Что такое нейронные сети и как они работают?

Что такое нейронные сети и как они работают? Полезно знать

21 век стал свидетелем стремительного развития нейронных сетей и их все более широкого использования во многих отраслях промышленности. Сегодня вы узнаете что такое нейронные сети, как они работают, виды нейронных сетей и для каких целей они чаще всего используются.

КРАТКАЯ ИСТОРИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Искусственные нейронные сети возникли в результате естественной потребности понять механизмы работы человеческого мозга. Первая концепция искусственного нейрона была представлена еще в первой половине прошлого века в 1943 году Уорреном МакКаллохом и Уолтером Питсом.

Это была простая логическая модель с несколькими входами и одним логическим выходом. Первое поколение нейронов McCulloch — Pits было построено с использованием дискретных функций активации, которые возвращают униполярные {0; 1} или биполярные {-1; 1} значения. Разработанная ими модель, хотя и довольно простая, спустя годы стала основой для более сложных моделей нейронных сетей и усовершенствования процессов машинного обучения.

КРАТКАЯ ИСТОРИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ Как появились нейронные сети

Фрэнк Розенблатт также внес вклад в развитие нейронных сетей. В 1958 году он разработал концепцию автоматического обучения, а затем предложил алгоритм для этого с использованием весов, умноженных на входные значения. На этой основе определялось, пошлет ли нейрон сигнал дальше.

Сегодня мы уже знаем, что нейронные сети не способны полностью отразить работу человеческого мозга. Или, по крайней мере, они не способны сделать это на современном уровне знаний, поскольку работа по совершенствованию искусственного интеллекта продолжается. Однако искусственная нейронная сеть позволяет машинам выполнять многие действия, которые еще десять или два десятилетия назад могли выполнять только люди.

Например, вот здесь самая первая статья, которая на все 100%, написана нейросетями. Ну как?

ЧТО ТАКОЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ?

Нейронная сеть — это модель, состоящая из нейронов, которые образуют слои. Нейронная сеть состоит из:

  • Входной слой: его функция заключается в получении входных параметров. Обычно он состоит из числа нейронов, равного числу входных параметров
  • Скрытые слои — в данной сети может быть более одного скрытого слоя. Именно он отвечает за обучение, выполнение вычислений. В процессе обучения здесь происходит изменение параметров (весов).
  • Выходной слой — слой, который возвращает результат действия.

ЧТО ТАКОЕ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ? НЕЙРОННЫЕ СЕТИ УЖЕ РЕАЛЬНЫ?

НЕЙРОННЫЕ СЕТИ — ПРОЦЕСС ОБУЧЕНИЯ

Нейроны обрабатывают информацию — с помощью параметров (весов), которые задаются связям и изменяются в процессе работы сети. Процесс обучения происходит на соответствующим образом подготовленном наборе данных. Именно на его основе изменяются веса отдельных нейронов. Таким образом, чтобы функция затрат была как можно меньше.

Что такое функция затрат? Можно сказать, что это говорит нам о том, насколько нейронная сеть ошибается. Поэтому чем меньше значение функции стоимости — тем лучше, и поэтому ее необходимо определить еще до начала обучения. В качестве функции затрат можно использовать сумму квадратов ошибок между рассчитанными результатами и фактическими значениями.

В случае обучающихся сетей — в отличие от «обычного» программирования — вместо разработки алгоритма, который всегда обрабатывает данные одним и тем же способом, ставится конкретная задача. Сети предоставляются данные, на основе которых она «учится», как правильно решить задачу.

ПРОЦЕСС ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Проще говоря, можно сказать, что процесс обучения заключается в том, что сеть автоматически получает такие значения весов, которые позволят ей наилучшим образом решить поставленную перед ней задачу.

СРЕДИ ТИПОВ ОБУЧЕНИЯ НАИБОЛЕЕ РАСПРОСТРАНЕННЫМИ ЯВЛЯЮТСЯ

Контролируемые: когда набор входных данных, предоставляемых сети, имеет соответствующие метки. То есть — нейронная сеть получает головоломку сразу с правильным ответом. Используя соответствующим образом помеченные экземпляры, он учится, как правильно решать другие задачи того же типа. Например, при категоризации изображений сеть получает изображения с описанием того, что они представляют, и поэтому впоследствии может распознавать изображения без описания.

Общий алгоритм для процесса контролируемого обучения:

  • Инициализация случайных весов модели
  • Ввод вектора учебных данных
  • Расчет выходного значения
  • Сравнение выходных данных с фактическими данными
  • В случае расхождения весовые коэффициенты модели изменяются
  • Расчет средней ошибки
  • Если ошибка ниже целевой или в ситуации, когда количество эпох обучения достигло максимального уровня — процесс завершается. В противном случае необходимо пройти процедуру заново, начиная с вектора обучающих данных.

