Сегодня, в достаточно простой и доступной читателю форме, мы расскажем о понятии «искусственная нейронная сеть», способах её применения и принципах обучения. Интересно? Читайте далее!
Искусственные нейронные сети — электронные модели, основанные на нейронной структуре мозга. Человеческий мозг в основном учится на опыте, ровно так же, как и нейронная сеть, которую создали по принципу работы сетей нервных клеток биологического организма.
Именно поэтому становится предельно понятно, что некоторые проблемы, выходящие за рамки возможностей современных компьютеров, действительно разрешимы благодаря структуре искусственной нейронной сети.
Считается, что этот метод вычислений, копирующий работу биологических нейронных сетей, является следующим большим скачком вперед в развитии компьютерной индустрии.
Искусственная нейронная сеть
На сегодняшний день даже простейший мозг животных способен выполнять те функции, которые пока ещё невозможны для компьютеров. Бесспорно, компьютеры хорошо разбираются в привычных «заученных» вещах, на выполнение которых они были запрограммированы (ведение регистров или вычисление сложных математических задач по заданным алгоритмам).
Но современные компьютеры продолжают сталкиваться с трудностями при распознавании даже простых шаблонов, редко связывая эти шаблоны с будущими действиями.
Текущий прогресс в биологических исследованиях объясняет нам первоначальное понимание механизма естественного мышления организма. Исследование показывает, что мозг хранит информацию как шаблоны. Некоторые из этих шаблонов очень сложны и позволяют нам распознавать каждое отдельное лицо со многих разных ракурсов.
Такой процесс хранения информации в виде шаблонов, использование этих шаблонов, а затем решение проблем включает в себя новое поле в области вычислений. Это поле, как уже упоминалось ранее, не использует традиционное программирование, но предполагает создание массово параллельных сетей и обучение этих сетей для решения конкретных проблем.
В этом поле также используются слова, очень отличные от традиционных вычислений, такие как поведение, реакция, самоорганизация, обучение, обобщение и забывание.
Аналогия с мозгом
Точная работа человеческого мозга по-прежнему остается загадкой. Тем не менее, некоторые аспекты этого удивительного процессора известны уже сейчас. В частности, основным элементом человеческого мозга является определенный тип клеток, который, в отличие от остальной части тела, не регенерирует.
Поскольку этот тип клеток не может постепенно замещаться другими, предполагается, что эти клетки обеспечивают нам наши способности запоминать, думать и применять предыдущий опыт для каждого нашего действия. Эти клетки, а именно 100 миллиардов из них, известны науке как нейроны. Каждый из этих нейронов может соединяться с числом до 200 000 других нейронов, в среднем до 1000-10 000.
Сила человеческого разума исходит из общего количества этих основных компонентов (нейронов) и множественных связей между ними. Она также исходит из генетического программирования и обучения.
Индивидуальные нейроны очень сложны. Они имеют множество частей, подсистем и механизмов управления. Они передают информацию через множество электрохимических путей. Существует более ста различных классов нейронов, в зависимости от используемого метода классификации.
Вместе эти нейроны и их связи образуют процесс, который не является ни бинарным, ни стабильным, ни синхронным. То есть, этот процесс абсолютно не похож на работу современных электронных компьютеров или даже искусственных нейронных сетей.
Ведь искусственные нейронные сети, о которых идет речь в нашей статье, пытаются воспроизвести только самые основные элементы этого сложного, универсального и мощного органа. Они делают это примитивно.
Но для инженера-программиста, который пытается решить задачи, нейронные вычисления никогда и не собирались в точности воссоздать человеческий мозг. Здесь речь идет о машинах и о новом способе решения задач.
Искусственные нейроны и как они работают
Основным элементом обработки нейронной сети является нейрон. Этот структурный элемент человеческого сознания охватывает несколько общих возможностей.
В принципе, биологический нейрон получает входные данные (информацию) из других источников, каким-то образом объединяет их, далее выполняет в целом нелинейную операцию над результатом, а затем выводит конечный результат.
Искусственные нейронные сети обычно построены слоями. Слои состоят из нескольких взаимосвязанных «узлов», которые отвечают за «функцию активации». Шаблоны представляются нейронной сети через «входной уровень», который связывается с одним или несколькими «скрытыми слоями», где фактическая обработка шаблонов выполняется через систему взвешенных «соединений». Затем скрытые слои ссылаются на «выходной уровень», где результат ответа выводится, как показано на рисунке ниже.
Снова-таки, в настоящее время целью искусственных нейронных сетей никак не является воссоздание мозга человека. Напротив, исследователи нейронной сети ищут понимание возможностей природы, с помощью которых люди смогут разрабатывать решения проблем, которые нельзя было решить традиционными вычислениями. Для этого базовая единица нейронных сетей, искусственный нейрон, имитирует основные функции природных нейронов.
Способы обучения нейронных сетей
Deep learning – глубокое обучение многослойных нейронных сетей. При обучении нейронной сети программист предоставляет ей как входы (созданные шаблоны), так и выходы (подходящие результаты). Затем сеть обрабатывает входы и сравнивает полученные результаты с желаемыми выходами.
Если нейронная сеть вывела неверный результат, процесс обучения запускается вновь: ошибочные результаты отправляются обратно в систему нейронной сети, заставляя её корректировать веса, которые управляют сетью (корректирование весов также возможно с помощью готовых алгоритмов, написанных программистами).
Этот процесс происходит снова и снова, поскольку весы постоянно изменяются. Набор данных, который предоставляет сети возможность обучения, называется «учебным набором». Во время обучения сети один и тот же набор данных обрабатывается много раз, подправляя при этом весы.
Способы применения нейронных сетей
- Распознавание образов и их классификация – при обучении, нейронной сети представляют различные образцы текста, звуков, изображений с указанием классов, к которым эти образцы относятся. Задача нейронной сети после обучения – определить, к какому классу относится любой образец, заданный на входе. В дальнейшем, уже обученная нейронная сеть может распознавать неизвестные ей до этого образцы и относить их к уже известному классу.
- Принятие решений и управление – способ применения, близок к классификации. Нейронной сети на входе приводятся различные классифицированные ситуации с их характеристиками. Задача нейронной сети после обучения – на выходе определить верное решение.
- Кластеризация – разбитие большого количества поступающих в нейронную сеть сигналов на отдельные классы. Задача нейронной сети после обучения– определить, к какому классу принадлежит отдельный сигнал.
- Прогнозирование – ещё одна из способностей нейронной сети. Сеть обобщает и выделяет скрытые зависимости между входной и выходной информацией. Задача нейронной сети после обучения — предсказать будущее значение определенной последовательности на основе нескольких предыдущих значений и (или) каких-то существующих в настоящий момент факторов.
Также существуют другие способы, такие как аппроксимация, сжатие данных и ассоциативная память, анализ данных и оптимизация.
Хотя нейронные сети появились достаточно недавно, они используются практически везде: в машинном переводе текста, создании нейроигроков в шашки и шахматы, в предсказании результатов выборов, в игре на бирже и прогнозировании курсов валют, а также в диагностике сложнейших заболеваний!
Как мы видим, существует огромное количество самых разных областей применения искусственных нейронных сетей, где они выполняют различные по своей структуре задачи. Вполне возможно, что вскоре нейросети заменят большинство актуальных на сегодняшний день профессий.
Именно поэтому, если вы размышляете над выбором специальности, было бы целесообразно освоить профессию инженера-программиста, что позволит вам обучать нейросети в будущем.
Оставайтесь с нами, чтобы узнать ещё больше интересной информации в сфере вычислительной техники.
Источник: psych.utoronto.ca