В последнее время решений с использованием нейронных сетей становится весьма немало: приложения, сервисы, программы используют такого рода сети для ускорения решения различных задач. Но что же представляет из себя нейронная сеть? Редакция AIN.UA решила разобраться что это за популярная технология, откуда она взялась и как работает.
Назвать нейросети свежим технологическим веянием сложно. Первые поиски научной мысли в этой области датируются серединой XX века, когда ведущие умы эпохи решили, что неплохо было бы соорудить компьютер, основываясь на естественных достижениях матушки-природы. В частности, скопировав некоторые принципы работы человеческого мозга.
Создание технического аналога нашего природного биокомпьютера проходило непросто, переживая периоды повышенного интереса и упадка. Это объясняется тем, что уровень технического прогресса 1950-х, когда все началось, не поспевал за полетом научной мысли: устройство первых нейросетей не позволяло полностью им раскрыть свой потенциал.
И как же оно работает
Среднестатистический мозг человека состоит приблизительно из 86 миллиардов нейронов, связанных в единую систему для принятия, обработки и дальнейшей передачи данных. В этой сети каждый нейрон выступает чем-то вроде микропроцессора к которому тянутся дендриты — отростки для принятия импульсов. Также есть выход в виде аксона, который передает полученные импульсы другим нейронам.
Искусственно созданная нейросеть (ИНС) имитирует процесс обработки информации биологического аналога и представляет собой массив минипроцессоров, разделенный на три группы:
- Точки входа (сенсоры) — нейроны, через которые в ИНС поступает информация для обработки.
- Точки выхода (реагирующие) — нейроны, через которые ИНС выдает конечный результат.
- Скрытые нейроны (ассоциативные) — рабочий массив нейронов, расположенный между точками входа и выхода.
Основная работа по обработке информации происходит на уровне скрытых (ассоциативных) нейронов. Их массив упорядочен в несколько слоев и чем больше их, тем более точную обработку данных в состоянии произвести ИНС.
Схема перцептрона — простейшей однослойной нейросети
Запрограммировать нельзя обучить
Характерной особенностью нейросетей является тот факт, что их не программируют, а обучают. Исходя из этого, ИНС делятся на три категории — обучаемые, самообучающиеся, а также ИНС смешанного типа.
Обучаемая нейросеть, как познающий мир ребенок, постоянно требует к себе пристального внимания и фидбека от своего создателя. Работая с ней, исследователь предоставляет ИНС массив данных, после чего предлагает ей решить задачу с предопределенным ответом. Оба решения — изначально верное и предложенное нейросетью, сравниваются. Если разница между ними превышает допустимый коэффициент ошибки, исследователь проводит корректировку нейросети, после чего процесс обучения возобновляется.
Самообучаемые ИНС познают мир без репетиторов, используя для своего обучения заданный алгоритм. Получив задачу, нейросеть сама ищет ответ, фиксирует допущенные ошибки и, при необходимости, «откатывается» по цепочке ассоциативных нейронов до последнего верного шага, чтобы начать заново.
На видео ниже — результат 24-часового самообучения ИНС игре в Super Mario, где перед ней была установлена цель достичь максимального количества очков, которые начисляются во время перемещения по уровню. Чем дальше удалось ей пройти — тем выше был финальный балл. В качестве входов исследователь использовал элементы карты и противников, а в качестве выходов — доступные игроку действия.
А вот эта же, немного адаптированная ИНС осваивается за рулеем другой игры — Mario Kart.
Вы и сами можете попробовать себя в роли испытателя нейросети при помощи простой, имитирующей движение автомобилей с автопилотом. Машинки движутся под управлением двух нейросетей и подчиняются базовым правилам — продолжать движение вперед и избегать столкновения.
Ваша задача — создавать для них препятствия и смотреть, как автопилот успешно с ними справляется, а также морально готовиться к появлению похожих беспилотников от Uber и конкурирующих компаний на улицах своего города.
В основе всего — алгоритмы, созданные природой
Говоря о нейросетях и их обучении, нельзя не упомянуть такое природное явление, как муравьиный алгоритм, увидеть который вы можете буквально во дворе собственного дома.
При перемещении в поисках пищи от гнезда и обратно муравьи постоянно ищут максимально эргономичный путь, а в случае возникновения помех адаптируют свой маршрут под изменившуюся ситуацию. Во время движения муравей оставляет за собой след из специального феромона. Последующие охотники за едой идут по оставленному первопроходцем маршруту, также насыщая его биологическим «маячком».
Предположим, что на пути к еде у муравьев находится преграда, которую можно обойти с правой или с левой стороны. С левой стороны расстояние до источника пищи короче. Несмотря на то, что при первых итерациях муравьи будут проходить по обе стороны преграды, насыщение левой феромоном будет происходить быстрее за счет краткости дистанции.
