Искусственные нейронные сети, известные просто как нейронные сети, представляют собой вычислительные системы, образованные искусственными нейронами. Эти нейронные сети вдохновлены биологической нейронной сетью мозга животных. Сегодня эта тема стала одной из самых влиятельных. Это фундаментальная часть алгоритмов глубокого обучения, которая ассоциируется с искусственным интеллектом.
Таким образом, вы можете понять важность искусственных нейронных сетей, поскольку они так или иначе связаны с искусственным интеллектом, самой обсуждаемой темой на сегодняшний день. Мы представляем эту статью для того, чтобы вы поняли все то, что вы должны знать об искусственных нейронных сетях. Итак, давайте начнем.
Что такое искусственная нейронная сеть?
Прежде всего, следует уточнить определение искусственных нейронных сетей. Искусственная нейронная сеть — это часть вычислительной системы, которая работает как мозг животного. Искусственная нейронная сеть может решать задачи, которые невозможно решить человеческими или статистическими методами.
Ранее мы уже упоминали, что человеческий мозг вдохновляет искусственную нейронную сеть. Она повторяет функции человеческого мозга. Биологический мозг состоит примерно из 100 миллиардов нейронов, которые являются основной вычислительной единицей мозга.
В случае с искусственным интеллектом искусственные нейронные сети также выполняют те же функции, что и блок искусственного интеллекта. Таким образом, искусственные нейронные сети — это нейроны искусственного интеллекта. Процесс обучения также одинаков для обеих нейронных сетей.
Структура искусственной нейронной сети
Основным структурным компонентом искусственной нейронной сети являются искусственные нейроны, которые расположены по слоям. Три функциональных слоя
- Один входной слой
- Один или несколько промежуточных слоев
- один выходной слой
Входной слой собирает данные из внешних источников. Этот слой содержит несколько нейронов, и каждый нейрон имеет свой вес. Когда нейроны входного слоя получают данные, они передают их в скрытые слои для обработки.
Скрытые слои — это наиболее важные слои сетевой системы, которые находятся между входным и выходным слоями. Скрытые слои обрабатывают и вычисляют данные.
Нейроны этих слоев применяют различные преобразования к входным данным. Синапсы — это связи между нейронами разных слоев. Все скрытые слои прочно связаны между собой через синапс.
Выходной слой — это последний слой системы нейронных сетей. Он получает данные от последнего выходного слоя. С помощью этого слоя мы можем получить нужное количество значений в нужном диапазоне.
Большинство нейронных сетей содержат эти три слоя. Нейроны каждого слоя связаны между собой силовыми связями. Они также соединяют нейроны других слоев.
Как работает искусственная нейронная сеть?
Функция искусственной нейронной сети — это совокупная функция всех ее нейронов. Общий процесс довольно сложен, но мы объясним вам его очень просто и кратко. Нейроны входного слоя собирают информацию из внешних источников, таких как файлы данных, изображения, аппаратные датчики, микрофоны и т.д.
Входной слой также быстро передает данные промежуточным скрытым слоям. Входной слой получает данные в виде шаблона или изображения, но они передаются в скрытый слой в виде векторов.
Эти векторы вычисляются в промежуточных скрытых слоях, а результат вычислений передается на выходной слой. Выходные слои отображают результат.
Обучение искусственных нейронных сетей
Обучение — важнейшая часть, определяющая работу искусственных нейронных сетей. Ключом к выполнению задачи с помощью ИНС является настройка весов связей нейронов. Обучение является обязательным для ANN, чтобы найти правильные веса.
Например, если вы хотите обучить классификатор изображений, вы должны предоставить ему несколько фотографий, помеченных соответствующим классом (человек, автомобиль, животное, дерево и т.д.). Во время обучения нейронная сеть настраивается на извлечение определенных закономерностей из данных.
Каждый слой скрытых слоев определяет определенный класс данных на входе. Он обрабатывает данные и передает их следующему слою. Таким образом, каждый слой анализирует часть входных данных и передает результат следующему слою.
Глубокие слои могут обрабатывать более сложные данные, чем поверхностные слои. Поэтому разработчики искусственных сетей обучают нейронные сети.
Области применения искусственных нейронных сетей
Ниже перечислены некоторые области применения искусственных нейронных сетей:
Классификация и категоризация текста: Классификация текста необходима для веб-поиска, фильтрации информации, идентификации языка, оценки читабельности и анализа настроения. Большинство разработчиков предпочитают использовать для этих целей нейронные сети.
Распознавание именованных сущностей: Целью распознавания именованных объектов является классификация именованных объектов, таких как люди, места, организации, время, даты и так далее. Если вы дадите несколько имен, например, Сачин Тендулкар, Индия, Microsoft и т.д., искусственные нейронные сети отнесут их к заранее определенным категориям.
Распознавание речи: Распознавание речи находит широкое применение в домашней автоматизации, мобильной телефонии, виртуальной помощи, компьютерах hands-free и видеоиграх.
Распознавание символов: Системы распознавания символов также имеют множество применений, например, распознавание символов квитанции, распознавание символов юридического документа, распознавание символов чека и т.д. Для достижения точности распознавания символов используется искусственная нейронная сеть.
Проверка орфографии: Нейронная сеть — лучший инструмент для текстового редактора. Большинство текстовых редакторов имеют искусственную нейронную сеть для проверки орфографии. Некоторые инструменты проверки орфографии также используют нейронные сети.
Заключение
Мы привели все те сведения, которые вы должны знать об искусственных нейронных сетях. Хотя искусственная нейронная сеть является одной из самых быстроразвивающихся технологий, она все еще имеет некоторые ограничения. Для обучения искусственной нейронной сети необходимо большое количество данных, в то время как человеческому мозгу не нужно так много данных.
Тем не менее, разработчики работают над ней, чтобы сделать ее более точной. В будущем мы можем ожидать появления более совершенных искусственных нейронных сетей.