Долгое время люди думали о том, как создать компьютер, который мог бы мыслить как человек. Появление искусственных нейронных сетей является значительным шагом в этом направлении. Наш мозг состоит из нейронов, которые получают информацию от органов чувств и обрабатывают ее: мы узнаем знакомых людей по их лицам, и мы чувствуем голод, когда видим вкусную еду. Все это является результатом работы нейронов мозга и взаимодействия друг с другом. Это также принцип, на котором основаны искусственные нейронные сети, имитирующие процессы, происходящие в человеческом мозге.
Что такое нейронные сети?
Искусственные нейронные сети - это программный код, который имитирует работу мозга и способен к самообучению. Подобно биологической сети, искусственная сеть также состоит из нейронов, но они имеют более простую структуру.
Если соединить нейроны в достаточно большую сеть с контролируемым взаимодействием, они смогут выполнять довольно сложные задачи. Например, определение того, что показано на картинке, или независимое создание фотореалистичного изображения на основе текстового описания. Нейронные сети не всегда дают удовлетворительные результаты сегодня, но возможно, завтра будет по-другому.
Как работает нейронная сеть Искусственный нейрон получает сигналы через несколько входов, затем преобразует их и передает другим нейронам. То есть работа нейрона заключается в преобразовании нескольких параметров в один. Например, нейронная сеть пытается определить, есть ли на картинке изображение полосатой кошки. Он уже обработал сотни тысяч фотографий кошек и знает, что цвет их шерсти представляет собой сочетание определенных оттенков, таких как черный, серебристый и тигровый. В нейрон посылаются сигналы о том, что эти три цвета преобладают на изображении, а это значит, что, скорее всего, на нем есть кошка. Далее нейронная сеть проверяет, есть ли на картинке глаза, уши и хвост. Если все четыре фактора совпадают, можно с уверенностью утверждать, что на изображении изображена кошка. В очень упрощенном виде это то, как происходит операция.
