Достоинства и недостатки нейронных сетей

Сложности при подготовке обучающей выборки

Если реализовать нейронную сеть не программно, а физически реализовать НС на плате, используя микросхемы и вычислительные процессоры, то за счет распределенной архитектуры, нейронная сеть будет функционировать даже если отдельные элементы частично или полностью выйдут из строя. Этот подход можно успешно применять там, где отказоустойчивость особенно важна: в военной технике, в робототехнике, космической индустрии.

Нейросети позволяют создавать значения из большого количества неточных или сложных значений, а также аппроксимировать, классифицировать и распознавать более точно и быстро в сравнении с классическими алгоритмами. Хотя во многих задачах человеческий мозг превосходит возможности существующих на сегодня ИНС, их преимущества нельзя игнорировать, поэтому они имеют широкое применение. Их достоинства:

Адаптация нейронных сетей к изменениям окружающей среды — это способность сети приспосабливаться к новым условиям или изменениям в данных. Это очень важная характеристика, поскольку в реальных приложениях данные могут изменяться со временем, и сеть должна быть способна адаптироваться к этим изменениям.

Нейронная сеть не имеет способности запомнить опыт, полученный при обучении на нескольких задачах, что называется «катастрофической забывчивостью». Однако, на сегодняшний день ведутся исследования по решению этой проблемы и достигаются значительные успехи.
Но, несмотря на рассмотренные выше проблемы и недостатки, разработка ИНС все еще остается перспективным направлением для развития. Нейронные сети остаются мощным инструментом для решения задач, требующих нетривиального подхода, и при этом продолжают получать усовершенствования. На сегодняшний день продолжается разработка методов для решения недостатков и проблем ИНС.

Исследование в области нейронных сетей началось более полувека назад, однако прорыв произошел только недавно. В последние годы ИНС эксплуатируются в различных областях, например для диагностирования заболеваний с помощью определения классов медицинских снимков, целевого маркетинга, исследования поведенческих данных, прогноза электрической нагрузки, проверки качества, определения химических соединений и т.д.

Ещё одним недостатком нейросети является то, что она – аппроксиматор, при настройке которого не вычисляется целевая функция, а осуществляется подбор функций, складывающихся и за счет этого дающих результат в виде набора значений, похожего на исходный. Вследствие этого, выходные данные ИНС, фактически, всегда будут с ошибкой, значение которой заранее не известно, но есть возможность её уменьшить до рационального уровня во время обучения.

Способность нейронных сетей к обобщению — это их способность применять знания, полученные в процессе обучения, к новым, ранее не встречавшимся данным. Это ключевая особенность, которая делает нейронные сети такими мощными и универсальными инструментами для решения различных задач.

Если обучающий набор данных не достаточно разнообразен или если сеть слишком сложна для данной задачи, или проведено слишком большое число эпох обучения с целью минимизировать ошибку, может возникнуть так называемое переобучение нейронной сети. Поэтому важно тщательно подбирать обучающий набор данных и контролировать процесс обучения, чтобы достичь оптимального уровня обобщения.

Незначительные недостатки нейронных сетей

По сути дела возможные проблемы, возникающие при подготовке обучающей выборки связаны с трудностями нахождения достаточного количества обучающих примеров. Очень часто возникает ситуация, что для решения какой-либо задачи нейросетевой подход просто не применим из-за отсутствия достаточного количества примеров для обучающей выборки, подходящих для решения этой задачи.

Например, если нейронная сеть обучается распознавать кошек на фотографиях, она должна уметь распознавать кошек, которые отличаются по цвету, позе, фону и другим параметрам от тех, которые были использованы в обучающем наборе данных. Таким образом нейронная сеть применяет полученные знания к новым, не встречавшимся ранее ситуациям.

Устойчивость к шумам во входных данных для нейронных сетей — это способность сети сохранять свою производительность и точность при наличии случайных ошибок или шумов в данных. Это очень важная характеристика, поскольку в реальных приложениях данные часто могут содержать шумы, ошибки или искажения.

Обобщение достигается благодаря структуре и алгоритмам обучения нейронных сетей. В процессе обучения сеть «ищет» оптимальные веса для каждого нейрона, чтобы минимизировать ошибку на обучающем наборе данных. При этом она стремится найти такие веса, которые будут работать не только для конкретных примеров из обучающего набора, но и для новых, не встречавшихся ранее данных.

Сверхвысокое быстродействие достигается путем оптимизации архитектуры нейронной сети и использования специализированных аппаратных ускорителей, таких как графические процессоры (GPU) или специализированные процессоры (ASIC). Эти аппаратные ускорители позволяют выполнять параллельные вычисления, что значительно увеличивает скорость обработки данных.

Хотя работа искусственных нейронных сетей имеет довольно много преимуществ, но имеются и некоторые недостатки. Например, проблема насыщения сети: чем больше значения сигналов, тем ближе к нулю градиенты активационной функции, что мешает подбору наилучших коэффициентов. Кроме того, большинство вариантов проектирования искусственных нейронных сетей – эвристические, а значит, не дают единственно верных решений. Также требуется много времени и усилий для многоцикловой настройки элементов модели и их связей и последующего построения непосредственно модели.