Нейронные сети: на что способны искусственные нейронные сети?

То, что было огромной мечтой ученых-компьютерщиков, скоро может стать реальностью. Они мечтали о создании компьютеров, чьи возможности не только не уступают человеческим, но и намного превосходят их. В последние годы исследования в области искусственного интеллекта достигли больших успехов. Одной из ключевых технологий, позволяющих научить машины мыслить самостоятельно, является искусственная нейронная сеть.

Что такое нейронная сеть?

Нейронные сети — это направление исследований в компьютерной науке и нейроинформатике. Существуют различные типы искусственных нейронных сетей, каждый из которых предлагает различные варианты обработки информации.

Определение: Нейронная сеть

Нейронная сеть — это система информационных технологий, которая создана по образцу человеческого мозга и наделяет компьютеры характеристиками искусственного интеллекта.

Нейронные сети позволяют компьютерам самостоятельно решать проблемы и повышать свою производительность. Вопрос о том, нужно ли их вначале обучать человеку, зависит от используемого метода искусственного интеллекта.

Как функционирует нейронная сеть?

Нейронные сети созданы по образцу человеческого мозга, который обрабатывает информацию с помощью сети нейронов.

В целях защиты вашей конфиденциальности видео не будет загружаться, пока вы не нажмете на него.

Искусственную нейронную сеть можно описать как модель, состоящую как минимум из двух слоев — входного и выходного — обычно с дополнительными слоями между ними (скрытыми слоями). Чем сложнее проблема, которую решает искусственная нейронная сеть, тем больше слоев потребуется. Каждый слой сети содержит большое количество специализированных искусственных нейронов.

Обработка информации в нейронной сети

Обработка информации в нейронной сети всегда происходит одинаково: Информация в виде паттернов или сигналов поступает на нейроны входного слоя, которые обрабатывают ее. Каждому нейрону присваивается вес, так что нейроны получают информацию разного уровня важности. Вес и передаточная функция определяют вход, который затем передается.

На следующем этапе функция активации и пороговое значение рассчитывают и взвешивают выходное значение нейрона. В зависимости от ценности и веса информации дополнительные нейроны связываются и активируются в большей или меньшей степени.

Такое связывание и взвешивание создает алгоритм, который генерирует результат для каждого входа. При каждом обучении весовые коэффициенты и, соответственно, алгоритм изменяются таким образом, чтобы сеть выдавала еще более точные и качественные результаты.

Нейронная сеть: пример применения

Нейронные сети можно использовать для распознавания изображений. В отличие от человека, компьютер не может с первого взгляда определить, изображен ли на картинке человек, растение или предмет. Он должен изучить изображение на предмет индивидуальных характеристик. Компьютер определяет, какие характеристики являются релевантными, с помощью внедренного алгоритма или путем анализа данных.

На каждом сетевом уровне система проверяет входные сигналы (то есть изображения) на соответствие определенным критериям, таким как цвета, углы и формы. С каждой проверкой компьютер все лучше определяет, что изображено на картинке.

Первоначально результаты будут относительно подвержены ошибкам. Когда нейронная сеть получает обратную связь от обучающего человека и таким образом способна адаптировать свой алгоритм, это называется машинным обучением. Глубокое обучение не требует обучения от человека. В этом случае система учится на собственном опыте и совершенствуется в зависимости от количества доступных ей материалов изображений.

В идеале, конечным результатом является алгоритм, который может идеально идентифицировать содержание изображений, независимо от того, черно-белые они или нет, от положения объекта изображения или перспективы, с которой виден объект изображения.

Типы нейронных сетей

В зависимости от используемого метода обучения и предполагаемого применения используются различные структуры нейронных сетей.

Перцептрон

Это простейшая форма нейронной сети, которая первоначально относилась к сети, сформированной из одного нейрона, который изменяется с помощью весовых коэффициентов и порогового значения. В настоящее время термин «перцептрон» также используется для однопроходных нейронных сетей с прямой передачей.

