Искусственные нейронные сети можно считать одной из популярных предметных областей в информатике. Причина этого заключается в их способности выполнять критически важные задачи, связанные с искусственным интеллектом, такие как классификация и распознавание изображений, обнаружение мошенничества с кредитными картами, распознавание медицинских и медицинских заболеваний и т. д.

Что такое нейронная сеть?

Проще говоря, нейронная сеть — это набор алгоритмов, предназначенных для распознавания закономерностей или связей в заданном наборе данных. Эти глубокие нейронные сети по сути являются вычислительными системами, предназначенными для имитации того, как человеческий мозг анализирует и обрабатывает информацию.

Нейронная сеть состоит из нейронов, соединенных между собой, как паутина, и эти нейроны являются математическими функциями или моделями, которые выполняют вычисления, необходимые для классификации в соответствии с заданным набором правил. В этом руководстве давайте обсудим, как работают эти искусственные нейронные сети и как они используются в реальной жизни.

Как обучается нейронная сеть?

Прежде чем перейти к изучению того, как именно работает нейронная сеть, необходимо знать, что формирует нейронную сеть. Обычная нейронная сеть состоит из нескольких слоев, называемых входным слоем, выходным слоем и скрытыми слоями. В каждом слое каждый узел (нейрон) соединен со всеми узлами (нейронами) в следующем слое с параметрами, называемыми «весами». .

Нейронные сети состоят из узлов, называемых персептронами, которые выполняют необходимые вычисления и обнаруживают особенности нейронных сетей. Эти персептроны пытаются уменьшить конечную погрешность стоимости, регулируя параметры весов. Более того, персептрон можно рассматривать как нейронную сеть с одним слоем.

С другой стороны, многослойные персептроны называются глубокими нейронными сетями. Персептроны активируются при наличии удовлетворительных входных данных. Прочтите эту статью в Википедии, если вам нужно узнать больше о персептронах.

Теперь перейдем к обсуждению конкретных шагов работы нейронной сети.

1. Первоначально набор данных должен быть передан во входной слой, который затем будет перетекать в скрытый слой.
2. Связи, существующие между двумя слоями, случайным образом присваивают входные веса.
3. К каждому входу добавляется смещение. Смещение — это константа, которая используется в модели для наилучшего соответствия заданным данным.
4. Взвешенная сумма всех входных данных будет отправлена в функцию, которая используется для определения активного состояния нейрона путем вычисления взвешенной суммы и сложения смещения. Эта функция называется функцией активации.
5. Узлы, необходимые для извлечения признаков, определяются на основе выходного значения функции активации.
6. Окончательный результат работы сети затем сравнивается с требуемыми размеченными данными нашего набора данных для вычисления погрешности окончательной стоимости. Ошибка стоимости на самом деле говорит нам о том, насколько «плоха» наша сеть. Следовательно, мы хотим, чтобы ошибка была как можно меньшей.
7. Весовые коэффициенты регулируются с помощью обратного распространения, что снижает погрешность. Этот процесс обратного распространения ошибки можно рассматривать как центральный механизм обучения нейронных сетей. По сути, он тонко настраивает весовые коэффициенты глубокой нейронной сети, чтобы снизить стоимость стоимости.

Проще говоря, то, что мы делаем при обучении нейронной сети, — это обычно вычисляем потери (величину ошибки) модели и проверяем, уменьшается она или нет. Если погрешность превышает ожидаемое значение, необходимо обновить параметры модели, такие как весовые коэффициенты и значения смещения. Мы можем использовать модель, когда убыток будет ниже ожидаемой погрешности.

Визуализация нейронных сетей

Нейронные сети можно легко описать с помощью приведенной выше диаграммы. Светло-голубые круги обозначают персептроны, о которых мы говорили ранее, а линии — связи между искусственными нейронами.

Когда вы вводите данные со случайными весами в модель, она генерирует их взвешенную сумму. В соответствии с этим значением активационная функция определяет состояние активации нейрона. Выход этого персептрона может выступать в качестве входа для следующего слоя нейрона.

Реализация искусственного интеллекта

Нейронные сети – это мощный инструмент, который находит широкое применение в различных сферах, от распознавания образов до автоматического управления. Однако, их успешная реализация требует глубокого понимания алгоритмов и стратегического подхода к проектированию.

Планирование и Архитектура

Процесс реализации нейронной сети начинается с четкого определения целей и задач, которые она должна решать. Это включает в себя выбор типа сети, определение архитектуры, количество слоев и нейронов в каждом слое, а также выбор функций активации.

Обучение и Оптимизация

После того как архитектура сети определена, следующий шаг — это обучение модели на тренировочных данных. В этом процессе используются различные методы оптимизации, такие как стохастический градиентный спуск, адаптивные методы градиентного спуска и регуляризация, чтобы минимизировать функцию потерь и улучшить обобщающую способность модели.

Оценка и Деплоймент

После завершения обучения необходимо оценить производительность модели на тестовых данных, чтобы убедиться в ее эффективности и точности. После успешной оценки модель может быть задействована в работе, будь то в приложениях машинного зрения, естественного языка или других областях.

Реализация нейронной сети — это сложный и многогранный процесс, который требует как технических знаний, так и творческого подхода. Однако, с правильным планированием, обучением и оптимизацией, нейронные сети могут стать мощным инструментом в решении различных задач в современном мире.

Виды нейронных сетей

Мир нейронных сетей огромен и богат на разнообразие типов, каждый из которых призван решать определенные задачи. Среди них выделяются два особенно важных: сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN).

