Нейросеть или нейронная сеть — это компьютерный алгоритм, который имитирует поведение человеческого мозга при обработке данных⁴. Нейросеть состоит из множества простых процессоров, называемых искусственными нейронами, которые соединены между собой и передают друг другу сигналы. Нейросеть может обучаться на основе данных и выявлять сложные зависимости и закономерности¹. Нейросети используются в разных областях, таких как распознавание образов, прогнозирование, управление, кластеризация и т.д.
Как обучается нейросеть?
Нейросеть обучается на основе выборки данных, которые содержат примеры входных и выходных значений для задачи². Например, если нейросеть должна распознавать котов по фото, то данные будут состоять из фотографий с котами и метками «кот» или «не кот». В процессе обучения нейросеть анализирует данные и подбирает оптимальные веса связей между нейронами, чтобы минимизировать ошибку. Ошибка — это разница между желаемым и реальным выходом нейросети. Чем меньше ошибка, тем лучше нейросеть справляется с задачей. Для уменьшения ошибки используются разные методы оптимизации, например, градиентный спуск или стохастический градиентный спуск. Обучение нейросети может быть разделено на три типа: Обучение с учителем — когда данные содержат правильные ответы для каждого примера. Например, классификация изображений или анализ тональности текста. Обучение без учителя — когда данные не содержат правильных ответов, а нейросеть сама находит закономерности и структуру в данных. Например, кластеризация или снижение размерности. Обучение с подкреплением — когда нейросеть получает награду или штраф за свои действия в зависимости от результата. Например, игра в шахматы или управление роботом.
Какие бывают виды нейросетей?
Виды нейросетей зависят от их архитектуры, то есть от того, как устроены и связаны между собой нейроны. Нейроны — это вычислительные элементы, которые принимают, обрабатывают и передают информацию. В составе нейросети есть три вида нейронов: входной, выходной и скрытый⁴. Входные нейроны получают данные извне, выходные нейроны выдают результат, а скрытые нейроны находятся между ними и выполняют различные операции. Существует множество видов нейросетей, которые различаются по количеству, типу и связям слоев нейронов.
Некоторые из наиболее распространенных видов нейросетей:
- Перцептрон — это однослойная нейросеть, которая состоит только из входного и выходного слоя. Она может решать простые задачи линейной классификации или регрессии.
- Многослойный перцептрон — это нейросеть, которая имеет один или несколько скрытых слоев между входным и выходным слоем. Она может решать более сложные задачи нелинейной классификации или регрессии.
- Свёрточная нейросеть — это нейросеть, которая имеет специальный тип скрытых слоев, называемых свёрточными слоями. Они применяют фильтры к входным данным и извлекают признаки из них. Свёрточные нейросети часто используются для обработки изображений, видео или звука.
- Рекуррентная нейросеть — это нейросеть, которая имеет обратные связи между нейронами или слоями. Это позволяет ей запоминать предыдущие состояния и обрабатывать последовательные данные, такие как текст или речь.
- Сеть радиальных базисных функций — это нейросеть, которая использует специальную функцию активации, называемую радиальной базисной функцией. Она измеряет расстояние между входными данными и центрами кластеров. Сеть радиальных базисных функций часто используется для аппроксимации функций или кластеризации.
Это лишь некоторые примеры видов нейросетей. Существуют и другие типы, такие как генеративно-состязательные сети, сети Кохонена, сети Хопфилда и т.д.. Каждый тип нейросети имеет свои преимущества и недостатки, а также свои области применения.
