Как работает нейронная сеть: основная информация

Сравнение искусственной нейронной сети с человеческим мозгом

Вначале разберем, что из себя представляет наш мозг. В главном органе человеческого тела примерно 86 миллиардов нейронов — клеток, соединенных между собой отростками. Все вместе они представляют огромную сеть, которую называют нейронной. Клетки взаимосвязаны и получают друг от друга информативные сигналы. Данные обрабатываются и далее по цепочке отправляются другим клеткам.

Искусственная нейронная сеть (ИНС) представляет собой упрощенную модель биологической, где нейроны также взаимодействуют друг с другом, принимая, обрабатывая и передавая информацию. Процесс очень сложный, не каждому под силу его понять, как и работу мозга человека. Работа нейронной сети головного мозга делает так, чтобы мы могли воспринимать информацию, читать буквы, складывать из них слова и предложения. Сеть состоит из нескольких слоев нейронов, где каждый уровень отвечает за свою функцию: распознает цвет, форму, силу звука, объем и т.п.

Исследования мозга и различные эксперименты ведутся регулярно, искусственная сеть пополняется все новыми слоями нейронов. Работа их системна: например, первый определяет форму предмета, второй отвечает за цвет, третий – за размер и т. д. Те предметы, которые не попали под такое настроенное описание, передаются в новые группы этих клеток и исследуются уже ими.

В искусственной нейронной сети на этом моменте заострять внимание не стали. Просто построили упрощенную модель и выделили в ней две основные составляющие: алгоритм и вес решения:

• Если в биологии нейрон наделен способностью «думать», то в программировании он следует алгоритмам и выполняет набор заданных команд. Пример: если поступил сигнал «1», то нужно отправить «0».
• Связи между нейронами и их качество заменили «весом» — своего рода важностью решения. Этот параметр измеряется числом, конкретной величиной. Нейрон получает сигнал определенно веса: если его значение выше другого, то значит и важнее. Это как математический пример, где есть задача и вес решения. Из этого строятся простейшие нейросети.

Алгоритм работы нейронной сети

Как работает нейронная сеть? Искусственный интеллект создали на основе биологического аналога. Изобрели машины, которые могут анализировать различную информацию, запоминать ее и затем воспроизводить из памяти. Такие сети наделены возможностью самообучения, могут независимо развиваться, учитывая собственный ошибочный опыт. Нейроны в них соединены между собой синапсами (мостик или контакт).

Узнай, какие ИТ - профессии
входят в ТОП-30 с доходом
от 210 000 ₽/мес

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Команда GeekBrains совместно с международными специалистами по развитию карьеры подготовили материалы, которые помогут вам начать путь к профессии мечты.

Подборка содержит только самые востребованные и высокооплачиваемые специальности и направления в IT-сфере. 86% наших учеников с помощью данных материалов определились с карьерной целью на ближайшее будущее!

Скачивайте и используйте уже сегодня:

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2023

Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда

Подборка 50+ бесплатных нейросетей для упрощения работы и увеличения заработка

Только проверенные нейросети с доступом из России и свободным использованием

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

Список проверенных ресурсов реальных вакансий с доходом от 210 000 ₽

Получить подборку бесплатно

pdf 3,7mb

doc 1,7mb

Уже скачали 27737

В искусственной сети нейрон выполняет вычислительные действия. Он получает информацию, работает над ней и передает дальше. Все нейроны можно отнести к трем различным типам: входные, скрытые и выходные. Каждый имеет свой цвет: синий, красный и зеленый соответственно. Выделяют еще контекстные нейроны и нейроны смещения.

Каждый из нейронов имеет два основных параметра: входные (input data) и выходные (output data) данные. Входная клетка — это когда input равен output. В других случаях, на месте input образуется информация от суммы всех нейронов предыдущего слоя. Затем при помощи функции активации, она стабилизируется и передается на место output.

Читайте также

Python переменные окружения: виды и способы использования

Подробнее

Нейроны — это вычислительные единицы, работающие в диапазоне от 0,1 до -1,1. Встает вопрос, как же обрабатываются числа вне этого диапазона? В такой ситуации необходимо разделить 1 на данное число. Этот процесс часто применяется в нейросетях и он называется нормализацией.

