Для проведения исследований или экспериментов нейронные сети используют несколько основных принципов.
Если вы хотите выразить их самыми простыми словами, то это будет что-то вроде:
- Необходимые данные загружаются в нейронную сеть.
- Данные передаются между искусственными нейронами, от слоя к слою, причем каждый нейрон может иметь несколько соединений, несущих данные.
- Каждый нейрон получает информацию, которая представляет собой сумму всех данных, умноженную на вес каждого искусственного синапса. Эти значения формируют исходящие сигналы, которые посылаются до тех пор, пока информация не перейдет в конечный выход.
Вы все еще думаете, что это сложно? Давайте сделаем это еще проще. Группа данных помещается в нейронную сеть, то есть в заранее построенную сложную математическую модель. Представим, что предварительно построенная сложная математическая модель, это пустая коробка. Этими данными могут быть научные статьи, литературные произведения, коллекции фотографий и так далее.
Если предоставить нейронной сети собрание сочинений известных литературных гениев, она должна быть способна сгенерировать собственный текст, похожий на стиль Шекспира.
То же самое касается генерации изображений: загрузите в нейронную сеть подборку изображений в различных художественных стилях, и вы получите новое изображение, сформированное на основе предоставленных вами данных.
Нейронные сети позволяют выявлять различные корреляции и тенденции при изучении огромных массивов данных, например, распознавать нарушителей закона или прогнозировать результаты на ближайшие годы на основе предыдущих расследований.
