Данная статья посвящена теме искусственных нейронных сетей. Мы разберемся в том, что это такое и как они используются в настоящее время. Рассмотрим историю создания нейронных сетей, их развитие и потенциал для человечества.
Искусственные нейронные сети - это программные алгоритмы, созданные для моделирования работы человеческого мозга. Они состоят из множества связанных между собой "нейронов", которые обрабатывают и передают информацию.
Идея создания искусственных нейронных сетей возникла еще в 1940-х годах. Но только в последние десятилетия благодаря быстрому развитию компьютеров удалось создать более сложные и эффективные сети.
Сейчас искусственные нейронные сети применяются во многих областях, включая медицину, финансы, промышленность и технологии. Они могут использоваться для обнаружения болезней, прогнозирования экономических тенденций, оптимизации производства и создания новых продуктов.
Хотя тема искусственных нейронных сетей может показаться сложной, ее можно понять и увлекательно изучать. Главное - не бояться и начинать с основных понятий и принципов работы. В результате, вы сможете раскрыть множество новых возможностей, которые предоставляет эта наука.
В настоящее время тема искусственных нейронных сетей более актуальна, чем когда-либо. В Интернете можно найти множество сайтов, где эти сети используются для интересных задач, таких как обработка изображений, распознавание речи и рукописного текста, и многих других. Но это только малая часть того, что на самом деле способны делать искусственные нейронные сети (ИНС). В теории, возможности ИНС безграничны, однако на практике они пока не могут сравниться с возможностями человеческого мозга. Мы легко можем понимать речь в шумных помещениях и распознавать людей среди сотен других.
В сравнении с нами, ИНС работают гораздо медленнее и их мощность сравнима с мозгом мухи. Наш мозг, развивавшийся на протяжении 50 000 лет эволюции (если говорить о Homo sapiens), демонстрирует выдающиеся возможности. В то же время, искусственные нейронные сети существуют всего лишь около 65 лет. Современные технологии, однако, быстро развиваются, и можно с уверенностью предсказать, что в ближайшие 10-15 лет нейрокомпьютеры приблизятся к возможностям человеческого мозга благодаря стремительному развитию искусственных нейронных сетей и искусственного интеллекта в целом.
Искусственные нейронные сети - история создания.
История создания искусственных нейронных сетей начинается в 1950-х годах, когда были опубликованы первые две фундаментальные работы. В 1943 году Уорен Маккалок и Уолтер Питтс представили математическую модель нейронной сети в своей статье, а в 1949 году Дональд Хебб опубликовал книгу "Организация поведения", в которой описал процесс самообучения искусственных нейронных сетей.
В 1957 году Фрэнк Розенблатт изобрел перцептрон - компьютерную модель обработки информации, имитирующую работу человеческого мозга. Несмотря на то, что перцептрон уже в те годы мог прогнозировать погоду и распознавать образы, он был жестоко критикован Марвином Минским за свою ограниченность. В 1969 году Минский опубликовал статью, в которой разъяснял, какие задачи перцептрон не может решить и при каких условиях он неэффективен. Это привело к спаду интереса к искусственным нейронным сетям.
Однако в 1974 году Пол Вербос разработал алгоритм обратного распространения ошибки, который по сей день используется для обучения искусственных нейронных сетей. В 1985 году Джон Хопфилд предложил свою модель искусственной нейронной сети, которая была способна решать некоторые задачи. Его работы вызвали новый виток интереса к искусственным нейронным сетям.
В 1990-е годы алгоритм обратного распространения ошибки получил существенное развитие, что позволило окончательно опровергнуть критику Минского и доказать работоспособность искусственных нейронных сетей. На сегодняшний день искусственные нейронные сети являются главным подразделом машинного обучения.
Нейросеть - в целом об ИНС.
Эта статья предназначена для тех, кто хочет понимать, что такое нейронные сети, но не обладает специальными знаниями в этой области.
