Сверточные нейронные сети Викиконспекты

14. oktobra, 2022 18:30 Leave a Comment

Сложно предугадать результат работы нейросети, будет ли она корректно работать в решении той или иной задачи. И если с предыдущими ошибками можно бороться благодаря правильным алгоритмам обучения, то непредсказуемость не пропадает. Это не стандартная программа, которая выдает известный результат для каждой ситуации. Когда нейросеть обучают, ей «показывают» данные, по которым необходимо что-то предсказать, и эталонные правильные ответы для них — это называется обучающей выборкой.

Перцептрон использовали для распознавания образов, прогнозирования погоды. К моменту изобретения перцептрона завершилось расхождение теоретических работ Маккалока с «кибернетикой» Винера; Маккалок и его последователи вышли из состава «Кибернетического клуба». Основной принцип работы — переиспользование части нейронной сети внутри самой себя для обработки небольших участков входного изображения. Однако сфера их применения не ограничивается только телефоном. Нахождение новых лекарств, исследование далеких звезд, торговля акциями — нейронные сети помогают людям во многих областях.

Источники информации

Нейронные сети используются для создания персонализированных рекомендаций, например, в электронной коммерции, музыкальных и видео-платформах, социальных сетях и системах рекомендаций контента. Нейронные сети применяются для анализа и обработки текстов, включая машинный перевод, синтез речи, распознавание и генерацию текста, а также анализ тональности и семантическое моделирование. Важное направление — разработка нейронных сетей с увеличенной интерпретируемостью, чтобы модели были более объяснимыми и доверительными для принятия решений.

В то же время на других выходах должен быть признак того, что образ данному классу не принадлежит. Если на двух или более выходах есть признак принадлежности к классу, считается, что сеть «не уверена» в своём ответе. В обучении без учителя нейросеть получает на вход данные, для которых ответы заранее неизвестны. В таком классе задач нейронная сеть занимается поиском паттернов, чтобы решить полученную задачу. Основная идея — показать нейронной сети много разноплановых примеров, а во время работы нейросеть будет использовать найденные закономерности из тренировочного набора на новых данных.

Что такое нейронная сеть простыми словами

Однако настоящий прорыв в развитии нейронных сетей произошел в 1980-х годах, когда появились новые методы обучения и компьютерная технология стала более доступной. Аппаратная реализация нейросети представляет собой систему из множества ячеек – процессоров, у которых, как и у настоящих нейронов, есть несколько синапсов – связей для получения и передачи информации. Несмотря на свою мощность, нейронные сети также имеют некоторые ограничения. Например, они могут быть требовательны к вычислительным ресурсам, таким как мощность процессора и объем памяти. Они также могут быть подвержены переобучению, если не правильно настроены. Кроме того, они могут быть сложны в интерпретации и объяснении результатов, что может вызвать доверие со стороны пользователей.

На этих участках образуют аксо-дендритные или аксо-соматические синапсы специализированные тормозные нейроны (рис). В результате воздействия ГЛИ на глициновые хеморецепторы постсинаптической мембраны, открываются ее калиевые и хлорные каналы. Ионы калия и хлора входят в нейрон, развивается ТПСП. В результате возникающей гиперполяризации возбудимость нейрона падает. Проведение нервных импульсов через него прекращается.

Выбор архитектуры сети

Если использовать обучение без учителя, стабилизированную модель можно использовать для генерации новых данных. Любой искусственный интеллект уступает человеческому. Это происходит из-за того, что мощности нашего мозга до сих пор невозможно повторить. В теле человека 86 миллиардов нейронов, и еще не создана принцип работы нейросети сеть, которая хотя бы немного приблизилась к этому числу. В современных нейросетях содержится примерно 10 миллиардов нейронов. Даже при наличии продвинутых формул искусственная нейросеть все равно остается упрощенной моделью — например, в ней нет понятия силы импульса, которое есть в биологических нервах.

• И конечно, такое количество вариантов не под силу написать даже самой большой команде разработчиков.
• Нейронная сеть хранит внутри себя информацию о предыдущих данных и выдает ответ с учетом знания о всей последовательности.
• При этом сдвиг может быть осуществлён как вправо, так и влево.
• Третий вариант — нейросети, которые получают входные данные и на их основе что-то предсказывают.
• Неслучайно область, где свёрточные нейронные сети нашли применение, — это обработка изображений.

Вряд ли нейронная сеть, даже сложная, сможет догадаться, что созданное ей предложение абсурдно и не имеет смысла. Творчество нейросетей — примерно как «речь» говорящего попугая или «китайская комната». У этих сетей есть эффект «памяти» благодаря тому, что данные передаются в двух направлениях, а не в одном. В результате они воспринимают предыдущую полученную информацию и могут глубже ее «анализировать». Это полезно, если перед сетью стоит сложная задача вроде перевода текста.

Сжатие данных и ассоциативная память

Поэтому, вместо указания конкретных коэффициентов для одного входного сигнала, можно создать обобщающие параметры с помощью выборки. Один из популярнейших типов сети, часто используемый для распознавания той или иной информации в фотографиях и видео, обработке языка, системах для рекомендаций. В программировании «думанье» заменяется алгоритмом — то есть набором команд.

Также нейронные сети способны не только анализировать входящую информацию, но и воспроизводить ее из своей памяти. А чтобы научить нейросеть думать более гибко, создатели стали давать ей неправильные пары картинок. И со временем она научилась определять силу связи между разными предметами — похожими и не очень.

Развитие нейронных сетей (1950-1980-е годы)

Их количество зависит от степени сложности самой сети. Она в большей степени напоминает структуру биологической нейронной сети. Такие виды сетей были разработаны совсем недавно, до этого все процессы были реализованы с помощью однослойных сетей. Соответственно подобное решение имеет намного больше возможностей, чем её предок. В процессе обработки информации каждый промежуточный слой представляет собой промежуточный этап обработки и распределения информации.

Потребителям не нужно рыться в онлайн-каталогах, чтобы найти конкретный продукт по изображению в социальных сетях. Вместо этого они могут использовать автоматическую маркировку Curalate, чтобы с легкостью приобрести продукт. Примерами таких сетей являются перцептрон Розенблатта, многослойный перцептрон, сети Ворда. Кроме того, большую роль играет само представление как входных, так и выходных данных.