Нейронные сети — это один из вариантов математического представления (или имитации) реальности, ее программное или аппаратное воплощение. Структура функционирования ИНС состоит из принципов работы структурно-функциональных единиц нервной системы живого организма.
Что такое «нейронная сеть»
Если раньше технологический прогресс считался выдумкой из раздела научной фантастики, то сегодня человечество практически свыклось с тем фактом, что автомобили выпускаются с автопилотом, а используя смартфон можно поговорить с искусственным интеллектом. За последнее десятилетие подобные новшества стали доступны благодаря нейронным сетям.
Они представляют собой некую совокупность аппаратно-программных средств, которые созданы для решения сложных задач и обработки информации, а также способны к самообучению с последовательным увеличением собственных возможностей, в целом, и производительности, в частности.
Как правило, ИНС используются для решения сложных задач, где необходим логический вывод информации на основе заданных фактов и правил обработки. Сюда можно отнести:
- Машинное обучение. Если системе дать миллион однотипных задач, постепенно она самостоятельно научится их решать. Этот навык останется в памяти, и искусственный интеллект сможет применять его в любой момент для выполнения конкретных задач.
- Робототехника. Нейросеть — это главный инструмент в разработке алгоритмов для «мозгов» ПК, серверов, техники, автоматических систем.
Помимо этого, практическая реализация ИНС применяется в других сферах моделирования ИИ, решения математических проблем и т.д.
Как работает нейронная сеть
Как уже отмечалось, они представляют собой математические модели, основа функционирования которых — биологические организмы. В зависимости от того, в какой сфере применяется нейросеть, она может иметь различные трактовки, которые будут верны в данном конкретном случае. К примеру, если рассматривать сферу, где компьютер самостоятельно обучается, следуя заданным алгоритмам, ИНС выступает в роли набора инструментов для распознавания образов, а в области создания и изучения принципов работы самоуправляющихся машин — модель управления «электронными мозгами».
Помимо этого, нейросеть выступает ключевым фактором в развитии искусственного интеллекта. Одним из главных достоинств, которое отличает данную систему от традиционных вычислительных алгоритмов, является возможность самообучения с последующим самостоятельным воспроизведением полученных знаний и навыков на практике. С научной точки зрения, процесс обучения здесь довольно примитивен и в будущем будет развиваться по более сложному сценарию.
Мозг обычного человека, в среднем, состоит из восьмидесяти шести миллиардов нейронов, которые соединены в единую систему с целью принятия информации, обработки и дальнейшей её передачи. Здесь каждый биологический нейрон является чем-то вроде устройства, которое отвечает за выполнение арифметических, логических и управленческих операций.
ИНС является имитацией процессов, происходящих в мозгу среднестатистического человека: сбор, обработка и передача данных происходит по тем же принципам. А главным отличием является то, что процесс управления записан на машинном коде. За процесс работы нейронной сети отвечают следующие группы:
- Точки входа. Это специальные отверстия, через которые поступают данные. Их количество может достигать огромного числа.
- Точки выхода. В отличие от предыдущей группы, у отдельного нейрона может быть только одна точка выхода, посредством которой происходит выдача обработанного результата.
- Промежуточные ассоциативные нейроны. Они располагаются между двумя предыдущими группами и представляют собой главный инструментарий для обработки входящей информации.
Нейронная сеть нужна для того, чтобы решать сложные задачи, с которыми не справятся обычные вычислительные системы, то есть такие, где необходима «пластика» человеческого мозга для аналитической работы. В современном мире ИНС широко применяется в бизнесе, программировании, интернете. Среди наиболее распространенных способов использования:
- Классификация. Этот метод представляет собой разделение данных на разновидности согласно каким-либо важным признакам и параметрам. К примеру, в банковской сфере это применяется для принятия решения о выдаче кредитов: одному человеку система одобряет заем, другому — отказывает. В крупных финансово-кредитных организациях эту работу выполняет нейронная сеть, анализируя такие данные, как возраст клиента, платежеспособность, кредитную историю и т.д.
- Прогноз событий. Здесь используется технология аналитики и предугадывания следующего логичного шага или события. К примеру, исход экономических ситуаций на фондовом рынке, рост или падение акций.
- Распознавание. Это одно из наиболее популярных направлений применения. На сегодняшний день широко применяется в компании Google. Например, когда пользователь ищет фотографию, либо при фокусировке, когда лицо человека распознается и выделяется.
Это основные направления использования ИНС. Конечно, на этом список не заканчивается — они широко применяются в кибернетике, программировании, архитектуре и прочих сферах человеческой деятельности.
Разновидность ИНС
Чтобы дать максимально полный ответ на вопрос, что такое нейросеть, как она работает и какие задачи выполняет, необходимо определиться с ее видами. Выделяют сверточные и рекуррентные нейронные сети.
Первый вид — сверточные — представляют собой самый популярный вид. Их эффективность проверена на практике. Во-первых, для распознавания визуальных образов: будь то картинка, фотография или видеозапись. Во-вторых, для предсказывания каких-либо объектов, которые будут интересны пользователю в интернете (видео, музыка, книги и т.д.). В этом случае они применяют для сбора и обработки определенной информации о человеке, взятой из открытых источников в интернете, и истории запросов поисковых систем.
Рекуррентные виды в процессе работы, то есть соединения отдельных нейронов, образуют простой цикл. При этом каждое соединение имеет индивидуальные характеристики. К примеру, они отличаются друг от друга приоритетом, а их узлы могут быть скрытыми и вводными. В отличие от предыдущего вида, здесь можно дать машине указания, на какие объекты или данные следует «обратить внимание», и подвергнуть более тщательной обработке. Применяются они, как правило, в распознавании текста, будь то Google-переводчик, поисковой алгоритм от компании «Яндекс» — «Палех», или встроенное приложение в смартфоны с операционной системой iOS — Siri.
Как обучается нейронная сеть
Одна из главных функций нейронных сетей — возможность повышать собственную базу знаний навыков на основе полученной ранее информации. Вместе с обучением увеличивается и производительность. Процесс обучения здесь возможен благодаря синаптическим весам межнейронных связей, а также порогов и параметров их активационных функций.
Самое понятие «обучение нейронных сетей» связано с огромным количеством различных процессов, из-за чего дать определение самому процессу практически невозможно. Но обобщенный тезис можно сформулировать как процесс, при котором не занятые параметры ИНС автоматически подстраиваются под среду, в которую встроена сеть. Таким образом, от настроек зависит вид обучения.
