответ на вопросы и генерацию текста. Примером успешного применения трансформеров является модель GPT (Generative Pre-trained Transformer), разработанная OpenAI.

Поэтому, выбирая тип нейронной сети, важно понимать, для какой задачи вы будете их использовать. Нейросети — это мощный инструмент, который находит применение в различных областях. Используйте их для рутинных задач, делегируйте им анализ данных, генерируйте в них изображения, пусть они пишут тексты и посты для соцсетей. А пока они работают за вас, можно и сериал пойти посмотреть 😉

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.

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.

Сверточные нейронные сети (CNN)

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».

Нейросети прямого распространения. Узлы таких нейросетей не связаны друг с другом в пределах одного слоя, а информация передается от одного слоя к другому. Это один из базовых типов нейросети, по сути логичное развитие идеи перцептрона. Он не может обеспечить высокой производительности, но хорошо работает в связке с другими нейросетями. Например, если дать такой нейросети кусочек задачи по обработке нескольких пикселей изображения, она сделает это быстро, но результаты все равно нужно будет обработать.

На сегодняшний день основные сферы применения нейросетей — это прогнозирование, принятие решений, распознавание образов, оптимизация и анализ данных. Машинное обучение лежит в основе большинства систем распознавания и синтеза речи, а также распознавания и обработки изображений. Сфера применения уже не имеет значения: автоматически регулировать экспозицию в приложении камеры на смартфоне или искать браконьеров на фотографиях в Саяно-Шушенском заповеднике — алгоритму по большому счету все равно.

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.

Теперь о многослойных перцептронах (MLP). Это тип нейронных сетей с несколькими слоями нейронов. Они используют определенные функции для обработки данных и обучаются с учетом ошибок, чтобы делать точные выводы. Их применяют для классификации и предсказания.

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.

Трансформеры

В середине XX века двое ученых, Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс, предположили, что нейроны в мозгу человека, если говорить просто, оперируют двоичными числами, как и компьютеры. Они создали конструкцию электронных аналогов нейронов и предсказали, что такая сеть сможет повторять работу мозга: обучаться, распознавать текст и изображения и многое другое. Их исследование, опубликованное в 1943 году, легло в основу работы «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности». Ее можно считать точкой отсчета существования нейросетей — математических моделей, построенных по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — нервных клеток живого организма.

Рекуррентные нейронные сети. Связь между узлами в таких нейросетях образует направленные последовательности. При этом каждый следующий этап работы может использовать результат предыдущего в качестве входных данных. Проще говоря, у этих нейросетей есть внутренняя память, поэтому они могут работать с наборами данных разной длины, делить на части, сохранять и обращаться к уже обработанным блокам. Именно рекуррентные сети используются для обработки языков, распознавания и синтеза речи, машинного перевода.

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.

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.

Итак, представь, что нейронные сети — это модели, которые вдохновлены работой нашего мозга. Они состоят из нейронов, которые принимают информацию, обрабатывают ее и выдают результат. Нейроны объединяются в слои: первый слой получает данные, внутренние слои их обрабатывают, а последний слой выдает ответ.

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.