Нейронные сети: основы для ИИ, их виды и краткая история
Нейронные сети — это сложные алгоритмы компьютерной науки, которые функционируют как основные строительные блоки для искусственного интеллекта.
Эти сети позволяют специалистам по данным и инженерам-программистам оснащать компьютеры для распознавания речи, классификации изображений и различных форм автоматизации.
Что такое нейронные сети?
Нейронные сети, также известные как искусственные нейронные сети (ИНС), представляют собой сети глубокого обучения, способные обучать компьютеры имитировать человеческое мышление.
Они опираются на ряд узлов, слоев и соединений, подобно тому, как нейроны соединяются с дендритами и синапсами в человеческом мозге. После того, как они пройдут достаточное количество обучающих примеров, эти искусственные сети также смогут выполнять задачи гораздо быстрее, чем человеческие нейронные сети.
Эти инструменты являются основополагающими для различных типов распознавания лиц, обработки естественного языка, чат-ботов и приложений и программного обеспечения для анализа временных рядов. Другими словами, они дают вашему компьютеру зрение, речь и способность слушать так, как если бы он был самим человеком.
Краткая история нейронных сетей
Распространение и применение нейронных сетей для компьютеров началось с изучения нейронауки человека.
Еще в 1943 году когнитивные ученые Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс предположили, что можно будет создать искусственные нейроны для вычислительных систем, родственных биологическим нейронам. Фрэнк Розенблатт, психолог, заслуживает признания за создание первой сети такого типа, известной как персептрон, в 1958 году.
С тех пор специалисты по компьютерам и данным экспериментировали со способами улучшения функциональности искусственных нейронных сетей.
4 типа нейронных сетей
Существует множество различных искусственных нейронных сетей, подходящих для уникальных целей. Вот несколько основных типов нейронных сетей:
- Сверточные нейронные сети. Вычислительная модель особенно полезна для типов программного обеспечения распознавания изображений. Фотографии проходят через несколько сверточных слоев в реальном времени, пока алгоритм просеивает данные, чтобы найти точное сравнение.
- Нейронные сети прямого распространения. Этот универсальный тип нейронной сети является проницательным выбором для нелинейного принятия решений. Также известные как многоуровневые персептроны, эти сети используют сигмоидные нейроны и несколько различных слоев и порогов. Этот многослойный процесс машинного обучения помогает обеспечить более быструю обработку выходных данных, а также большую специфичность распознавания.
- Персептроны. Эта простая нейронная сеть была первой в своем роде. Ее базовая структура все еще дает машинам почти человеческий уровень интеллекта. В отличие от других, более современных нейронных сетей, персептрон имеет только один узел. Другими словами, его модели обучения немного более базовые, и у него есть некоторые ограничения, когда дело доходит до столкновения с большими наборами данных.
- Рекуррентные нейронные сети также известные как RNN, эти глубокие нейронные сети известны своей способностью к обратному распространению. Используя циклы обратной связи и методы регрессии, RNN могут передавать информацию как вперед, так и назад по всем своим нейронным структурам. Это повышает их способность быстро усваивать новую информацию.
Как работают нейронные сети?
Искусственные нейроны активируются так же, как и человеческие. Так работает архитектура нейронной сети в реальном мире:
- Добавление информации для успешного анализа больших данных компьютерам необходим доступ к широким массивам информации. Специалисты по компьютерам и данным передают в свои нейронные сети тонны вариантов использования в качестве обучающих данных в процессе, называемом контролируемым обучением. После завершения этих обширных начальных руководств нейронные сети могут перейти к более неконтролируемому обучению посредством взаимодействия с обычными пользователями.
- Разрешение на несколько слоев: каждому узлу в нейронной сети требуется несколько различных входных слоев для приближения к человеческому мышлению. Каждый вход в алгоритме глубокого обучения также несет разный вес, который заставляет нейрон либо активироваться, либо не активироваться на следующем слое.
- Применение входных данных : по мере того, как нейронные сети принимают входные данные, они фильтруют каждую новую порцию информации через различные скрытые слои. Они оценивают особенности информации, присваивая им определенные числа, чтобы лучше классифицировать их важность для алгоритма в целом.
- Назначение весов : После классификации входов процессоры нейронной сети назначают каждому из них значение веса. Это фактор, наиболее существенный для принятия решения о том, пройдет ли начальный вход через узел на любое количество скрытых слоев, в конечном итоге вызывая выход. Объединяя входные значения и веса, становится возможным почти ограниченный набор вариантов — все из которых проходят через различные слои сети.
- Сравнение с пороговыми значениями : компьютер передаст произведение и сумму всех входных и весовых значений в функцию активации. Эта сумма в конечном итоге определяет, через какой выходной слой в конечном итоге пройдет вход в качестве порогового значения. Нейронная оптимизация распознавания образов происходит посредством постоянной практики на этом фронте.
Спасибо, что дочитали сей пост! Буду рада вас пригласить в свою группу по стратегическому маркетингу.
Супер текст!
Константин, Спасибо) полтора года назад когда еще в копирайтинге была, в нише IT работала, вот решила вспомнить любимые азы😎
прямо скажем статья "слегка" запоздала однако))
Евгений, нужно иногда вспоминать азы. Так сказать с чего все началось, а не только текущие новые тенденции.
Буду рада, если также загляните на сегодняшнюю мою статью про Intel.
Спасибо, хороший материал!
Дмитрий, Спасибо! Решила вот основы ИИ вспомнить)
Сохранил, полезно 👍👍👍👍