Нейросеть, или искусственная нейронная сеть – это математическая модель машинного обучения, похожая по структуре и функциональности на биологические нейронные сети головного мозга человека. Она состоит из взаимосвязанных узлов – нейронов, которые обрабатывают и передают сигналы друг другу, а также выполняют параллельные вычисления для обработки входных данных.
Зачем нужны нейросети
Нейронные сети выполняют ряд функций:
- решение сложных задач. Такие модели могут выполнять действия, которые трудно или невозможно сделать с помощью традиционных компьютерных алгоритмов. Например, распознавание образов, обработка естественного языка, прогнозирование временных рядов;
- обработка больших объемов данных. Нейросети хорошо справляются с анализом огромных массивов неструктурированных данных, находя в них сложные закономерности и взаимосвязи;
- автоматизация и экономия ресурсов. Они могут самостоятельно выполнять задачи, которые раньше требовали человеческого вмешательства, что значительно повышает производительность в различных отраслях;
- преодоление шума в данных. Нейронные сети устойчивы к зашумленным, неполным или противоречивым данным, что важно в реальных условиях;
- улучшение пользовательского опыта. Браузеры используют их для повышения качества поисковой выдачи и релевантности ответов на запросы пользователей:
Как работают нейросети
Опишем структуру самых распространенных нейронных сетей:
- искусственные нейроны. Основные единицы нейросети. Они соединены между собой синапсами, по которым передаются сигналы;
- связи (веса). Числовые параметры, определяющие силу сигнала между нейронами;
- входной слой. Получает входные данные;
- скрытые слои. Выполняют вычисления и передают информацию от входного к выходному слою. Их количество и структура определяют архитектуру нейросети;
- выходной слой. Производит результат на основе входных данных и вычислений скрытых слоев;
- функция активации. Определяет выходной сигнал нейрона в зависимости от взвешенной суммы входных сигналов.
Таким образом, данные промта поступают на входные нейроны, которые преобразуют их в сигналы, а затем распространяются по скрытым слоям с применением весовых коэффициентов и функций активации. На выходе нейросети формируется ответ или решение задачи. Выходные нейроны преобразуют сигналы в конечный результат. Во время обучения веса связей корректируются для минимизации ошибки между желаемым и фактическим выходом.
В основе работы нейросетей лежат следующие принципы:
- распределенные вычисления. Вся информация в такой модели хранится в виде связей между элементами сети. Отдельные элементы или связи не несут полной информации: знания распределены по всей нейросети;
- параллельные вычисления. Нейроны сети работают одновременно и параллельно, обрабатывая входную информацию;
- адаптивность. Нейросеть способна обучаться на примерах, подстраивая веса связей между нейронами для получения нужного выходного сигнала;
- обобщение. После обучения на конечном наборе примеров нейросеть может обобщать полученные знания в новые, ранее не встречавшиеся данные;
- отказоустойчивость. Повреждение части связей или нейронов не приводит к полной потере работоспособности, так как информация распределена по всей сети;
- нелинейность. Использование функций активации позволяет нейросетям решать нелинейные задачи.
Виды нейронных сетей
В зависимости от архитектуры и функций нейросети бывают:
- прямыми. Сигнал проходит в одном направлении, от входа к выходу;
- обратными. Имеют обратные связи, что позволяет им корректировать ошибки в процессе обучения;
- аналоговыми. Используют аналоговые значения для представления данных;
- цифровыми. Используют двоичные значения;
- многослойными (MLP). Самый распространенный тип, структуру которого мы описали в предыдущем пункте;
- сверточными (CNN). Применяются для обработки изображений и видео, используют операции свертки для извлечения локальных признаков;
- рекуррентными (RNN). Содержат обратные связи, позволяющие использовать выходы некоторых нейронов на следующем шаге вычислений. Подходят для обработки последовательных данных, таких как текст, речь и временные ряды;
- с долговременной памятью (LSTM). Вид рекуррентных нейронных сетей, способных обрабатывать длинные зависимости в данных;
- полносвязными (FNN). В них сигнал распространяется только в одном направлении – от входного слоя к выходному через один или несколько скрытых слоев. Самый простой вид – персептрон;
- стохастическими (Машины Больцмана). Вероятностные нейросети, обучаемые с использованием алгоритмов на основе метода Монте-Карло;
- самоорганизующимися картами (сети Кохонена). Выполняют кластеризацию и визуализацию многомерных данных на низкоразмерную карту.
Вопросы-ответы
Нейросети – конкретная математическая модель и вычислительная архитектура, инструмент машинного обучения для искусственного интеллекта. ИИ – более широкая концепция, включающая любые системы, которые способны выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, в том числе и нейросети.
Требуются большие объемы размеченных данных: примеров с известными целевыми значениями. Они должны быть репрезентативными и разнообразными.
Риск получения ложной или устаревшей информации, переобучения (приводит к запоминанию шумов в данных и плохой генерализации), необходимость большого объема данных для обучения, высокая вычислительная сложность.
