Что такое нейронные сети и их функции

Что такое нейронные сети?

Искусственные нейронные сети — это модель, вдохновленная функционированием человеческого мозга. Он образован набором узлов, известных как искусственные нейроны, которые соединены и передают сигналы друг другу. Эти сигналы передаются от входа для генерации вывода.

Какова цель нейронных сетей?

Основная цель этой модели — учиться, автоматически изменяя себя, чтобы она могла выполнять сложные задачи, которые нельзя было бы выполнить с помощью классического программирования на основе правил. Таким образом, вы можете автоматизировать функции, которые изначально могли выполнять только люди.

Как работают нейронные сети?

Как уже упоминалось, функционирование сетей напоминает работу человеческого мозга. Сети получают серию входных значений, и каждый из этих входов достигает узла, называемого нейроном. Нейроны сети, в свою очередь, группируются в слои, образующие нейронную сеть. Каждый из нейронов в сети имеет вес, числовое значение, которое модифицирует полученный ввод. Полученные новые значения покидают нейроны и продолжают свой путь по сети. Схематично эту операцию можно увидеть на следующем изображении.

Как только конец сети будет достигнут, будет получен результат, который будет предсказанием, рассчитанным сетью. Чем больше слоев имеет сеть и чем она сложнее, тем больше они будут усложнять и функции, которые она может выполнять.

Обучение нейронных сетей. Обратное распространение или обратное распространение

Чтобы нейронная сеть выполняла нужные функции, ее необходимо обучить. Обучение нейронной сети осуществляется путем изменения весов ее нейронов, чтобы она могла извлекать желаемые результаты. Для этого в сеть вводятся обучающие данные, в зависимости от полученного результата веса нейронов изменяются в соответствии с полученной ошибкой и в зависимости от того, какой вклад в этот результат внес каждый нейрон. Этот метод известен как Backpropagation или обратное распространение. С помощью этого метода возможно, что сеть обучается, получая модель, способную получать очень успешные результаты даже с данными, сильно отличающимися от тех, которые использовались во время вашего обучения.

Хотя в настоящее время его использование стало популярным, нейронные сети существуют с 1950-х годов. Однако малая мощность оборудования того времени и отсутствие алгоритмов, позволяющих эффективно обучать сети, привели к тому, что они перестали использоваться. Впоследствии, благодаря созданию алгоритма обратного распространения, использованию графических процессоров, которые позволяют значительно оптимизировать этот тип вычислений, и большему количеству данных, доступных для обучения, когда нейронные сети вновь появились и получили известность в различных областях. Спасибо. Благодаря этим улучшениям стало возможным появление Deep Learning, основанного на использовании глубоких нейронных сетей, то есть сетей, образованных большим количеством слоев для решения сложных задач.

Функции нейронных сетей

Объем функций нейронных сетей очень широк, благодаря своей работе они способны аппроксимировать любую существующую функцию при достаточном обучении. В основном нейронные сети представляют собой модификации для задач прогнозирования и классификации. Спектр их действия широк и очень полезен сегодня, они будут использоваться не только для приложений Индустрии 4.0 (например, распознавание деталей и дефектов, которые ранее не вводились), если они не используются детьми в других областях, таких как экономика, в которых они могут помочь предсказать, насколько цены будут меняться с годами, или даже в медицине, где они помогают диагностировать различные проблемы со здоровьем.

Нейронные сети стали ключевой частью развития искусственного интеллекта, это одна из основных областей исследований и та, которая со временем развивается, с каждым разом все более сложные и эффективные решения.

Вы хотите применить нейронные сети в любом из ваших проектов? Свяжитесь с нами !

Хотите узнать о наших связанных проектах?

• Автоматическая очистка кювет
• Роботы для обрезки виноградных лоз
• Удаленный мониторинг проекта
• Подключение аккумуляторов к искусственному зрению
• Чтение кода переменной