Что такое нейронная сеть

Заключение

Главное преимущество нейросети — высокая скорость выполнения автоматизированных операций. За считаные секунды сеть может сгенерировать целый увлекательный роман или нарисовать красочный пейзаж на тему, заданную пользователем. Работа нейронок во многих случаях бесплатна или очень дешева.

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.

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.

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:

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:

Возможности современных нейронок предопределяют их растущую важность в жизни человека. Сейчас нейросети могут создавать (преобразовывать) в соответствии с запросом пользователя различные виды данных — текстовые, графические, видео или аудио. Либо формировать иные значимые сигналы (например, обеспечивающие управление устройствами).

Архитектура нейронных сетей повторяет структуру человеческого мозга. Клетки человеческого мозга, называемые нейронами, образуют сложную сеть с высокой степенью взаимосвязи и посылают друг другу электрические сигналы, помогая людям обрабатывать информацию. Точно так же искусственная нейронная сеть состоит из искусственных нейронов, которые взаимодействуют для решения проблем. Искусственные нейроны — это программные модули, называемые узлами, а искусственные нейронные сети — это программы или алгоритмы, которые используют вычислительные системы для выполнения математических вычислений.

Обучение нейронной сети — это процесс, в ходе которого модель искусственного интеллекта (в данном случае нейронная сеть) учится выполнять определенные задачи на основе предоставленных ей данных. Это может быть, например, распознавание образов или предсказание тенденций.

Контролируемое обучение

При погружении в мир нейронных систем мы обнаруживаем, что существует множество архитектур, отражающих их разнообразие и способности. Выделяются два ключевых типа: простые и глубокие нейросети. Оба вида имеют свои преимущества и ограничения. Чтобы получить хороший результат, важно научиться находить баланс между ними.

В основе биологической сети — нейроны, то есть нервные клетки, соединенные друг с другом синапсами. Связки между искусственными нейронами (алгоритмическими участками математической модели) обозначаются тем же термином. Искусственная нейросеть, подобно биологической, приспособлена к приему информации (сигналов) от другой сети, пользователя или иного источника, ее обработке и выводу (передаче в другую сеть).

Нейросеть (искусственная нейронная сеть) — реализованная в компьютерной программе математическая модель, которая создана по принципам действия нейронных сетей в живых организмах. Назначение этой модели — наделение компьютера функционалом для обработки информации на уровне, сопоставимом с возможностями человеческого мозга.

Скрытые слои в сверточных нейронных сетях выполняют определенные математические функции (например, суммирование или фильтрацию), называемые свертками. Они очень полезны для классификации изображений, поскольку могут извлекать из них соответствующие признаки, полезные для распознавания и классификации. Новую форму легче обрабатывать без потери функций, которые имеют решающее значение для правильного предположения. Каждый скрытый слой извлекает и обрабатывает различные характеристики изображения: границы, цвет и глубину.

Таким образом, нейросеть — модель, призванная приблизить компьютер к мозгу человека не за счет сложности вычислений, а за счет алгоритмов комбинирования элементов, входящих в базы данных. Благодаря их большому объему, а также скорости комбинирования, достигаемой современными компьютерами, нейросети конструируют многие виды контента на уровне, сопоставимом с человеческим.

Современные высокотехнологичные нейросети, конечно же, совершают в миллиарды раз больше операций, чем наши нейроны «А», «Б» и «В» (при комбинировании несопоставимо большего количества слоев в структуре нейросети). Функционируют нейронки на базе алгоритмов, создаваемых лучшими учеными и программистами мира, которые являются экспертами в сфере искусственного интеллекта.

Обучение с учителем (Supervised Learning) — это наиболее распространенный подход, при котором нейросеть обучается на основе предварительно размеченных данных. Эти данные включают в себя входные значения и соответствующие им целевые (ответы). Нейросеть обучается предсказывать последние на основе входных данных.

Есть множество методов «тренировки» нейронных сетей, но все они основываются на двух ключевых принципах: с помощью учителя и без него. Это происходит точно так же, как и у человека: можно приобретать новые знания под руководством наставника, который подскажет и скорректирует отдельные моменты, а можно заниматься самообразованием. В последнем случае человек опирается только на свой личный опыт и наблюдения.

Самостоятельное обучение

Рассмотренный нами выше пример трехнейронной сети — простейший вариант нейронки прямого распространения. Сигнал от первой «клетки», получившей запрос от пользователя, передается во вторую, которая передает пользователю ответ, не информируя об этом первую клетку.

Компьютеры, следуя соответствующим правилам и алгоритмам, в установленном порядке комбинируют указанные данные, в результате чего может конструироваться осмысленный текст или создаваться картинка. Если человек текст придумывает (полагаясь в том числе на интуитивную составляющую), то компьютер — составляет из «конструктора», руководствуясь правилами.

Скрытые слои получают входные данные от входного слоя или других скрытых слоев. Искусственные нейронные сети могут иметь большое количество скрытых слоев. Каждый скрытый слой анализирует выходные данные предыдущего слоя, обрабатывает их и передает на следующий слой.

На основе тех или иных исторических данных либо значимых фактов, рассматривая их в большом количестве перечней, нейросети учатся прогнозировать ход тех или иных событий (либо предоставлять рекомендации для лучшей подготовки к событиям). Это может быть прогнозирование погоды, роста или падения акций на рынке. Так же, как, например, рекомендации по выбору товара или услуги для потребителя (с учетом предыдущих его покупок или иных факторов, характеризующих его потребительское поведение).

Не являясь достаточно умными в части вычислений, компьютеры могут использовать гигантские базы данных. В них могут быть прописаны миллиарды правил и алгоритмов, на основе которых компьютеры производят различные операции. Кроме того, в этих базах могут размещаться файлы, содержащие, к примеру:

Его суть — в наделении компьютера способностью детально распознавать изображения (видео) с камеры или экрана, чтобы затем использовать результат такого распознавания в практически значимых целях. Например, обеспечить автономное управление автомобилем. Нейросети в этом случае могут анализировать дорожную обстановку на основе получаемого видеоконтента, а затем передавать контроллерам на автомобилях сигналы для осуществления необходимых маневров.

Нейронная сеть медленно накапливает знания из этих наборов данных, которые заранее дают правильный ответ. После обучения сеть начинает делать предположения об этническом происхождении или эмоциях нового изображения человеческого лица, которое она никогда раньше не обрабатывала.

Нейронная сеть – это метод в искусственном интеллекте (ИИ), который учит компьютеры обрабатывать данные таким же способом, как и человеческий мозг. Это тип процесса машинного обучения, называемый глубоким обучением, который использует взаимосвязанные узлы или нейроны в слоистой структуре, напоминающей человеческий мозг. Он создает адаптивную систему, с помощью которой компьютеры учатся на своих ошибках и постоянно совершенствуются. Таким образом, искусственные нейронные сети пытаются решать сложные задачи, такие как резюмирование документов или распознавание лиц, с более высокой точностью.