Нейронная сеть — это набор нейронов, которые принимают входные данные и в сочетании с информацией от других узлов вырабатывают выходные данные без запрограммированных правил. По сути, они решают проблемы методом проб и ошибок. Они +основаны на мозге человека и животных.
Нейронная сеть состоит из плотно связанных узлов обработки, подобных нейронам в мозгу. Каждый узел может быть соединен с разными узлами на нескольких уровнях выше и ниже него. Эти узлы перемещают данные по сети с прямой связью, то есть данные перемещаются только в одном направлении. Узел «срабатывает», как нейрон, когда передает информацию следующему узлу.
Простая нейронная сеть имеет входной слой, выходной слой и один скрытый слой между ними. Сеть с более чем тремя слоями, включая вход и выход, называется сетью глубокого обучения. В сети глубокого обучения каждый уровень узлов обучается на данных, основанных на выводах предыдущего уровня. Чем больше слоев, тем выше способность распознавать более сложную информацию — на основе данных предыдущих слоев.
Сеть принимает решения, присваивая каждому подключенному узлу число, известное как «вес». Вес представляет ценность информации, присвоенной отдельному узлу (т. е. насколько она полезна для правильной классификации информации). Когда узел получает информацию от других узлов, он вычисляет общий вес или значение информации. Если число превышает определенный порог, информация передается на следующий уровень. Если вес ниже порога, информация не передается.
Во вновь сформированной нейронной сети все веса и пороги устанавливаются случайными числами. По мере того как обучающие данные поступают на входной слой, веса и пороговые значения уточняются, чтобы постоянно давать правильные результаты.
Нейронная сеть учится выполнять задачу, исследуя помеченные обучающие примеры. Образцы должны быть помечены, чтобы сеть могла научиться различать элементы, используя визуальные шаблоны, соответствующие меткам.
Нейронная сеть выполняет три функции:
- Подсчет очков
- Расчет потерь
- Обновление модели, при котором процесс начинается заново
Нейронные сети являются неотъемлемой частью разработки приложений машинного обучения и искусственного интеллекта. На данный момент они не приближаются к когнитивным способностям 4-летнего ребенка. Но они используются в беспилотных автомобилях, распознавании лиц, языковых переводах и даже в художественных начинаниях, таких как создание новых цветов.
В дистанционных онлайн школах школьники изучают нейронные сети на интернет уроках информатики.
Таким образом, сфера применения нейронных сетей многообразна, и с каждым годом они улучшают жизнь человека.