Что это значит? На более поздних итерациях левый маршрут, как наиболее эргономичный станет единственным использующимся при движении муравьев-добытчиков. Схожим образом происходит и процесс обучения в искусственной нейросети.
Почему ИНС — это все же не ИИ
Насколько бы «умна» не была нейросеть — она остается не искусственным интеллектом, а инструментом для задач по классификации данных. Нас, конечно, может поражать, как поисковик распознает определенную комбинацию слов, а после, на ее основании, подбирает изображения с нужными нам котиками, однако это не результат умственной деятельности нейрокомпьютера, а всего лишь синергия нескольких классификаторов.
Сеть нейронов в человеческом мозге, несмотря на упорную веру каждого старшего поколения в деградацию младшего, остается намного сложнее, чем формальная структура ИНС, а также за счет огромного числа и вариативности связей способна решать задачи нестандартным путем, вне очерченных правилами и формулами паттернов.
Говоря проще, Александр Македонский и сейчас смог бы разрубить Гордиев узел. А нейросеть — нет.
Ранее AIN.UA сообщал о немецком художнике, который разработал принт для одежды, призванный защитить людей от распознавания лиц через нейросети.
Если вы хотите получать новости на Facebook, нажмите «нравится»
Искусственная нейронная сеть — совокупность нейронов, взаимодействующих друг с другом. Они способны принимать, обрабатывать и создавать данные. Это настолько же сложно представить, как и работу человеческого мозга. Нейронная сеть в нашем мозгу работает для того, чтобы вы сейчас могли это прочитать: наши нейроны распознают буквы и складывают их в слова.
Искусственная нейронная сеть - это подобие мозга. Изначально она программировалась с целью упростить некоторые сложные вычислительные процессы. Сегодня у нейросетей намного больше возможностей. Часть из них находится у вас в смартфоне. Ещё часть уже записала себе в базу, что вы открыли эту статью. Как всё это происходит и для чего, читайте далее.
С чего всё началось
Людям очень хотелось понять, откуда у человека разум и как работает мозг. В середине прошлого века канадский нейропсихолог Дональд Хебб это понял. Хебб изучил взаимодействие нейронов друг с другом, исследовал, по какому принципу они объединяются в группы (по-научному - ансамбли) и предложил первый в науке алгоритм обучения нейронных сетей.
Спустя несколько лет группа американских учёных смоделировала искусственную нейросеть, которая могла отличать фигуры квадратов от остальных фигур.
Как же работает нейросеть?
Исследователи выяснили, нейронная сеть - это совокупность слоёв нейронов, каждый из которых отвечает за распознавание конкретного критерия: формы, цвета, размера, текстуры, звука, громкости и т. д. Год от года в результате миллионов экспериментов и тонн вычислений к простейшей сети добавлялись новые и новые слои нейронов. Они работают по очереди. Например, первый определяет, квадрат или не квадрат, второй понимает, квадрат красный или нет, третий вычисляет размер квадрата и так далее. Не квадраты, не красные и неподходящего размера фигуры попадают в новые группы нейронов и исследуются ими.
Какими бывают нейронные сети и что они умеют
Учёные развили нейронные сети так, что те научились различать сложные изображения, видео, тексты и речь. Типов нейронных сетей сегодня очень много. Они классифицируются в зависимости от архитектуры - наборов параметров данных и веса этих параметров, некой приоритетности. Ниже некоторые из них.
Свёрточные нейросети
Нейроны делятся на группы, каждая группа вычисляет заданную ей характеристику. В 1993 году французский учёный Ян Лекун показал миру LeNet 1 - первую свёрточную нейронную сеть, которая быстро и точно могла распознавать цифры, написанные на бумаге от руки. Смотрите сами:
Сегодня свёрточные нейронные сети используются в основном с мультимедиными целями: они работают с графикой, аудио и видео.
Рекуррентные нейросети
Нейроны последовательно запоминают информацию и строят дальнейшие действия на основе этих данных. В 1997 году немецкие учёные модифицировали простейшие рекуррентные сети до сетей с долгой краткосрочной памятью. На их основе затем были разработаны сети с управляемыми рекуррентными нейронами.
Сегодня с помощью таких сетей пишутся и переводятся тексты, программируются боты, которые ведут осмысленные диалоги с человеком, создаются коды страниц и программ.
Использование такого рода нейросетей - это возможность анализировать и генерировать данные, составлять базы и даже делать прогнозы.
В 2015 году компания SwiftKey выпустила первую в мире клавиатуру, работающую на рекуррентной нейросети с управляемыми нейронами. Тогда система выдавала подсказки в процессе набранного текста на основе последних введённых слов. В прошлом году разработчики обучили нейросеть изучать контекст набираемого текста, и подсказки стали осмысленными и полезными:
Комбинированные нейросети (свёрточные + рекуррентные)
Такие нейронные сети способны понимать, что находится на изображении, и описывать это. И наоборот: рисовать изображения по описанию. Ярчайший пример продемонстрировал Кайл Макдональд, взяв нейронную сеть на прогулку по Амстердаму. Сеть мгновенно определяла, что находится перед ней. И практически всегда точно:
Нейросети постоянно самообучаются.