Итак, что такое нейросеть? Вспомним уроки биологии - у каждого живого организма есть нервная система, а у более развитых - еще и мозг. Биологические нейронные сети - это наши мозги. Органы чувств передают информацию о раздражителе нервным сетям, которые ее обрабатывают, и мы можем чувствовать тепло и холод, ветер, влагу, распознавать образы, запоминать информацию и т.д.
Искусственный нейрон - это тот же биологический нейрон, но упрощенный. Нам не нужны оболочки, мембраны, ядра, рибосомы и прочее, чтобы математический нейрон мог функционировать. Нам нужен только алгоритм работы биологического нейрона, чтобы обучать компьютеры и их системы.
Нейронные сети - почему они работают?
Нейронные сети - это математические модели, которые основаны на принципе работы биологических нейронных сетей. Нейроны в нейронных сетях обрабатывают входящие сигналы и передают их по своим выходным соединениям, которые называются синапсами. Сигналы, проходящие через синапсы, могут быть усилены или ослаблены, в зависимости от свойств синапса. Это позволяет нейронной сети выдавать различные ответы на одни и те же входные данные.
Каждый нейрон в нейронной сети выполняет одинаковый алгоритм работы, который состоит из умножения входных сигналов на их веса и последующей суммирования произведений. Эта сумма подвергается функции активации, которая определяет выходной сигнал нейрона. Существуют различные функции активации, такие как пороговая функция, гистерезис и сигмоид.
Нейронные сети могут выдавать различные ответы на одинаковые входные данные, потому что веса и свойства синапсов могут меняться в процессе обучения сети. Это происходит благодаря использованию алгоритмов обратного распространения ошибки, которые позволяют настраивать веса и синапсы для достижения более точных результатов.
В итоге, нейронные сети работают благодаря совместной работе нейронов и синапсов, а также благодаря использованию математических моделей и алгоритмов обучения.
Когда эффективны ИНС?
После изучения принципа работы нейронных сетей, мы можем рассмотреть области, где они могут и должны применяться. В жизни мы сталкиваемся с задачами различной сложности, от простых до сложных. ИНС призваны помочь упростить нашу жизнь. Далее будут приведены примеры задач и рассмотрено, как их можно решить с помощью обычного компьютера или нейронных сетей.
Простые и средние по сложности задачи, решение которых известно:
Решение простых уравнений.
Печать документов.
Запуск программ.
Такие задачи могут быть решены с помощью обычного компьютера.
Задачи средней сложности с частичным знанием решения:
- Прогнозирование событий.
- Определение погрешности.
- Приблизительное решение уравнений.
- Для решения таких задач можно использовать статистику.
Задачи высокой сложности с неизвестным решением:
- Сложное прогнозирование.
- Распознавание речи.
- Распознавание образов.
Такие задачи могут быть решены только с помощью нейронных сетей.
Преимущества нейросети.
1. Шумоустойчивость.
Для примера, представьте себе стадион с тысячами посетителей. Музыка гремит, люди разговаривают, поют и веселятся, но вы все же можете общаться со своим собеседником, фильтруя все лишние звуки. Такая способность присутствует и у искусственных нейронных сетей. После обучения они могут обрабатывать только нужную информацию, не обращая внимание на ненужные шумы и лишнюю информацию.
2. Адаптивность к изменениям.
Допустим, вы установили приложение ВКонтакте, которое долгое время не обновлялось. Однако сегодня появилась новая версия с новыми функциями, которые вы легко освоили. Небольшие изменения не вызывают проблем для искусственных нейронных сетей. Их способность к адаптации к изменениям позволяет им работать в правильном режиме все время. Самообучение является важным свойством ИНС.
3. Устойчивость к сбоям.
Иногда человеку приходится удалять часть мозга по причине болезни, но это не влияет на его работоспособность. Это возможно благодаря тому, что оставшаяся часть мозга берет на себя функции удаленной, хотя и не в полной мере. Аналогичное свойство присутствует и у искусственных нейронных сетей: при повреждении некоторых нейронов, система все еще может выдавать логичные и правильные ответы.
