На этом этапе нейронка «обучается» на основе примеров и корректирует свой вес таким образом, чтобы минимизировать ошибки в предсказании результатов. Нейронные сети невероятно полезны для людей, поскольку они способны анализировать огромные объемы данных, распознавать закономерности и делать предположения. Это позволяет им выполнять широкий спектр задач, которые ранее было невозможно или трудно выполнить вручную. Например, распознавание изображений — это сложная задача, которая включает в себя определение различных элементов картинки, таких как линии, формы и цвета. Нейронные сети можно обучить распознавать эти особенности и делать точные выводы о содержании изображения. Мы уже говорили, что синапс — связь между нейронами, причём каждый синапс имеет свой вес.

Синаптические связи между участками коры
головного мозга, ответственными за слух, и
слюнными железами усилились, и при возбуждении
коры звуком колокольчика у собаки начиналось
слюноотделение. Термин «нейронные сети» сейчас можно услышать из каждого утюга, и многие верят, будто это что-то очень сложное. На самом деле нейронные сети совсем не такие сложные, как может показаться! Мы разберемся, как они работают, реализовав одну сеть с нуля на Python. Посмотрим на первый нейрон промежуточного слоя (назовем его b1).

Проклятье размерности нейросети

Нейронная сеть — это программа для анализа данных, чаще всего разработанная для оптимизации того или иного рутинного процесса. Многие ассоциируют термины «искусственный интеллект» и «нейронная сеть» с работой человеческого мозга. Однако нейронная сеть  — это в первую очередь софт, несмотря на некоторую схожесть процессов «обучения» нейронной сети и обучения человека. Быстро развивающиеся технологии искусственного интеллекта, частью которых являются искусственные нейронные сети, все еще могут представлять определенную опасность для людей. Это связано с тем, что разработчики не могут получить доступ к тому, что происходит внутри сети, в этом «черном ящике». Мы формируем входы, затем рассчитываем выходы и просто сравниваем их друг с другом.

• В результате нейронную сеть лучше назвать программой, которая основана на принципе работы головного мозга.
• Самую простую нейронную сеть, перцептрон (модель восприятия информации мозгом), вы сможете легко самостоятельно написать и запустить на своем компьютере, не используя сторонние мощности и дополнительные устройства.
• У каждого нейрона есть «вес» — число внутри него, рассчитанное по особым алгоритмам.
• Существующих на тот момент технологий было недостаточно, чтобы создать мощную систему.
• Изначально она программировалась с целью упростить некоторые сложные вычислительные процессы.

За нейронными сетями стоит сложная математика, при этом модель компьютерной сети построена по принципу работы нервных клеток человека, то есть биологических нейронных сетей. В общем всю эту математику проще всего объяснить в картинках. Базовый алгоритм, используемый в большинстве процедур глубокого обучения для настройки ответа нейронных связей на данные, называется “стохастическим градиентным спуском”.

Общие принципы работы искусственного интеллекта

Для многих образованных типов ИНС они считаются первоисточниками. Нейроны — это вычислительные единицы, работающие в диапазоне от 0,1 до -1,1. Встает вопрос, как же обрабатываются числа вне этого диапазона? Этот процесс часто применяется в нейросетях и он называется нормализацией.

В этом случае нужно изменить
значения минимум/среднее и максимум/стандартное
отклонение, и программа ST Neural Networks автоматически
будет правильно интерпретировать классы. Обучается сеть Кохонена методом
последовательных приближений. Начиная со
случайным образом выбранного исходного
расположения центров, алгоритм постепенно
улучшает его так, чтобы улавливать кластеризацию
обучающих данных. При управляемом обучении наблюдения,
составляющие обучающие данные, вместе с входными
переменными содержат также и соответствующие им
выходные значения, и сеть должна восстановить
отображение, переводящее первые во вторые. В
случае же неуправляемого
обучения обучающие данные содержат только
значения входных переменных. PNN-сети
предназначены для задач классификации, а GRNN –
для задач регрессии.

Обучение без учителя

Обычно для решения задач программы используют заданный алгоритм — точную последовательность операций, которая ведет к определенному результату. Все возможные варианты событий и решений уже прописаны в коде. Нейросеть — это программа для обработки данных с помощью математической модели, которая имитирует нейронные связи человеческого мозга. Даже если она генерирует контент — она делает это машинально, на основе предыдущих данных, а не благодаря собственному мышлению.

Задача генерации — нейросеть должна создать что-то новое по заданной тематике. Это могут быть целые картинки или их части, музыка, видео, тексты. По своей идее этот класс задач очень похож на классификацию, но зачастую отличается тем, что заранее неизвестно, как правильно выделить классы — и даже их число. К обучению без учителя можно отнести задачи кластеризации и генерации.

Как работает нейросеть?

Сеть типа радиальной
базисной функции (RBF) имеет промежуточный слой
из радиальных элементов, каждый из которых
воспроизводит гауссову
поверхность отклика. Поскольку эти функции
нелинейны, для моделирования произвольной
функции нет необходимости брать более одного
промежуточного слоя. Для моделирования любой
функции необходимо лишь взять достаточное число
радиальных элементов.

Но вы можете внести свой вклад в их развитие — если освоите, как они работают. Например, робот может ответить на более менее стандартные вопросы в банковском приложении, как работают нейронные сети но не поймет, что делать, если человек задаст что-то неочевидное. Существующих на тот момент технологий было недостаточно, чтобы создать мощную систему.

Что такое нейронные сети прямого распространения

Эти сети широко используются для распознавание речи, анализа временных рядов и генерации текста. Нейронные сети применяются для решения множества разных задач. В самом начале полученную задачу нужно свести к понятной для нейронной сети, например классификации или регрессии. Основная идея — создать для нейронной сети окружение, которое будет моделировать реальную задачу.

Будущее нейросетей

В пакете ST Neural Networks PNN-сети
используются также в Нейро-генетическом
алгоритме отбора входных данных – Neuro-Genetic Input
Selection, который автоматически находит значимые
входы (будет описан ниже). Таким образом, алгоритм действует итеративно, и
его шаги принято называть эпохами. На каждой эпохе на вход сети поочередно подаются
все обучающие наблюдения, выходные значения сети
сравниваются с целевыми значениями и
вычисляется ошибка. Значение ошибки, а также
градиента поверхности ошибок используется для
корректировки весов, после чего все действия
повторяются.