Благодаря этому процессу:
1. Skype внедрил возможность синхронного перевода уже для 10 языков. Среди которых, на минуточку, есть русский и японский - одни из самых сложных в мире. Конечно, качество перевода требует серьёзной доработки, но сам факт того, что уже сейчас вы можете общаться с коллегами из Японии по-русски и быть уверенными, что вас поймут, вдохновляет.
2. Яндекс на базе нейронных сетей создал два поисковых алгоритма: «Палех» и «Королёв». Первый помогал найти максимально релевантные сайты для низкочастотных запросов. «Палех» изучал заголовки страниц и сопоставлял их смысл со смыслом запросов. На основе «Палеха» появился «Королёв». Этот алгоритм оценивает не только заголовок, но и весь текстовый контент страницы. Поиск становится всё точнее, а владельцы сайтов разумнее начинают подходить к наполнению страниц.
3. Коллеги сеошников из Яндекса создали музыкальную нейросеть: она сочиняет стихи и пишет музыку. Нейрогруппа символично называется Neurona, и у неё уже есть первый альбом:
4. У Google Inbox с помощью нейросетей осуществляется ответ на сообщение. Развитие технологий идет полный ходом, и сегодня сеть уже изучает переписку и генерирует возможные варианты ответа. Можно не тратить время на печать и не бояться забыть какую-нибудь важную договорённость.
5. YouTube использует нейронные сети для ранжирования роликов, причём сразу по двум принципам: одна нейронная сеть изучает ролики и реакции аудитории на них, другая проводит исследование пользователей и их предпочтений. Именно поэтому рекомендации YouTube всегда в тему.
6. Facebook активно работает над DeepText AI - программой для коммуникаций, которая понимает жаргон и чистит чатики от обсценной лексики.
7. Приложения вроде Prisma и Fabby, созданные на нейросетях, создают изображения и видео:
Colorize восстанавливает цвета на чёрно-белых фото (удивите бабушку!).
MakeUp Plus подбирает для девушек идеальную помаду из реального ассортимента реальных брендов: Bobbi Brown, Clinique, Lancome и YSL уже в деле.
Apple и Microsoft постоянно апгрейдят свои нейронные Siri и Contana.
Искусственная нейронная сеть
Пока они только исполняют наши приказы, но уже в ближайшем будущем начнут проявлять инициативу: давать рекомендации и предугадывать наши желания.
А что ещё нас ждет в будущем?
Самообучающиеся нейросети могут заменить людей: начнут с копирайтеров и корректоров. Уже сейчас роботы создают тексты со смыслом и без ошибок. И делают это значительно быстрее людей. Продолжат с сотрудниками кол-центров, техподдержки, модераторами и администраторами пабликов в соцсетях. Нейронные сети уже умеют учить скрипт и воспроизводить его голосом. А что в других сферах?
Аграрный сектор
Нейросеть внедрят в спецтехнику. Комбайны будут автопилотироваться, сканировать растения и изучать почву, передавая данные нейросети. Она будет решать - полить, удобрить или опрыскать от вредителей. Вместо пары десятков рабочих понадобятся от силы два специалиста: контролирующий и технический.
Медицина
В Microsoft сейчас активно работают над созданием лекарства от рака. Учёные занимаются биопрограммированием - пытаются оцифрить процесс возникновения и развития опухолей. Когда всё получится, программисты смогут найти способ заблокировать такой процесс, по аналогии будет создано лекарство.
Маркетинг
Маркетинг максимально персонализируется. Уже сейчас нейросети за секунды могут определить, какому пользователю, какой контент и по какой цене показать. В дальнейшем участие маркетолога в процессе сведётся к минимуму: нейросети будут предсказывать запросы на основе данных о поведении пользователя, сканировать рынок и выдавать наиболее подходящие предложения к тому моменту, как только человек задумается о покупке.
Ecommerce
Ecommerce будет внедрён повсеместно. Уже не потребуется переходить в интернет-магазин по ссылке: вы сможете купить всё там, где видите, в один клик.
Например, читаете вы эту статью через несколько лет. Очень вам нравится помада на скрине из приложения MakeUp Plus (см. выше). Вы кликаете на неё и попадаете сразу в корзину. Или смотрите видео про последнюю модель Hololens (очки смешанной реальности) и тут же оформляете заказ прямо из YouTube.
Едва ли не в каждой области будут цениться специалисты со знанием или хотя бы пониманием устройства нейросетей, машинного обучения и систем искусственного интеллекта. Мы будем существовать с роботами бок о бок. И чем больше мы о них знаем, тем спокойнее нам будет жить.