Фидфорвардные нейронные сети

Эти искусственные нейронные сети могут обрабатывать информацию только в одном направлении. Это могут быть однослойные сети (т.е. состоящие только из входного и выходного слоев) или многослойные сети с несколькими скрытыми слоями.

Рекуррентные нейронные сети

В рекуррентных нейронных сетях информация может проходить через петли обратной связи и, таким образом, возвращаться на предыдущие слои. Такая обратная связь позволяет системе развивать память. Рекуррентные нейронные сети используются для таких целей, как распознавание голоса, перевод и распознавание рукописного текста.

Конволюционные нейронные сети

Эти сети являются подтипом многоуровневых сетей. Они состоят как минимум из пяти слоев. Распознавание образов происходит на каждом слое, и результаты с одного слоя передаются на следующий. Этот тип нейронных сетей используется для распознавания изображений.

Методы обучения

Чтобы правильно установить связи в искусственных нейронных сетях, чтобы они могли выполнять задачи, нейронные сети необходимо сначала обучить. Существует два основных метода:

Обучение под наблюдением

При контролируемом обучении для каждого из различных вариантов входных данных определяются конкретные результаты. Например, если изображения кошек должны распознаваться системой как изображения кошек, люди контролируют процесс категоризации системы и дают обратную связь о том, какие изображения были распознаны правильно, а какие нет. В результате весовые коэффициенты в сети изменяются, и алгоритм оптимизируется.

Бесконтрольное обучение

При обучении без наблюдения результат для задачи не предопределен. Вместо этого система обучается исключительно на основе входной информации. В этом методе обучения используются правило Хебба и теория адаптивного резонанса.

Области применения нейронных сетей

Нейронные сети особенно эффективны при наличии большого количества данных, подлежащих оценке, и лишь ограниченных систематических знаний о решении проблем. Классические области применения включают распознавание текста, изображений и голоса (т.е. ситуации, в которых компьютеры исследуют данные на наличие определенных характеристик, чтобы классифицировать их).

Искусственные нейронные сети также могут использоваться для прогнозирования и моделирования (например, прогнозы погоды, медицинские диагнозы и фондовые рынки).

Если говорить о промышленных приложениях, то нейронные сети иногда используются в проектировании систем управления: они применяются для мониторинга целевых значений и автоматического принятия корректирующих мер в случае каких-либо отклонений, а также для самостоятельной установки целевых значений на основе анализа данных.

Разработки в области самоконтролируемого обучения для нейронных сетей в настоящее время расширяют области применения и значительно повышают производительность сетей. Наиболее заметными приложениями самообучающихся нейронных сетей являются голосовые помощники Alexa, Siri и Google Assistant.

История и перспективы

За последние десять лет нейронные сети вошли в общественное сознание благодаря дискуссиям вокруг искусственного интеллекта. Однако базовая технология существует уже много десятилетий.

Разговоры об искусственных нейронных сетях можно отнести к началу 1940-х годов. Тогда Уоррен Маккаллох и Уолтер Питтс описали модель, которая связывала элементарные единицы и была основана на структуре человеческого мозга. Предполагалось, что она сможет вычислить практически любую арифметическую функцию. В 1949 году Дональд Хебб разработал правило Хебба, которое и сегодня используется во многих нейронных сетях.

В 1960 году была разработана нейронная сеть, которая нашла коммерческое применение во всем мире для фильтрации эха в аналоговых телефонах. После этого исследования в данной области прекратились. Одной из причин этого было то, что ведущие ученые пришли к выводу, что нейросетевая модель не способна решать важные задачи. Другая причина заключалась в том, что для эффективного машинного обучения требуются большие объемы цифровых данных, которые в то время были недоступны. Только с появлением больших данных ситуация изменилась: интерес к искусственному интеллекту и нейронным сетям возродился.

С тех пор в этой области наблюдается колоссальный рост. Несмотря на многообещающие результаты, нейронные сети не являются единственной технологией для реализации искусственного интеллекта в компьютерах. Это лишь одна из возможностей, хотя в общественном дискурсе их часто представляют как единственный жизнеспособный вариант.

Оцените статью
cdelat.ru
Добавить комментарий