Как работают нейронные сети

В последнее время теме разработки и усовершенствования искусственных нейронных сетей уделяется огромное внимание. Но что это такое и как работает, знают не все.

Вдохновением и одновременно подсказкой для создания искусственных нейронных сетей (ИНС) стали живые организмы, а именно, слаженное функционирование их клеток. Данное понятие впервые было сформулировано при попытке смоделировать процессы, протекающие в мозге.

ИНС — это сложная система, состоящая из простых элементов — процессоров, выполняющих функции нейронов. Каждый из них в разы примитивнее, чем, например, процессор ПК или смартфона. Каждый «нейрон» имеет дело только с четко прописанным уникальным набором входящих и исходящих сигналов. В результате огромное количество процессоров выполняет только «свои» задачи, а простые по отдельности элементы, взаимодействуя друг с другом, осуществляют сложные операции.

Как обучаются нейронные сети?

Везде, где требуется анализирование большого объема информации, ИНС оказываются весьма полезными. Они нашли применение во многих областях. Например, нейронные сети используются Google или Яндекс для поиска по картинкам, в приложении камеры смартфона для определения лиц и т. д. Но это лишь малая часть использования их потенциала. Намного более полезными они оказываются при составлении прогнозов погоды или биржевых котировок.

Главная особенность ИНС заключается в том, что они не только справляются с заложенными функциями, но и успешно обучаются новым. Причем чем больше задач они выполняют, тем больше «запоминают» и, соответственно, становятся «умнее». Существует множество методов обучения нейронной сети, однако разделяются они на две основные группы: с учителем и без учителя.

В первом случае задается набор параметров. Каждый образец в отдельности передается на входы и проходит внутреннюю обработку. Затем расчетным путем определяется выходной сигнал, который сравнивается с необходимыми значениями целевого вектора. Следующим этапом является вычисление ошибки и замена коэффициентов связи.

При обучении без учителя имеются только входные векторы. Основная суть, как и в первом случае, сводится к перенастраивании весов синапсов на основании информации внутри «нейрона» (весовых коэффициентов). В результате должны получиться согласованные выходные векторы, которые в наибольшей степени соответствуют входным.

Стоит отметить, что не существует лучшего или худшего метода. Для разных архитектур нейронных сетей наиболее действенными окажутся разные алгоритмы.

⚡️ Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram. Будьте в курсе последних новостей, советов и хитростей для смартфонов и компьютеров.

Эта запись была полезной?

Да (1)Нет