Сверточные нейронные сети великолепно справляются с анализом изображений и видео, благодаря способности к выявлению иерархических признаков в данных. Они эффективно используются в области компьютерного зрения, медицинской диагностики и автоматического распознавания объектов.

Рекуррентные нейронные сети прекрасно подходят для работы с последовательными данными, такими как тексты, временные ряды и речь. Их уникальная способность к запоминанию и использованию контекста позволяет эффективно решать задачи обработки естественного языка, машинного перевода, генерации текста и анализа тональности.

Эти два типа нейронных сетей являются фундаментом для многих передовых моделей и приложений в области искусственного интеллекта и глубокого обучения, и продолжают быть объектом активных исследований и разработок в наше время.

Сверточные нейронные сети

CNN — это модель обучения с учителем, состоящая из одного или нескольких сверточных слоев. Во-первых, эти сверточные слои применяют сверточную функцию к входным данным. Затем эти слои отправляются на следующий слой. Нейроны в слое не обязательно должны соединяться с полным набором нейронов в следующем слое.

Он соединяется только с небольшой его частью. Результирующие выходные данные представляют собой один вектор, включающий оценки вероятности, которые затем передаются в полносвязные слои. Сверточные нейронные сети широко используются в области распознавания изображений и обработки естественного языка.

Как работает смещение в нейронных сетях

При работе с нейронными сетями важно понимать, что такое предвзятость и как она работает. Смещение можно рассматривать как дополнительный набор весовых коэффициентов в модели, который не нуждается в каких-либо входных данных и связан с выходными данными модели, когда у нее нет входных данных. Добавление константы к входному смещению позволяет сместить функцию активации. Там смещение работает точно так же, как и в линейном уравнении:

y = mx + c

Здесь смещение в с.

Смещение имеет важное значение, так как оно всегда присутствует, независимо от входного сигнала, и из-за того, что сеть работает с ним лучше.

Рекуррентные нейронные сети

RNN — это широко используемая нейронная сеть, которая в основном используется для распознавания речи и обработки естественного языка (NLP). Он распознает последовательные характеристики данных и использует шаблоны для прогнозирования следующего сценария. В RNN выходные данные предыдущего шага выступают в качестве входных данных для следующего шага.

RNN отличается своей «памятью», поскольку она получает информацию из предыдущих входов, чтобы повлиять на текущий вход и выход.

В каких случаях следует использовать нейронную сеть?

Это довольно известный вопрос для новичков в большинстве случаев. Нейронную сеть подходит для использования в следующих случаях:

• Данных, необходимых для обучения, достаточно.
• У вас есть необходимая вычислительная мощность.
• Если вы не можете найти четкую связь между данными и результирующим значением.

Нейронные сети для реального мира?

На самом деле, нейронные сети очень полезны для решения многих сложных реальных задач, таких как:

• Прогноз на фондовой бирже

Делать прогнозы на фондовой бирже с помощью таких параметров, как текущие тенденции, политическая ситуация, общественное мнение и советы экономистов, можно с помощью нейронных сетей. Для этого мы можем использовать нейронные сети, такие как сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети.

• Обнаружение банковского мошенничества

Обнаружение мошенничества в банках — один из важнейших вариантов использования нейронных сетей. Там вы можете предоставить набор данных, включающий сведения о банковском мошенничестве в прошлом. Затем вы можете обнаруживать и прогнозировать банковские махинации, обучая разработанную модель на заданном наборе данных.

• В рекомендательных системах

Рекомендательные системы — очень популярное применение нейронных сетей. RNN — это тип нейронной сети, который в основном используется в рекомендательных системах.

• В поисковых платформах

Поисковые платформы, такие как Google и Yahoo, также используют продвинутые типы нейронных сетей для улучшения пользовательского опыта. Это значительно повышает юзабилити поисковых систем.

Автомобиль Tesla

Tesla — компания, которая активно использует нейронные сети в своих продуктах. Автомобиль Tesla является одним из самых известных изобретений этой компании. Это автомобиль с автопилотом, который вычисляет оптимальный маршрут, управляет сложными перекрестками со светофорами и ориентируется на городских улицах, двигаясь на высокой скорости.

Полная сборка нейронных сетей автопилота, которые используются в автомобиле Tesla, включает в себя 48 сетей, которые занимают 70 000 часов обучения GPU. Более того, он выводит 1000 различных прогнозов на каждом временном шаге.

Обучающие датасы нейронных сетей в автомобиле Tesla содержат самые сложные разноплановые сценарии в мире. Эти сценарии неоднократно исходили из парка в режиме реального времени, состоящего из почти 1 миллиона транспортных средств.

Этот автомобиль с автопилотом использует ультразвуковые датчики, камеры и радар для того, чтобы чувствовать и видеть окружающую обстановку вокруг автомобиля. Он использует нейронные сети для обнаружения дорог, автомобилей, объектов и людей в видеопотоках с восьми камер, установленных вокруг автомобиля.

Заключение

В этой статье мы обсудили некоторые важные факты о нейронных сетях, такие как что такое нейронная сеть, как она работает, типы нейронных сетей и несколько вариантов их использования. На самом деле, нейронные сети можно считать самым заметным направлением исследований в области компьютерных наук на сегодняшний день.

Существует множество моделей нейронных сетей, таких как CNN и RNN. Tesla — одна из компаний, которая активно использует нейронные сети. Их автомобиль Tesla, который является автомобилем с автопилотом, в последнее время добился огромного успеха благодаря лучшим результатам, полученным с помощью нейронных сетей.

Нейронная сеть — это впечатляющая технология, которая отвечает за колоссальные прорывы во всем, от распознавания лиц до путешествий.

FAQ