P. S. Зинаида Фолс - нейронная сеть Яндекса, пишущая стихи. Оцените произведение, которое машина написала, обучившись на Маяковском (орфография и пунктуация сохранены):
« Это »
это
всего навсего
что-то
в будущем
и мощь
у того человека
есть на свете все или нет
это кровьа вокруг
по рукам
жиреет
слава у
земли
с треском в клюве
Впечатляет, правда?
Нейросети для чайников
Сегодня на каждом углу то тут, то там кричат о пользе нейросетей. А вот что это такое, действительно понимают единицы. Если обратиться за объяснениями к Википедии, голова закружится от высоты понастроенных там цитаделей ученых терминов и определений. Если вы далеки от генной инженерии, а путанный сухой язык вузовских учебников вызывает только потерянность и никаких идей, то попробуем разобраться сообща в проблеме нейросетей.
Если мозг человека состоит из нейронов, то условно договоримся, что электронный нейрон – это некая воображаемая коробочка, у которой множество входных отверстий, а выходное – одно.
Внутренний алгоритм нейрона определяется порядок обработки и анализа полученной информации и преобразования её в единый полезный ком знаний. В зависимости от того, насколько хорошо работают входы и выходы, вся система или соображает быстро, или, наоборот, может тормозить.
Важно
При написании первичного кода объяснять свои действия нужно буквально по пальцам. Если мы работаем, например, с изображениями, то на первом этапе значение для нас будет иметь её размер и класс. Если первая характеристика подскажет нам количество входов, то вторая поможет самой нейросети разобраться с информацией.
Нейросети: что это такое и как работает
В идеале, загрузив первичные данные и сопоставив топологию классов, нейросеть далее уже сама сможет классифицировать новую информацию. Допустим, мы решили загрузить изображение 3х5 пикселей. Простая арифметика нам подскажет, что входов будет: 3*5=15. А сама классификация определит общее количество выходов, т.е. нейронов. Другой пример: нейросети необходимо распознать букву “С”. Заданный порог – полное соответствие букве, для этого потребуется один нейрон с количеством входов, равных размеру изображения.
Как и в любом обучении, ученика за неправильный ответ нужно наказывать, а за верный мы ничего давать не будем. Если верный ответ программа воспринимает как False, то увеличиваем вес входа на каждом синапсе. Если же, наоборот, при неверном результате программа считает результат положительным или True, то вычитаем вес из каждого входа в нейрон. Начать обучение логичнее со знакомства с нужным нам символом. Первый результат будет неверным, однако немного подкорректировав код, при дальнейшей работе программа будет работать корректно. Приведенный пример алгоритма построения кода для нейронной сети называется парцетроном.
нейросети
Нейросети для чайников
Сегодня на каждом углу то тут, то там кричат о пользе нейросетей. А вот что это такое, действительно понимают единицы.
Пишем свою нейросеть: пошаговое руководство
Если обратиться за объяснениями к Википедии, голова закружится от высоты понастроенных там цитаделей ученых терминов и определений. Если вы далеки от генной инженерии, а путанный сухой язык вузовских учебников вызывает только потерянность и никаких идей, то попробуем разобраться сообща в проблеме нейросетей.
Чтобы разобраться в проблеме, нужно узнать первопричину, которая кроется совсем на поверхности. Вспоминая Сару Коннор, с содроганием сердца понимаем, что некогда пионеры компьютерных разработок Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс преследовали корыстную цель создания первого Искусственного Интеллекта.
Нейронные сети – это электронный прототип самостоятельно обучаемой системы. Как и ребенок, нейросеть впитывает в себя информацию, пережевывает её, приобретает опыт и учится. В процессе обучения такая сеть развивается, растет и может делать собственные выводы и самостоятельно принимать решения.
Если мозг человека состоит из нейронов, то условно договоримся, что электронный нейрон – это некая воображаемая коробочка, у которой множество входных отверстий, а выходное – одно. Внутренний алгоритм нейрона определяется порядок обработки и анализа полученной информации и преобразования её в единый полезный ком знаний. В зависимости от того, насколько хорошо работают входы и выходы, вся система или соображает быстро, или, наоборот, может тормозить.
Важно : Как правило, в нейронных сетях используется аналоговая информация.
Повторимся, что входных потоков информации (по-научному эту связь первоначальной информации и наш “нейрон” называют синапсами) может быть множество, и все они носят разных характер и имеют неравную значимость. Например, человек воспринимает окружающий мир через органы зрения, осязания и обоняния. Логично, что зрение первостепеннее обоняния. Исходя из разных жизненных ситуаций мы используем определенные органы чувств: в полной темноте на первый план выходят осязание и слух. Синапсы у нейросетей по такой же аналогии в различных ситуациях будут иметь разную значимость, которую принято обозначать весом связи. При написании кода устанавливается минимальный порог прохождения информации. Если вес связи выше заданного значения, то результат проверки нейроном положительный (и равен единице в двоичной системе), если меньше – то отрицательный. Логично, что, чем выше задана планка, тем точнее будет работа нейросети, но тем дольше она будет проходить.
