Нейронные сети

В этой статье мы обещали рассказать вам об искусственных нейронных сетях.

Нейронная сеть в биологии — это множество нейронов, объединенных многочисленными связями друг с другом в нервной системе для выполнения определенных физиологических функций. Головной мозг человека — одна большая и сложная нейронная сеть. Благодаря этим сетям появились искусственные нейронные сети.

Искусственная нейронная сеть — это математическая модель, которая может быть воплощена на программном или аппаратном уровне по принципу биологической нервной системы.

Как же выглядит искусственная нейросеть? В упрощенном виде она выглядит так.

Основной принцип построения сети — совокупность объединенных нейронов — остался неизменным. Но между биологической и искусственной сетями есть и различия, обусловленные их природой.

Во-первых, в искусственных сетях используют искусственные нейроны, которые являются компьютерными процессорами. То есть, искусственная нейросеть — это много связанных между собой процессоров.

Во-вторых, биологическая сеть является трехмерной, и нейроны в ней связаны очень хаотично и непоследовательно. В подавляющем большинстве искусственные нейросети являются плоскими, так как их проще реализовать.

Принцип работы нейросети заключается в прохождении определенной информации через три слоя нейронов: входного, скрытого и выходного. Нейроны входного слоя принимают сигналы и передают эти сигналы без обработки нейронам скрытого слоя. Причем при передачи сигнала, он еще и распределяется между другими нейронами неизвестным способом, так как каждый нейрон одного слоя связан с каждым нейроном следующего слоя. В скрытом слое происходит обработка сигналов и последующая его передача в выходной слой. Именно в скрытом слое и происходит решение задачи. Стоит отметить, что скрытым этот слой назвали по той причине, что мы не можем отследить поведение сети в этом слое: куда передается сигнал, как он распределяется и прочее. В последнем, выходном, слое происходит последний этап обработки и, если это можно так назвать, конвертирование результата в понятный нам тип информации.

Искусственные сети можно по-разному разделять на типы и классы, однако существует две основные классификации: по наличию обратной связи и по методу «обучения».

По наличию обратной связи различают Прямые (Feedforward) и Рекуррентные сети.

Схема прямой (Feedforward) сети.

В первом классе сетей нейроны не имеют обратной связи друг с другом. Сигнал, поступающий в такую сеть, проходит все слои поэтапно. Прямые сети наиболее распространены из-за своей простоты и эффективности, однако, решение некоторых задач им совершенно недоступно.

Схема рекуррентной сети.

Во втором же классе обратная связь между нейронами имеется, поэтому сигнал может передаваться из одного слоя в другой до тех пор, пока решение задачи не будет найдено. Задачи, которые не под силу Feedworward-сетям, решаются с помощью более сложных рекуррентных сетей.

По методу обучения различают сети, которые обучаются с учителем (управляемое обучение) и которые обучаются без него (неуправляемое обучение).

Схема обучения по принципу «управляемого обучения».

Для управляемого обучения сети пользователь должен подготовить набор обучающих данных. Эти данные представляют собой примеры входных данных и соответствующих им выходов (то есть готовые ответы). Сеть учится устанавливать связь между первыми и вторыми.

Для неуправляемого обучения также используется набор данных, но уже без соответствующих выходов (то есть, готовых ответов нет). Это заставляет сеть самостоятельно находить взаимосвязи между данными для решения задачи.

Возможно, у вас возникает важный вопрос: как применить нейронную сеть к решению конкретной задачи? Нейронные сети применяются при решении таких задач, алгоритм и правила решения которых неизвестны. В этом заключается преимущество сетей перед обычными программами, которые требуют известный алгоритм или правила решения проблемы. Наиболее широко нейросети используются при прогнозировании разных процессов (чаще всего экономических), управления разными программными или роботизированными системами, решение задач классификации: распознавание звука, изображения или других данных.

В заключение, хочется еще раз отметить основные причины, по которым искусственные нейронные сети — это большой шаг в будущее. Богатые возможности. Нейронные сети — исключительно мощный метод моделирования, позволяющий воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости. Простота в использовании. Нейронные сети учатся на примерах. Пользователь нейронной сети подбирает представительные данные, а затем запускает алгоритм обучения, который автоматически воспринимает структуру данных. При этом от пользователя, конечно, требуется какой-то набор знаний о том, как следует отбирать и подготавливать данные, выбирать нужную архитектуру сети и интерпретировать результаты, однако уровень знаний, необходимый для успешного применения нейронных сетей, гораздо скромнее, чем, например, при использовании традиционных методов статистики. Нейронные сети привлекательны с интуитивной точки зрения, ибо они основаны на примитивной биологической модели нервных систем. В будущем развитие таких нейро-биологических моделей может привести к созданию действительно мыслящих компьютеров или искусственного интеллекта.

#Наука #технологии #нейробионика