Как работают нейросети и какие бывают виды их структур?

В планах – самостоятельное изучение компьютеров и их систем. Синапс – это соединение между нейронами, которое используется для отправки и получения информации между ними. Нейронные сети являются одним из направлений научных исследований в области создания искусственного интеллекта (ИИ), в основе которого лежит стремление подражать нервной системе человека. Нейронные сети основаны на примитивной биологической модели нервной системы [1]. Тип слоя Dense, который мы будем использовать, получает данные со всех нейронов предыдущего слоя. Функцией активации для скрытых слоев будет уже известная нам сигмоида.

Подобная структура применяется для классификации данных, сжатия и восстановления информации. Сети радиально-базисныx функций (RBFN, radial basis function network) обладают такой же структурой, что и предыдущие с той лишь разницей, что для активации применяется радиально-базисная функция. Эта ИНС (искусственная нейронная сеть) находит применение для решения задач аппроксимации, а также классификации и прогноза временных рядов. Нейросеть — ​это компьютерная программа, способная к обучению. И если сперва показать машине тысячу-другую верных решений, то затем она научится находить правильный ответ самостоятельно.

Искусственные нейронные сети

Обучение считается успешным, если сеть безошибочно классифицирует ранее не известные ей предметы. В нейросетях такого типа количество нейронов в выходном слое равно числу определяемых классов. В процессе работы устанавливается, насколько выход нейросети соответствует представляемому им классу. Классическое определение говорит нам, что нейронной сетью называется некоторая последовательность нейронов, объединённых между собой синапсами. Если программа имеет структуру нейронной сети, появляется возможность на машинном уровне проанализировать входные данные с запоминанием результата. В 1969 году вышла книга «Перцептроны» Марвина Минского и Сеймура Паперта, в которой устройства Розенблатта подвергались закономерной критике.

• Выражаясь очень образно, они помогают машине обобщить накопленный опыт.
• Большинство современных нейронных сетей (рис. 2) организованы в слои узлов, в которых данные перемещаются только в одном направлении.
• Однако, если обучение слишком продолжительное, сеть также изучит шум, характерный для этого набора данных.
• В случае задачи классификации, если результат (вероятность) близок к нулю, мы отнесем наблюдение к одному классу, если к единице, то к другому.

Если мы берем всю партию и по результатам ее обработки обновляем веса, то двигаемся к минимуму функции потерь наиболее плавно. Минус в том, что на расчет требуется время и вычислительные мощности. Я планировал рассказать об этом на курсе по оптимизации, но попробую дать общие определения уже сейчас.

Машинное обучение реализуется на трех «китах»:

Остаётся сказать, что для задания нейросети данных для дальнейшего оперирования ими, потребуются тренировочные сеты. Конечно, принцип работы слегка отличается для разных видов сетей. Нейронные сети применяются также для прогнозирования краткосрочных и долгосрочных тенденций в различных областях (финансовой, экономической, банковской и др.). Финальный этап представляет собой получение результата в виде предсказания, классификации, прогноза или рекомендации. Искусственный интеллект, интернет вещей, машинное обучение – вместе эффективнее.

Собственно говоря, нейронные сети как раз для этого и созданы, чтобы помогать людям решать задачи со сложными и не до конца исследованными алгоритмами. В результате на результат оказывают влияние не нейроны, а конкретно синапсы, которые дают совокупность веса входных данных, ведь собственно сами нейроны постоянно выполняют абсолютно одинаковые вычисления. Длинная история развития нейросетей подошла к этапу, когда они не только имитируют работу человеческого мозга. Фактически теперь они не ограничены ни в мощностях (количестве процессоров-нейронов), ни в объеме информации. Это дает им огромное преимущество перед людьми и компьютерами, в том числе суперкомпьютерами.

Где используют нейронные сети?

Не останавливаясь на достигнутом, специалисты стремятся расширить возможности нейросети до чтения эмоций. Мониторинг автоматизированного производства также выполняется с помощью искусственных нейронных сетей, которые контролируют работу машин, следят за температурным виды нейронных сетей режимом, диагностируют неисправности и т. Эти искусственные нейронные сети расширят возможности работников или позволят частично заменять опытных рабочих, благодаря чему усилиями меньшего числа сотрудников можно выполнять больший объем работ.

Функция потерь измеряет «насколько хороша» нейронная сеть в отношении данной обучающей выборки и ожидаемых ответов. Она также может зависеть от таких переменных, как веса и смещения. Они тоже случайным образом инициализируются и обновляются так же, как скрытый слой.

Априорные вероятности появления классов

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. Значит есть и три веса, которым наделен каждый из этих нейронов. Нейрон с большим весом будет передавать доминирующую информацию следующему. Алгоритм работы искусственной нейронной сети так или иначе списан с деятельности человеческого мозга. По крайней мере по аналогии с ним смоделированы аналитические механизмы.

В итоге информация, полученная следующим нейроном, представляет собой сумму всех данных, перемноженных каждый на свой коэффициент веса. Полученное значение подставляется в функцию активации и получается выходная информация, которая передаётся дальше, пока не дойдёт до конечного выхода. Первый запуск сети не даёт верных результатов, так как сеть, ещё не натренированная. Информация в рекуррентной нейронной сети (рис. 4) передается не только по прямой, слой за слоем, но и между самими нейронами, образуя звенья обратной связи. Важной отличительной чертой рекуррентной нейронной сети является наличие так называемой «зоны внимания», когда машине могут быть назначены определенные фрагменты данных, которые требуют улучшенной обработки. Пока что мы познакомились с персептроном или в более общем смысле нейросетями прямого распространения (Feed Forward Neural Network, FFNN), в которых данные (сигнал) поступают строго от входного слоя к выходному.

Обучение нейронных сетей

Для задач классификации мы будем использовать функцию потерь, называемую перекрестной или кросс-энтропией (cross-entropy). Как и с обычными алгоритмами ML, для построения модели, нам нужно подобрать идеальные веса или заняться оптимизацией. Применительно к нейронным сетям этот процесс называется обратным распространением (back propagation). Область нейронных сетей привлекает всё больше новых людей, вовлеченных в их развитие и решение уже существующих проблем. Появляется всё больше курсов, материалов, а следовательно — и вариантов применения технологии в реальной жизни.

Как появилась концепция нейросетей

Нейронная сеть представляет собой связку нейронов, каждый из которых получает информацию, обрабатывает её и передаёт другому нейрону. По мнению экспертов, будущее нейросетей связано с увеличением скорости их работы, улучшением качества обучения и расширением области применения. Одной из возможных областей применения нейросетей является медицина. Например, с помощью нейросетей можно анализировать медицинские изображения и выявлять заболевания на ранних стадиях.