Чтобы нейронная сеть работала корректно, нужно потратить время на её обучение – это и есть главное отличие от простых программируемых алгоритмов. Как и маленькому ребенку, нейросети нужна начальная информационная база, но если написать первоначальный код корректно, то нейросеть уже сама сможет не просто делать верный выбор из имеющейся информации, но и строить самостоятельные предположения.
При написании первичного кода объяснять свои действия нужно буквально по пальцам. Если мы работаем, например, с изображениями, то на первом этапе значение для нас будет иметь её размер и класс. Если первая характеристика подскажет нам количество входов, то вторая поможет самой нейросети разобраться с информацией. В идеале, загрузив первичные данные и сопоставив топологию классов, нейросеть далее уже сама сможет классифицировать новую информацию. Допустим, мы решили загрузить изображение 3х5 пикселей. Простая арифметика нам подскажет, что входов будет: 3*5=15. А сама классификация определит общее количество выходов, т.е. нейронов. Другой пример: нейросети необходимо распознать букву “С”. Заданный порог – полное соответствие букве, для этого потребуется один нейрон с количеством входов, равных размеру изображения.
Допустим, что размер будет тот же 3х5 пикселей. Скармливая программе различные картинки букв или цифр, будем учить её определять изображение нужного нам символа.
Как и в любом обучении, ученика за неправильный ответ нужно наказывать, а за верный мы ничего давать не будем. Если верный ответ программа воспринимает как False, то увеличиваем вес входа на каждом синапсе. Если же, наоборот, при неверном результате программа считает результат положительным или True, то вычитаем вес из каждого входа в нейрон. Начать обучение логичнее со знакомства с нужным нам символом. Первый результат будет неверным, однако немного подкорректировав код, при дальнейшей работе программа будет работать корректно.
Приведенный пример алгоритма построения кода для нейронной сети называется парцетроном.
Бывают и более сложные варианты работы нейросетей с возвратом неверных данных, их анализом и логическими выводами самой сети. Например, онлайн-предсказатель будущего вполне себе запрограммированная нейросеть. Такие проги способны обучаться как с учителем, так и без него, и носят название адаптивного резонанса. Их суть заключается в том, что у нейронов уже есть свои представления об ожидании о том, какую именно информацию они хотят получить и в каком виде. Между ожиданием и реальностью проходит тонкий порог так называемой бдительности нейронов, которая и помогает сети правильно классифицировать поступающую информацию и не упускать ни пикселя. Фишка АР нейросети в том, что учится она самостоятельно с самого начала, самостоятельно определяет порог бдительности нейронов. Что, в свою очередь, играет роль при классифицировании информации: чем бдительнее сеть, тем она дотошнее.
Самые азы знаний о том, что такое нейросети, мы получили. Теперь попробуем обобщить полученную информацию. Итак, нейросети – это электронный прототип мышлению человека. Они состоят из электронных нейронов и синапсов – потоков информации на входе и выходе из нейрона. Программируются нейросети по принципу обучения с учителем (программистом, который закачивает первичную информацию) или же самостоятельно (основываясь на предположения и ожидания от полученную информацию, которую определяет всё тот же программист). С помощью нейросети можно создать любую систему: от простого определения рисунка на пиксельных изображениях до психодиагностики и экономической аналитики.
нейронные сети,
методы анализа данных:
от исследований до разработок и внедрений
Главная
Услуги
Нейронные сети
базовые идеи
возможности
преимущества
Как использовать
программирование
точность решения
НС и ИИ
Программы
Статьи
Блог
Об авторе / контакты
Пример программы нейронной сети с исходным кодом на с++.
Про нейронные сети хорошо и подробно написано здесь. Попытаемся разобраться как программировать нейронные сети, и как это работает . Одна из задач решаемых нейронными сетями, задача классификации. Программа демонстрирует работу нейронной сети классифицирующей цвет.
В компьютере принята трехкомпонентная модель представления цвета RGB, на каждый из компонентов отводится один байт. полный цвет представлен 24 битами, что дает 16 миллионов оттенков. Человек же может отнести любой из этих оттенков к одному из имеющих название цветов. Итак задача:
Дано InColor — цвет RGB (24 бит)
классифицировать цвет, т.е. отнести его к одному из цветов заданных множеством М={ Черный, Красный, Зеленый, Желтый, Синий, Фиолетовый, Голубой, Белый }.
OutColor — цвет из множества М
Решение номер 1. (цифровое)
Создаем массив размером 16777216 элементов
Решение номер 2. (аналоговое)
напишем функцию, типа
|
int8 GetColor(DWORD Color) |
Это будет работать если задачу можно описать простыми уравнениями, а вот если функция настолько сложна что описанию. не поддается, здесь то на помощь приходят нейронные сети.
