Искусственные нейросети созданы по принципу биологических нейронных сетей – сети нервных клеток живого биологического организма.
Изображение уменьшено. Щелкните, чтобы увидеть оригинал.
Нейросеть – представляет собой систему связанных и взаимодействующих между собой искусственных нейронов, которые представляют собой наипростейших процессоры. То есть компьютерная нейросеть – это система простых процессоров, которые взаимодействуют друг с другом по принципу мозга животных или человека в частности.
Нейросеть – это не обычное программирование, а особая модель машинного обучения, по принципу обучения ребенка на стадии созревания его мозга. Нейросеть состоит из взаимосвязанных узлов, или процессорных нейронов, которые организованны в слои.
Каждый входной нейрон принимает входные данные, затем обрабатывает их с помощью скрытых нейронов и выдает обработанные данные на выходные нейроны, которые в свою очередь передают результат на следующий уровень нейронной сети.
Через процесс обучения нейронные сети регулируют силу связей между нейронами для выявления закономерностей во входных и выходных данных, благодаря чему способны обобщать сведения и создавать логические прогнозы.
Нейросети обучаются путем анализа входных данных, вычисления и сравнения выходных данных с ожидаемым результатом. После каждого этапа обучения нейросеть также способна скорректировать своё дальнейшее «поведение» с использованием алгоритмов оптимизации - смодифицировать свои параметры и структуру в процессе протекаюшего обучения
Существует несколько типов архитектуры обучения нейросетей – с учителем, самостоятельно без учителя и смешанный тип обучения, использующий поощрения и штрафы.
Сверточные нейросети являются одним из самых эффективных типов обучения с учителем. Такая нейросеть основан на использовании специальных сверточных слоев, пуллинга и полносвязных слоев.
Сверточная нейросеть способна извлекать и классифицировать определенные признаки из входных данных. Что помогает достичь высокую точность, например, в распознавании изображений и а также для решения других задач, связанных с обработкой пространственных данных.
В зависимости от сложности своей архитектуры для решения различных задач уже существует множество разных типов нейросетей.
Одним из самых популярных среди пользователей нейросетей является генеративная нейросеть. Генеравтиная нейросеть способна создавать (генерировать) новые данные в виде картинок, звука, текста и т.п.
Генеративная нейросеть обучается на основе реальных данных и поэтому может создавать как реалистичные, так и непредсказуемые варианты, на основе изученных особенностей распределения данных.
Другим популярным типом нейросетей являются рекуррентные нейросети, которые обладают уникальной способностью обработки последовательностей данных, таких как тексты или звук. Такая рекурретная нейросеть обладает петлями обратной связи, которые позволяют использовать предыдущие выходы в качестве входных данных. Благодаря чему такая нейросеть в состоянии учитывать контекст и выявлять зависимость между элементами последовательности.
С помощью рекурретной нейросети можно спрогнозировать следующий элемент в уже имеющейся последовательности, обработать языковые компоненты или распознать речь.
Нейросети имеют широкое применения практически во всех сферах деятельности человека от науки до решения бытовых вопросов.
Нейросеть способна выдавать рекомендации и подсказывать на основе нашей предыдущей активности что-то новое и интересное, например, может предложить посмотреть новый фильм, который нам скорее всего понравится или предложит послушать новую музыку, на основе нашего вкуса.
Нейросети способны обработать информацию, обнаруживать скрытые связи между данными и определять, что может быть наиболее интересным и релевантным для нас. Например, они могут с большей точностью рекомендовать нам товары, исходя из анализа наших прошлых покупок.
Нейросети способны распознавать с помощью датчиков образы и анализировать тексты или звуки и самостоятельно управлять электронными и роботизированными системами, например, в качестве автопилотов на транспорте.
Поиск знакомств и встреч