Привет, на связи Ринат Шакиров - эксперт в работе с нейросетями и автор канала по нейросетям "Промты для Midjourney / ChatGPT" в котором более 4 000 человек, где я делюсь последними новостями из мира ИИ и уникальными промптами для Midjourney и ChatGPT.
Нейронные сети – это слово, которое теперь повсюду. И хочешь понять, как это всё устроено? Тогда давай вчитаемся в этот мир внимательно. Я тебе на пальцах объясню, обещаю, будет просто и понятно.
Давай начнем с капельки биологии. В нашем мозге есть нейроны – около 86 миллиардов штук! Нейрон, в общем, это такая клетка, которая связана с другими такими же клетками. Они взаимодействуют между собой, как бы через отростки, образуя своего рода сеть – вот и получается нейронная сеть. Каждый нейрон получает сигналы от других, обрабатывает их и передает дальше.
Проще говоря, нейрон получает информацию, обрабатывает её в своем "мозгу" и выдаёт ответ.
На картинке стрелочки показывают связи между нейронами. Они могут быть разной длины, что указывает на скорость передачи сигнала. А ещё иногда сигнал может потеряться по дороге или прийти к нейрону сильнее. В биологии есть много интересного, знаешь ли.
Но вот заморачиваться на тему, как нейрон размышляет, или потеряется ли сигнал в IT, ребята не стали. Просто построили упрощенную модель. Можно выделить две главные составляющие этой модели:
- Алгоритм: В биологии нейрон "думает" своими клеточками. В программировании это заменяется алгоритмом – набором команд, какие-то правила. Например, если на входе получили 1, отправь 0. Просто и логично.
- Вес решения: Все эти связи и потери сигнала перевели в такую штуку, как "вес". Это просто важность решения, его значимость. Наш нейрон получает решение с определенным весом, и если это число больше другого, то решение важнее. Простой пример для понимания.
И вот, вот алгоритм и вот вес решения. Это всё, что нужно, чтобы нашпиговать самую простую нейросеть.
Давай рассмотрим пример.
Представь, у человека вопрос: пойти ли ему гулять или нет. Вот такая нейросеть бы у него была.
В этом примере вес решения (1 или 0) и само решение (информация) одинаковы. Просто для понимания.
Если на улице светит солнце, человек всегда пойдет гулять. Это как он обожает солнечные дни. А если на улице дождь в будний день, он предпочтет остаться дома. Вряд ли он захочет мокнуть на короткой прогулке. А вот в выходной, даже если льет как из ведра, он все равно выберется на улицу. Времени у него много – зачем его терять, если это не рабочий день?
Это всё просто и понятно о том, как работает нейросеть, как и обещал.
Дальше идет информация для тех, кто хочет погрузиться глубже. Но можно и пропустить, чтобы мозг не перегружать.
Надо заметить, что сама идея нейросети проста. Но когда дело доходит до ее реализации, могут возникнуть сложности. Я дал вам всего лишь самый простой пример.
Сложности настоящей нейросети возникают из-за того, сколько связей она имеет и как они устроены. Это еще не самый сложный пример.
В жизни часто бывает, что вес решения и его значение не совпадают.
Например, вес решения равен 1, а значение - 20. И нейрон думает: стоит ли мне вообще заморачиваться этим решением? Вес у него такой маленький. Если считает, что стоит, то принимает это значение 20 и работает с ним. А если не стоит, то может и отбросить - "это что-то не так важное, лучше времени не тратить..."
И еще, одно решение часто влияет на другое, меняя их веса. Например, пусть нейрон №1 готов передать решение с весом 1 и значением 2, а нейрон №2 - с весом 1 и значением 2. Тогда вес решения нейрона №1 станет 3, и у нейрона №2 тоже будет вес 3.
Итак, результатом решений двух нейронов стали увеличенные веса их решений. Как будто комбинация, бинго, произошло что-то удачное. И следующему нейрону эти решения придут с большим весом. Важные решения.
Например, если у пациента артериальное давление ниже 90 мм рт. ст. и есть тахикардия, то это точно важно. Проблемы с сердцем, может быть. И вес решений, информации должен быть увеличен.
Но если давление у пациента ниже 90, но тахикардии нет, или есть тахикардия, но давление в норме - то это не так критично. Может, дело в метеозависимости. И вес решений остается прежним.
Ну и в конце концов, конечно, алгоритм нейрона может быть крайне сложным, а не просто "если-то". Вот так информационные нейросети умеют имитировать работу живых организмов. И им это удается всё лучше и лучше.
В заключение, нейронные сети представляют собой удивительные системы, которые находят применение во многих областях, начиная от биологии и заканчивая информационными технологиями. Мы рассмотрели основные концепции, лежащие в их основе: алгоритмы и вес решений, и увидели, как эти принципы работают в простых примерах, таких как решение о том, идти ли гулять в зависимости от погоды.
Более глубокое понимание нейронных сетей позволяет нам оценить их сложность и важность. Мы узнали, что иногда вес решения и его значение могут различаться, а влияние одного решения на другое может привести к изменению их весов, что создает цепочки решений с разной значимостью.
Несмотря на простоту идеи нейронных сетей, их реализация может быть сложной и требовать глубокого понимания. Однако, благодаря этим сетям, мы можем имитировать работу живых организмов и создавать все более эффективные и интеллектуальные системы.
Таким образом, нейронные сети представляют собой мощный инструмент, который продолжает развиваться и улучшаться, открывая перед нами новые возможности в области технологий и науки.
_______
Бонус для дочитавших:
Получите полезную таблицу "100 лучших нейросетей для работы и жизни", в которой вручную собраны только проверенные нейросети.
Скачать таблицу: https://clck.ru/395PG2
#нейросети #нейросеть #midjourney #chatgpt