Решение номер 3. (нейронная сеть)
Простейшая нейронная сеть. Однослойный перцептрон.
Все нейронное заключено в класс CNeuroNet
Каждый нейрон имеет 3 входа, куда подаются интенсивности компонент цвета. (R,G,B) в диапазоне (0 — 1). Всего нейронов 8, по количеству цветов в выходном множестве. В результате работы сети на выходе каждого нейрона формируется сигнал в диапазоне (0 — 1), который означает вероятность того что на входе этот цвет. Выбираем максимальный и получаем ответ.
Нейроны имеют сигмоидную функцию активации ActiveSigm(). Функция ActiveSigmPro(), производная от сигмоидной функции активации используется для обучения нейронной сетиметодом обратного распространения.
В первой строчке выведены интенсивности цветов. ниже таблица весовых коэффициентов (4 шт.). В последнем столбце значение на выходе нейронов. Меняем цвет, выбираем из списка правильный ответ, кнопкой Teach вызываем функцию обучения. AutoTeach вызывает процедуру автоматического обучения, 1000 раз, случайный цвет определяется по формуле из решения номер 2, и вызывается функция обучения.
скачать исходный код и программу нейронной сети
Программирование искусственных нейронных сетей — я пишу на С++ в объектно-ориентированной парадигме
Для простых нейроархитектур (структур), методов и задач можно использовать любой язык (даже Бэйсик), но для сложных проектов наиболее пригодными оказываются языки объектно-ориентированного программирования (такие, как С++). Я применяю именно С++, при необходимости (в наиболее времязатратных местах программы) переписывая отдельные функции (требующие ускорения вычислений) на инлайн-ассемблере.
Покажем пользу объектно-ориентированного подхода к программированию нейросеток. У нейросети может быть множество вариантов нейронов и/или слоёв (см. заметку про современные возможности собрать свёрточную нейросеть из большого числа разнотипных слоёв и нейронов). Некоторую общую функциональность нейронов или слоёв можно вынести в абстрактный класс-предок, порождая (наследуя) от него классы для тех или иных видов нейронов/слоёв (эти классы-потомки будут описывать-реализовывать уже уникальные для конкретного вида нейрона или слоя особенности и поведение). Таким образом обеспечиваются ликвидация многократного дублирования общих (одинаковых) вещей в тексте программы и возможность написать более гибкий и независимый от конкретных типов нейронов/слоёв управляющий код программы при использовании принципов полиморфизма.
В качестве примера рассмотрим номенклатуру классов для описания слоёв нейросети в одной из разработанных мной программ. Имеется 3 основных иерархии − одна для классов-описателей структуры слоя (цепочка наследования из трёх классов), вторая − для нелинейных функций нейронов (базовый класс и десять наследников от него), третья − для самих слоёв (цепочка из 5 базовых-промежуточных классов и 12 реальных классов, отпочковавшихся от этой цепочки на разных её уровнях).
Нейронные сети
в тексте программы для описания поведения слоёв сети использован (реализован) 31 класс, но при этом всего 12 из них реализуют реальные слои, а остальные классы:
- либо абстрактные, задающие общее поведение, позволяющие в дальнейшем более просто создавать новых потомков (новые типы слоёв) и повышающие степень инвариантности управляющей логики (реализующей функционирование нейронной сети) к составляющим сеть разнообразным слоям;
- либо, наоборот, являются подчинёнными и входят в состав слоя в качестве его «компонент» (экземпляр объекта-описателя структуры и характеристик слоя, и экземпляр объекта, реализующего нелинейную функцию нейронов).
Функционирование созданной нейронной сети запрограммировано через обращения к методам и свойствам абстрактных классов, независимо от того, какой конкретно класс-потомок реализует тот или иной слой нейросети.
Т.е. управляющая логика здесь отделена от конкретного содержания и привязана только к общим, инвариантным основам. О конкретных же классах необходимо знать только коду «конструктора» нейросети − работающего только в момент создания новой сети исходя из заданных в интерфейсе настроек или при загрузке ранее сохранённой сети из файла. Добавление новых типов слоёв нейронов в программу не приведёт к переделке алгоритмов (логики) работы и обучения сети − а потребует только небольшого дополнения кода механизмов создания (или чтения из файла) нейросети.
Абстракций (классов) для отдельных нейронов нет — только для слоёв. Если нужно поставить на некотором (а именно — на выходном) слое единственный нейрон — то просто экземпляру класса нужного нейронного слоя при создании передаётся счётчик числа нейронов, равный единице.
Таким образом, объектно-ориентированные проектирование и программирование обеспечивают бОльшую гибкость для реализации принципа «разделяй и властвуй» по сравнению со структурным программированием, через:
- вынос общих фрагментов кода в классы-предки (принцип наследования),
- обеспечение необходимого сокрытия информации (принцип инкапсуляции),
- построение-получение универсальной, независимой от конкретных реализаций классов, внешней управляющей логики (принцип полиморфизма).