Не контролируемые: это тип обучения, при котором сеть должна самостоятельно находить определенные закономерности в наборе данных и давать ответы на основе обработки предоставленной ей информации и проведения собственного анализа.

ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Нейронные сети используются, в частности, для:

  • Классификация — объектов, текста, речи. Поэтому они могут помочь, например, в управлении большими базами данных или написать готовый текст для вас;
  • Распознавание — например, предметов, лиц. Это также используется во многих случаях — например, при распознавании лиц с помощью камер;
  • Прогнозирование — например, создание симуляций того, как могут развиваться события на основе предоставленных данных;
  • Создание — например, изображений по эскизам.

ГЛУБОКИЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

Мы говорим о глубоких нейронных сетях, когда скрытый слой состоит из многих слоев. В процессе обучения такой модели необходимо предоставить тысячи или даже десятки тысяч примеров, на основе которых сеть будет создавать эффективные модели.

Deep Learning ГЛУБОКИЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

Deep Learning особенно часто используется в области распознавания образов. Здесь особенно полезны CNN (конволюционные нейронные сети), в которых создается несколько слоев детекторов cehc. Их задача — проанализировать распределение пикселей во входном изображении. С другой стороны, для распознавания рукописного текста, речи и перевода могут быть полезны рекуррентные РНС. По своей структуре они напоминают модель MLP (многоуровневый перцептрон) с дополнительной переменной временной функции. В отличие от других сетей, которые работают только с текущими данными, RNN также используют данные, которые были введены ранее.

Подробнее узнать о том как нейросети умеют создавать изображения по описанию + как на этом можно заработать смотрите вот здесь.

Благодаря нейронным сетям и машинному обучению машины все чаще способны выполнять действия, которые еще недавно могли делать только люди. Это часть технической революции, происходящей в 21 веке, которая позволяет создавать алгоритмы, способные облегчить нашу жизнь в самых разных областях.

ГДЕ ИСПОЛЬЗУЕТСЯ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ?

Машинное обучение используется в продажах, в сфере развлечений, в финансовых услугах. В транспорте и даже в медицинской отрасли — это может помочь быстрее анализировать данные и таким образом ставить диагноз пациентам и назначать правильное лечение.

ГДЕ ИСПОЛЬЗУЕТСЯ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ?

Благодаря машинному обучению банк может отлавливать подозрительные операции по картам, а страховая компания — оценивать потенциальный риск претензий. Программы, разработанные на основе машинного обучения, помогают анализировать большие базы данных, исследовать сложные проблемы, искать взаимосвязи и прогнозировать развитие событий. Хотим мы этого или нет, но программы, использующие машинное обучение, стали частью нашей повседневной жизни.

БУДУЩЕЕ, КОТОРОЕ НАСТУПИЛО

Некоторые решения принято называть «технологией будущего». Однако в случае машинного обучения это будущее уже наступило. Просто не все еще понимают, как продвинутые алгоритмы могут заставить программу воспроизведения музыки предложить нужную песню. Значение машинного обучения будет продолжать расти — и оно будет находить все большее применение во многих областях.

Подробнее о возможностях применения машинного обучения и заработка в Интернете вы можете прочитать в моем обзоре на обучающий курс «Эврика»

Не пропустите!

Подробнее о моих скайп-консультациях на моем блоге ==> вот тут.

Выбрать толковый и проверенный лично мной обучающий курс можно ==> вот тут

Прочитать отзывы о полезных книгам можно ==> вот тут

Получить ОГРОМНОЕ количество схем заработка, ценных видео, полезной информации и даже готовых обучающих курсов можно ==> вот тут

Канал с подробными видео-инструкциями по похудению (мой опыт со 150 кг на 95 кг) ==> вот тут

Важная информация для начала заработка в Интернете

Напишите в комментариях, как вам статья? Каково ваше мнение по поводу машинного обучения и внедрения искусственного интеллекта в нашу повседневную жизнь? Поделитесь своим мнение и мы о нем узнаем.

P.S. Обязательно поделитесь этой статьей с друзьями. И добавляйтесь в социальных сети ко мне в друзья, чтобы ничего не пропустить. Все ссылки справа и внизу блога, жду Вас!

С уважением, Александр Жук, автор блога Бизнес в Интернете

Подпишитесь на новости блога чтобы быть ВСЕГДА в курсе:


Даже не вздумайте пройти мимо - ПОДПИШИТЕСЬ на новости блога прямо сейчас!
Нажимая кнопочку "Хочу получать новости" Вы автоматически соглашаетесь с Политикой конфиденциальности
Оцените статью
( 6 оценок, среднее 5 из 5 )
Поделиться с друзьями
Добавить комментарий

Нажимая на кнопку "Отправить комментарий", я подтверждаю что правила комменнитрования изучены и принимаю политику конфиденциальности.

↓