Более подробно разберем понятие «синапс». Мы уже говорили, что это так называемый контакт между нейронами. У этих соединителей также имеется свой вес, который позволяет информации меняться, когда она передается по цепочке нейронов. Например, есть три нейрона, передающие друг другу сигнал. Значит есть и три веса, которым наделен каждый из этих нейронов. Нейрон с большим весом будет передавать доминирующую информацию следующему.

Типы нейронных сетей

Любая нейронная сеть состоит из двух основных слоев: принимающий (распределяющий) и обрабатывающий. Если в нейросети только два эти слоя, то ее считают однослойной. Если их количество больше — многослойной. Рассмотрим два этих типа искусственных нейронных сетей (ИНС) подробнее.

Так как в однослойной ИНС только два слоя, то сигнал из входного сразу поступает на выходной. Информация обрабатывается в последнем и сообщает готовый результат. В многослойной ИНС присутствуют все три их типа (входной, скрытый и выходной). Часть информации обрабатывается во втором нейронном слое и передается в третий, который вычисляет и выдает результат.

Работа обратных связей в ИНС заключается в следующем: часть сигнала может вернуться назад. Это расширяет возможности нейронных сетей, которые могут иметь краткосрочную память, подобную человеческой.

За время развития нейросетей они разделились на разные типы, которые в решении разнообразных задач могут участвовать совместно. На сегодняшний день нет возможности систематизировать какую-то сеть по одному свойству, нужно учитывать несколько параметров: тип входного сигнала, область и принцип применения, качество обучения, характер связи. Набор характеристик присущ любой ИНС, которые применяются в каждом отдельном случае.

Нейросети классифицируют еще на такие типы, как сверточные и рекуррентные. Для многих образованных типов ИНС они считаются первоисточниками.

1. Сверточные (СНС). Это наиболее используемый тип нейронных сетей, который применяют для распознавания различной информации в видео, фото, при обработке языка и т. д. К основным характеристикам СНС относят:
   • способность справляться с большими объемами. Они могут распознавать картинку любого разрешения, вне зависимости от ее размера;
   • использование нейронов в трехмерном измерении — нейроны внутри слоя соединяются в малом поле, который называется рецептивным;
   • наличие механизма определения местоположения. Он связывает соседние слои ИНС, тем самым обеспечивая работу нелинейных фильтров. Также это позволяет охватить большее число точек-пикселей в графической картинке.
   Дарим скидку от 60%
   на обучение «Искусственный интеллект с нуля» до 21 апреля

   Уже через 9 месяцев сможете устроиться на работу с доходом от 150 000 рублей

   Забронировать скидку

   
   
   Идея сверточной нейросети появилась благодаря изучению зрительной коры большого полушария головного мозга. Это часть коры отвечает за визуализацию. СНС лежит в основе глубинного обучения.
2. Рекуррентные (РНС).

   Вид ИНС, где связи между элементами образуют направленную последовательность и могут оперировать различными событиями во времени и пространстве. РНС чаще всего используют в тех случаях, когда требуется разбить большой объем на более мелкие составляющие. Например, распознать голосовое сообщение или текст, написанный от руки. Рекуррентный тип положил начало многим другим сетям (ИНС Элмана, Джордана, Хопфилда).

Только до 22.04

Скачай подборку материалов, чтобы гарантированно найти работу в IT за 14 дней

Список документов:

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

20 профессий 2023 года, с доходом от 150 000 рублей

Чек-лист «Как успешно пройти собеседование»

Чтобы получить файл, укажите e-mail:

Введите e-mail, чтобы получить доступ к документам

Подтвердите, что вы не робот,
указав номер телефона:

Введите телефон, чтобы получить доступ к документам

Скачать подборку бесплатно pdf 2,5mb

Уже скачали 52300

Я подтверждаю согласие на обработку персональных данных.

Преимущества и недостатки нейросети

К преимуществам искусственной нейронной сети относят:

• Шум входных сигналов. Чтобы понять, о чем речь, представьте большой стадион со зрителями. Звуки музыки раздаются по всему периметру, люди общаются, смеются, кричат. В это время вы разговариваете с другом на трибуне: слышите посторонние голоса и звуки, но мозг их отметает, давая сосредоточиться только на беседе. Аналогичным качеством обладают и ИНС. Пройдя обучение, нейросети воспринимают только то, что нужно, отметая все лишнее, т. е. посторонние шумы.
  

