Нейронные сети просто: как они имитируют мозг для решения сложных задач

Что такое нейронные сети?

Искусственные нейронные сети — это модель, вдохновлённая работой человеческого мозга. Она состоит из набора узлов, известных как искусственные нейроны, которые соединены и передают сигналы друг другу. Эти сигналы передаются от входа для генерации выхода.

Какова цель нейронных сетей?

Главная цель этой модели — обучаться путём автоматического изменения себя, чтобы она могла выполнять сложные задачи, которые невозможно решить через классическое основанное на правилах программирование. Таким образом можно автоматизировать функции, которые изначально могли выполнять только люди.

Как работают нейронные сети?

Как упоминалось, работа сетей напоминает работу человеческого мозга. Сети получают серию входных значений и каждое из этих входов попадает в узел, называемый нейроном. Нейроны сети в свою очередь сгруппированы в слои, формирующие нейронную сеть. Каждый из нейронов сети имеет вес, числовое значение, которое модифицирует полученный вход. Новые полученные значения покидают нейроны и продолжают свой путь через сеть. Эта операция можно увидеть схематично на следующем изображении.

После достижения конца сети получается выход, который будет предсказанием, вычисленным сетью. Чем больше слоёв у сети и чем сложнее она, тем более сложные функции она может выполнять.

Обучение нейронных сетей. Обратное распространение (Backpropagation)

Чтобы нейронная сеть выполняла желаемые функции, необходимо её обучить. Обучение нейронной сети проводится путём модификации весов её нейронов, чтобы она могла извлечь желаемые результаты. Для этого вводятся обучающие данные в сеть, в зависимости от полученного результата веса нейронов модифицируются согласно полученной ошибке и в зависимости от того, насколько каждый нейрон внес вклад в этот результат. Этот метод известен как Backpropagation или обратное распространение. С этим методом возможно, чтобы сеть училась, получая модель, способную давать очень успешные результаты даже с данными, очень отличающимися от тех, что использовались во время обучения.

Хотя в настоящее время их использование стало популярным, нейронные сети существуют с 1950-х годов. Однако низкая мощность оборудования того времени и отсутствие алгоритмов, позволяющих сетям учиться эффективно, заставили их перестать использоваться. Позже, благодаря созданию алгоритма Backpropagation, использованию GPU, позволяющих большие оптимизации для такого типа вычислений, и большему количеству доступных данных для обучения, нейронные сети возродились и обрели Bedeutung в различных областях. Благодаря этим улучшениям стало возможным появление Deep Learning (глубокого обучения), основанного на использовании глубоких нейронных сетей, то есть сетей, образованных большим количеством слоёв для сложных задач.

Функции нейронных сетей

Область функций нейронных сетей очень широка, благодаря своей работе они способны аппроксимировать любую существующую функцию при достаточном обучении. Основно нейронные сети используются для задач предсказания и классификации. Их диапазон действия широк и очень полезен сегодня, они будут использоваться не только для применений Индустрии 4.0 (распознавание деталей и дефектов, которые ранее не были введены, например), но и в других областях, таких как экономика, где они могут помочь предсказать, как будут меняться цены за годы, или даже в медицине, где они помогают в диагностике различных проблем со здоровьем.

Нейронные сети стали ключевой частью для развития Искусственного Интеллекта, это одно из главных направлений исследований и то, которое эволюционирует со временем, предлагая всё более сложные и эффективные решения.

Хотите применить Нейронные сети в своих проектах? Свяжитесь с нами!

Хотите узнать какие-то из наших связанных проектов?

• Автоматическая очистка кювет
• Роботы для обрезки винограда
• Удалённый мониторинг проектов
• Подключение батарей с искусственным зрением
• Чтение переменного кода