Что такое нейронные сети?

Нейронные сети

Нейронные сети – это вычислительные системы с взаимосвязанными узлами, которые работают подобно нейронам в человеческом мозге. Используя алгоритмы, они могут распознавать скрытые закономерности и корреляции в необработанных данных, кластеризовать и классифицировать их, а со временем – постоянно изучать и совершенствовать.

История нейронных сетей

Первая нейронная сеть была задумана Уорреном МакКаллохом и Уолтером Питтсом в 1943 году. Они написали основную статью о том, как нейроны могут работать, и смоделировали свои идеи, создав простую нейронную сеть с использованием электрических цепей.

Эта прорывная модель проложила путь для исследований нейронных сетей в двух областях:

1. Биологические процессы в мозге.

2. Применение нейронных сетей к искусственному интеллекту (ИИ).

Исследования ИИ быстро ускорились, и Кунихико Фукусима разработал первую настоящую многослойную нейронную сеть в 1975 году. Первоначальная цель нейросетевого подхода состояла в том, чтобы создать вычислительную систему, которая могла бы решать проблемы, как человеческий мозг. Однако со временем исследователи переключили свое внимание на использование нейронных сетей для соответствия конкретным задачам, что привело к отклонениям от строго биологического подхода. С тех пор нейронные сети поддерживают различные задачи, включая компьютерное зрение, распознавание речи, машинный перевод, фильтрацию в социальных сетях, игру в настольные и видеоигры и медицинскую диагностику.

По мере того как размеры структурированных и неструктурированных данных увеличивались до больших уровней данных, люди разрабатывали системы глубокого обучения, которые по сути являются нейронными сетями со многими уровнями. Глубокое обучение позволяет собирать и анализировать все больше данных, включая неструктурированные.

Почему нейронные сети важны?

Нейронные сети также идеально подходят, чтобы помочь людям решать сложные проблемы в реальных ситуациях. Они могут изучать и моделировать отношения между входами и выходами, которые являются нелинейными и сложными, делать обобщения и выводы, выявлять скрытые отношения, закономерности и прогнозы и моделировать крайне изменчивые данные (такие, как данные финансовых временных рядов) и отклонений, необходимых для прогнозирования редких событий (таких, как обнаружение мошенничества). В результате нейронные сети могут улучшить процессы принятия решений в таких областях, как:

1. Обнаружение мошенничества с кредитными картами.

2. Оптимизация логистики для транспортных сетей.

3. Распознавание символов и голоса, также известное как обработка естественного языка.

4. Медицинская диагностика и диагностика заболеваний.

5. Финансовые прогнозы для акций, валюты, опционов, фьючерсов, банкротств и рейтингов облигаций.

6. Роботизированные системы управления.

7. Прогнозирование электрической нагрузки и спроса на энергию.

8. Процесс и контроль качества.

9. Идентификация химического соединения.

10. Оценка экосистем.

11. Компьютерное зрение для интерпретации необработанных фотографий и видео (например, в медицинской визуализации, робототехнике и распознавании лиц).

Типы нейронных сетей

Существуют различные виды глубоких нейронных сетей, и у каждой есть свои преимущества и недостатки, в зависимости от использования. Примеры включают в себя:

1. Сверточная нейронная сеть (CNN).

2. Рекуррентная нейронная сеть (RNN).

3. Нейронная сеть с прямой связью.

Как работают нейронные сети?

Нейронные сети

Простая нейронная сеть включает в себя входной слой, выходной (или целевой) слой, а между ними скрытый слой. Слои связаны через узлы, и эти соединения образуют «сеть» – нейронную сеть – взаимосвязанных узлов.

Узел создан по образцу нейрона в человеческом мозге. По поведению, аналогичному нейронам, узлы активируются при наличии достаточных стимулов или входных данных. Эта активация распространяется по всей сети, создавая реакцию на стимулы (выход). Связи между этими искусственными нейронами действуют как простые синапсы, позволяя передавать сигналы от одного к другому. Сигналы, проходящие через слои, перемещаются от первого входного до последнего выходного слоя и обрабатываются по пути.

При постановке запроса или задачи, которую необходимо решить, нейроны выполняют математические вычисления, чтобы выяснить, достаточно ли информации для передачи информации следующему нейрону. Проще говоря, они читают все данные и выясняют, где существуют самые сильные отношения. В простейшем типе сети, полученные входные данные суммируются, и если сумма превышает определенное пороговое значение, нейрон «запускает» и активирует нейроны, к которым он подключен.

Поскольку количество скрытых слоев в нейронной сети увеличивается, образуются глубокие нейронные сети. Архитектура глубокого обучения выводит простые нейронные сети на новый уровень. Используя эти уровни, исследователи данных могут создавать свои собственные сети глубокого обучения, которые позволяют обучить компьютер точно подражать человеческим задачам, таким как распознавание речи, идентификация изображений или предсказания. Не менее важно то, что компьютер может учиться сам по себе, распознавая шаблоны на многих уровнях обработки.

Итак, давайте приведем это определение в действие. Данные поступают в нейронную сеть через входной слой, который связывается со скрытыми слоями. Обработка происходит в скрытых слоях через систему взвешенных соединений. Затем узлы в скрытом слое объединяют данные из входного слоя с набором коэффициентов и назначают входные значения. Эти входные значения затем суммируются. Сумма передается через функцию активации узла, которая определяет степень, по которой сигнал должен пройти дальше по сети, чтобы повлиять на конечный результат. Наконец, скрытые слои связываются с выходным слоем – где извлекаются выходные данные.

Поделиться ссылкой:

Оставить комментарий

avatar
2000