  

  Читайте также

  Виды угроз информационной безопасности: ищем источники и устраняем уязвимости

  Подробнее
• Приспособление к переменам. Например, у вас в телефоне установлена программа, которая долго не обновлялась. Но вот пришли апдейты, появились современные функции. Быстро ознакомившись с информацией, вы готовы начать пользоваться новшествами. Небольшие изменения не вызывают трудностей. Также и у ИНС. Они легко адаптируются к нововведениям, продолжая работу в своем режиме. Функция самообучения одна из важных в нейросетях.
• Сохранение нейронной сетью работоспособности после отказа одной или нескольких составных частей. Такое умение системы можно сравнить с медицинской операцией. Например, у больного была удалена часть мозга. Благодаря тому, что оставшаяся зона взяла на себя функции удаленной, человек остался работоспособным и имеет возможность полноценно жить. ИНС наделены подобным свойством: если повреждаются некоторые нейроны, то получаемая информация остается логичной и правильной.
• Высокая скорость работы. Каждый нейрон представляет собой своеобразный микропроцессор. Сеть же состоит из тысяч нейронов, которые взаимодействуют между собой, решая задачи с неимоверной скоростью. Это гораздо быстрее, чем при использовании стандартных методов решения.

Популярные статьи

Высокооплачиваемые профессии сегодня и в ближайшем будущем

Дополнительный заработок в Интернете: варианты для новичков и специалистов

Востребованные удаленные профессии: зарабатывайте, не выходя из дома

Разработчик игр: чем занимается, сколько зарабатывает и где учится

Как выбрать профессию по душе: детальное руководство + ценные советы

Но ИНС не может решить всех проблем, хотя, казалось бы, созданы именно для этого. Нейросети лишь являются хорошим дополнением к уже имеющемуся функционалу решения задач. Рассмотрим, какие же недостатки существуют у ИНС:

• Нейронные сети не могут предоставить точный ответ, он всегда будет приблизительный. Это не исключает того, что решение неверное. Отличие будет составлять всего несколько процентов и изменить тут ничего нельзя.
• Решения многоступенчатые. Каждый нейрон отвечает только за свои действия, он работает автономно и именно так, как считает нужным. Другими словами то, что происходит за его пределами, его не касается.

Из-за этих двух минусов искусственные нейросети не способны на вычислительные операции. Например, надо решить математическое уравнение, которое требует последовательных действий. ИНС этого сделать, к сожалению, не смогут.

Сферы использования нейросетей

Работу нейронных сетей используют для решения трудных задач, где требуется аналитический подход — аналогично тому, как думает человеческий мозг.

Среди основных областей практического применения нейронных сетей выделяют:

• Классификацию или распределение. Пример: есть группа людей и необходимо решить, кому из них можно одобрить кредит, а кому нет. На помощь придет ИНС, которая проанализирует информацию, учтет возраст, кредитную историю, платежеспособность человека и другие параметры.
• Предсказание или прогнозирование. ИНС способны предсказывать следующий шаг, например, предупреждать о росте или падении стоимости акций (или курса валюты), основываясь на ситуации на фондовой бирже.
• Распознавание. Самая востребованная функция ИНС, получившая широкое применение. Используется в поисковых системах, когда нужно найти фотографию, в телефоне при распознавании лиц и в иных ситуациях и местах.

Читайте также

Защита интеллектуальной собственности

Подробнее

С каждым годом область применения ИНС расширяется, появляются все новые возможности, которые используются в разных сферах человеческой деятельности. Например, в машинном обучении (вид искусственного интеллекта), в основе которого положена тренировка искусственного интеллекта на примере решения однообразных задач.

Это относится к поисковым системам Google, Yandex, Bing, Baidu. Когда пользователь вводит запрос, то алгоритмы учатся определять необходимую степень соответствия и предоставлять ту информацию, которая ищется.

Еще одна сфера применения ИНС — робототехника. Нейросети используют в разработке «мозговой» деятельности андроидов, особенно при больших объемах задач. Инженеры и программисты компьютерных систем применяют нейронные сети в параллельных вычислениях, а математикам ИНС помогает решать их профессиональные задачи.

Автор статьи

Редакция сайта GeekBrains

Продвижение блога - Генератор продаж

Оцените статью

Рейтинг: 3.33

( голосов 9 )

Поделиться статьей