- достижение кросс-платформенности через вынос аппаратно- или платформозависимых частей в классы-потомки (число которых может меняться под каждую конкретную программно-аппаратную реализацию, в то время, как число базовых классов-предков и вся логика высокого уровня будут одинаковы и неизменны).
Для современных задач разработки гибких и мощных инструментов нейромоделирования всё это оказывается очень полезным.
Также см. пост про проекты специальных языков описания ИНС.
нейронные сети,
методы анализа данных:
от исследований до разработок и внедрений
Главная
Услуги
Нейронные сети
базовые идеи
возможности
преимущества
области применения
как использовать
Точность решения
НС и ИИ
Программы
Статьи
Блог
Об авторе / контакты
Тонкая настройка Вселенной — это уникальное сочетание многочисленных свойств Вселенной такое, что только оно и способно обеспечить существование наблюдаемой Вселенной. Даже минимальные отклонения состава или значений этих свойств несовместимы с фактом существования Вселенной.
Обычно понятие тонкой настройки Вселенной рассматривается в слабой формулировке: принимаются во внимание значения всего нескольких мировых констант, и делается вывод только о невозможности существования человечества при их отклонениях. Такой ограниченный подход стимулирует религиозно окрашенные попытки объяснения этого явления, например, антропный принцип , декларирующий богоданную целесообразность Вселенной, заключенную в существовании человека.
Тонкая настройка Вселенной — это самая впечатляющая из аперцепций современной космологии: никакая другая не сравнится с ней по силе и убедительности свидетельства о Большом тупике, о том, что Вселенная устроена категорически не так, как её представляет современная наука, и в рамках этого представления исследует. Не несколько констант, а вообще непредставимо огромный корпус разнообразных фактов, имей любой из них даже небольшое отличие от наблюдаемого, сделал бы невозможным существование жизни и Вселенной. Значения свойств элементарных частиц (массы, заряды, периоды полураспада…), свойства фундаментальных взаимодействий, свойства веществ (да хотя бы воды), — всё это и многое-многое другое тщательно выбрано именно таким, чтобы Вселенная существовала. Любой из миллионов этих фактов, будь он другим, привёл бы её к несуществованию. Или, как минимум (в слабой формулировке) — к невозможности жизни в ней.
Искусственная нейронная сеть
Осознание этого полностью разрушает привычную "научную картину мира" эпохи Большого тупика. Но, как уже сказано, здесь имеет место аперцепция: люди отказываются осознавать это.
Объяснение тонкой настройки в ИТВ
ИТВ устанавливает, что Вселенная состоит только из информации. Наблюдатель наблюдает наблюдаемое, получая информацию — и это всё, что составляет Вселенную. Информация, будучи всего лишь описанием чего-либо, могла бы быть любой возможной, если бы она получалась сама по себе. Однако информация сама по себе ничем не является и ничего описывать не может, для этого всегда нужны некоторые условия, и они ограничивают содержание информации.
Таким образом, Вселенная — это совокупность обусловленных выборов конкретной наблюдаемой информации из широкой гаммы в принципе возможной. Существование Вселенной является финальным критерием всех этих выборов: они таковы постольку, поскольку Вселенная существует, будь они другими — Вселенная не существовала бы.
Это и есть тонкая настройка Вселенной: значения мировых констант и вообще все свойства Вселенной определились фактом существования Вселенной, никто их специально не подбирал, ни из какой единой константы они не выводятся, никакой возможности установить их иной состав и иные значения не существует.
Разбираем нейронную сеть. C#
В данной статье предлагаю разобрать дейтсвие нейронных сетей и накидать один из простейших вариантов нейронной сети, обучающейся при помощи учителя.
Пару слов, необходимо уделить устройству этой самой «великой» и «ужасной» нейронной сети. Долгое количество времени люди ходили взад и вперед и размышляли над вопросом: (в чем смысл жизни?)
Как можно распознавать образы?
Ответов было огромное множество. Тут и различные эвристики, и сравнения по шаблонам и многое-многое. Одним из ответов была нейронная сеть. [К слову сказать нейронная сеть может не только распознавать образы]
Итак. Структура нейронной сети. Представьте себе такую картину: паук сплел сеть и сеть словила муху. То место на которое попала муха и есть нейрон, который был «максимально» близок к цели. Нейронная сеть состоит из нейронов, которые «описывают»
шансы того или иного события. Описание «вероятности» события (каждого нейрона) может храниться (к примеру) в отдельном файле.
Теперь переходим к главной теме разговора этого вечера.
Как устроена нейронная сеть.
Как происходит ее обучение и распознание.
Пример структуры нейронной сети отчеливо виден на этой картинке:
На вход поступает множество входных сигналов X. Которые умножаются на множество весов W (Xi * Wi). В нейроне производится подсчет суммы произведений и на выход отправляется некоторое число.