4. Быстродействие.
Каждый нейрон в искусственной нейронной сети - это по сути микропроцессор, и таких нейронов может быть тысячи. Задача распределяется между ними, что позволяет сети работать очень быстро, намного быстрее, чем при использовании обычных алгоритмов.
Недостатки нейронных сетей.
Хотя нейронные сети (ИНС) казались бы идеальным решением всех проблем, на самом деле у них также есть недостатки. ИНС не являются универсальным решением, а лишь отличным дополнительным функционалом для решения определенных задач.
1. Приблизительный ответ.
Нейронные сети не могут гарантировать точный ответ. Их ответ может быть правильным, но отличаться от идеального на несколько процентов.
2. Многошаговые решения.
ИНС не могут шаг за шагом решать задачу, так как каждый нейрон работает независимо и решает свою часть задачи так, как он считает нужным. Поэтому они не подходят для задач, требующих последовательного решения.
3. Вычислительные процессы.
Нейросети также не могут решать сложные вычислительные задачи, так как не могут работать в последовательном режиме, что необходимо для решения некоторых уравнений, например.
В целом, нейронные сети - это важный инструмент в решении определенных задач, но не являются универсальным решением для всех проблем.
Виды искусственных нейронных сетей.
Для начала следует отметить, что каждая нейронная сеть состоит из двух главных слоев: входного (также называемого распределительным) и обрабатывающего. Если сеть содержит только эти два слоя, то она является однослойной; если же слоев больше, то такая сеть называется многослойной. Рассмотрим эти виды сетей более подробно.
Однослойные ИНС - это сети, в которых входные сигналы немедленно проходят от входного слоя к выходному слою, который обрабатывает их и выдаёт результат. На рисунке распределительный слой обозначен кружочками, а обрабатывающий - квадратиками.
Многослойные ИНС - это сети, состоящие из входного, скрытого и обрабатывающего слоев. Сигнал с распределительного слоя частично обрабатывается скрытым слоем, после чего передаётся на последний слой нейронов, который вычисляет конечный результат.
Интересно то, что учёные смогли недавно обучать скрытые слои ИНС, что является значительным прогрессом, поскольку многослойные сети гораздо эффективнее и имеют больший потенциал, чем однослойные.
Также следует учитывать, что ИНС работают в двух направлениях - прямом и обратном. ИНС прямого распределения могут успешно решать большинство задач, таких как прогнозирование, кластеризация и распознавание. В таких сетях сигнал передаётся только вперёд и не может вернуться обратно.
Что касается обратных связей в ИНС, то в таких сетях часть сигнала может быть возвращена назад, что существенно расширяет возможности нейронных сетей. Такие ИНС могут иметь кратковременную память, подобную человеческой.
Нейронные сети - использование в реальной жизни.
Применение искусственных нейронных сетей распространено во многих областях жизни. Например, все знакомы с Google картами, в которых доступен режим Street View, где лица людей и номера машин замазываются при помощи нейронных сетей. Также, при распознавании речи для ввода текста используются нейронные сети. В интернете существует множество развлекательных проектов с применением нейронных сетей, таких как приложение MSQRD, которое позволяет наложить различные маски на лицо в режиме реального времени, и приложение Mlvch для Android, которое обрабатывает изображения при помощи искусственных нейронных сетей.
Более серьезное применение нейронных сетей можно увидеть в приложении Яндекс.Авто, которое распознает автомобили на фотографиях, в CaptionBot от Microsoft, который автоматически создает подписи к изображениям, и в WhatDog, который распознает породу собак по фотографиям.
Нейронные сети обладают широкими возможностями, однако их работа пока еще является частично закрытым процессом. Это связано с тем, что наиболее трудной и сложной задачей является обучение нейронных сетей решать определенную задачу. Каждая деталь и мелочь должна быть учтена, поскольку даже незначительная ошибка или недостаток минимальных данных может привести к неправильной работе всей нейронной сети в целом.
