Нейросети – это компьютерные системы, которые пытаются имитировать работу человеческого мозга. Они состоят из множества соединенных между собой нейронов, которые способны обрабатывать информацию и принимать решения на основе полученных данных. История развития нейросетей началась еще в 1943 году, когда Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс опубликовали статью "Логический калькулятор, использующий нервную систему", в которой они описывали модель искусственного нейрона.
В 1950-х годах Фрэнк Розенблатт разработал первую нейронную сеть, названную "Перцептрон". Перцептрон – это одна из первых разработок в области нейронных сетей. Она представляет собой алгоритм, который пытается имитировать работу нейронов в человеческом мозге. Основным принципом работы “Перцептрона” является обработка входных данных и принятие решений на основе полученной информации.
Перцептрон состоит из одного слоя нейронов, каждый из которых имеет несколько входов и один выход. Входные данные подаются на каждый из нейронов, где они умножаются на соответствующие им веса. Затем, полученные произведения суммируются и подаются на функцию активации, которая преобразует их в выходной сигнал.
Функция активации может быть различной, но чаще всего используется пороговая функция, которая возвращает 1, если сумма произведений превышает определенный порог, и 0 в противном случае. Таким образом, перцептрон может принимать решения на основе полученной информации.
Обучение перцептрона происходит путем корректировки весов входных данных. Если перцептрон допускает ошибку в принятии решения, то веса корректируются таким образом, чтобы ошибка была уменьшена. Этот процесс повторяется до тех пор, пока перцептрон не станет способен правильно принимать решения на основе входных данных.
Как это работает?
Предположим, мы хотим обучить перцептрон распознавать квадраты и круги. Наш подход будет следующим:
1. Собираем набор изображений квадратов и кругов.
2. Передаем перцептрону одно изображение за раз. Он анализирует его и определяет, к какой категории оно относится - к квадрату или кругу.
3. Если ответ верный, мы ничего не меняем. Если ответ неверный, мы корректируем правила внутри перцептрона, чтобы он не допустил ошибку в следующий раз.
4. Повторяем процесс для всех изображений до тех пор, пока перцептрон не будет работать без ошибок.
5. Затем мы тестируем перцептрон на других изображениях квадратов и кругов.
Однако, перцептрон имеет свои ограничения. Он не может решать задачи, которые не могут быть разделены линейной гиперплоскостью. Это привело к затуханию интереса к нейронным сетям на несколько десятилетий, пока в 2020-х нейросети вновь не приковали к себе внимание общественности. Хотите узнать больше о нейросетях - подписывайтесь на наш телеграм-канал.