После подсчета значений у всех нейронов, производится поиск наибольшего значения. Это наибольшее значение и считается корректным ответом на вопрос. Программой выдается образ, который описывается найденным нейроном.
В режиме обучения пользователь имеет возможность подправить результат (основываясь на своем опыте) и тогда программа произведет пересчет весов нейронов.
Формула перерасчета примерно следующая: W[i] = W[i] + Speed*Delta*X[i] — здесь
W[i] — вес i-го элемента,
Speed — скорость обучения,
Delta — знак (-1 или 1),
X[i] — значение i-го входящего сигнала (во многих случаях 0 или 1)
Зачем используется delta?
Разберем такой случай.
На вход программе подается картинка с цифрой 6.
На каком языке программирования писать нейронные сети?
Нейронная сеть распознала цифру 8. Пользователь правит цифру на 6. Что происходит далее в программе?
Программа пересчитывает данные для двух нейронов, описывающих число 6 и число 8, причем для нейрона, описывающего число 6 delta будет равна 1, а для 8 = -1
Как задается параметр скорости?
Данный параметр, чем меньше тем, дольше и точнее(качетственнее) будет происходить обучение сети, и чем больше, тем быстрее и «поверхностней» будет происходить обучение сети.
Параметр Speed может задаваться как вручную, пользователем, так и в ходе выполнения программы(к примеру const)
Как видно, весы символов также должны быть определены. А чем они определяются изначально? на самом деле тут также все просто. Определяются они совершенно случайно, это позволяет избежать «предвзятости» нейронной сети. Обычно, интервал случайных значений небольшой -0.4…0.4 или -0.3..0.2 и т.п.
Теперь переходим к самой интересной части. Как это закодировать!
Создадим два класса — класс Нейрон и класс Сеть (Neuron и Net соответственно)
Опишем основные задачи класса Neuron:
— Реакция на входной сигнал
— Суммирование
— Корректировка
(как дополнительно можно добавить чтение из файла, создание начальных значений, сохранение. Оставим это на «совести» читающих)
Переменные внутри класса Neuron:symbol
— Идентификатор «опознания» — LastY
— Описываемый образ — symbolsymbol
Правильная постановка вопроса должна быть такой: как натренировать сою собственную нейросеть? Писать сеть самому не нужно, нужно взять какую-то из готовых реализаций, которых есть множество, предыдущие авторы давали ссылки. Но сама по себе эта реализация подобна компьютеру, в который не закачали никаких программ. Для того, чтобы сеть решала вашу задачу, ее нужно научить.
И тут возникает собственно самое важное, что вам для этого потребуется: ДАННЫЕ. Много примеров задач, которые будут подаваться на вход нейросети, и правильные ответы на эти задачи. Нейросеть будет на этом учиться самостоятельно давать эти правильные ответы.
И вот тут возникает куча деталей и нюансов, которые нужно знать и понимать, чтобы это все имело шанс дать приемлемый результат. Осветить их все здесь нереально, поэтому просто перечислю некоторые пункты. Во-первых, объем данных. Это очень важный момент. Крупные компании, деятельность которых связана с машинным обучением, обычно содержат специальные отделы и штат сотрудников, занимающихся только сбором и обработкой данных для обучения нейросетей. Нередко данные приходится покупать, и вся эта деятельность выливается в заметную статью расходов. Во-вторых, представление данных. Если каждый объект в вашей задаче представлен относительно небольшим числом числовых параметров, то есть шанс, что их можно прямо в таком сыром виде дать нейросети, и получить приемлемый результат на выходе. Но если объекты сложные (картинки, звук, объекты переменной размерности), то скорее всего придется потратить время и силы на выделение из них содержательных для решаемой задачи признаков. Одно только это может занять очень много времени и иметь гораздо более влияние на итоговый результат, чем даже вид и архитектура выбранной для использования нейросети.
Нередки случаи, когда реальные данные оказываются слишком сырыми и непригодными для использования без предварительной обработки: содержат пропуски, шумы, противоречия и ошибки.
Данные должны быть собраны тоже не абы как, а грамотно и продуманно. Иначе обученная сеть может вести себя странно и даже решать совсем не ту задачу, которую предполагал автор.
Также нужно представлять себе, как грамотно организовать процесс обучения, чтобы сеть не оказалась переученной. Сложность сети нужно выбирать исходя из размерности данных и их количества. Часть данных нужно отложить для теста и при обучении не использовать, чтобы оценить реальное качество работы. Иногда различным объектам из обучающего множества нужно приписать различный вес. Иногда эти веса полезно варьировать в процессе обучения. Иногда полезно начинать обучение на части данных, а по мере обучения добавлять оставшиеся данные. В общем, это можно сравнить с кулинарией: у каждой хозяйки свои приемы готовки даже одинаковых блюд.
В последнее время все чаще и чаще говорят про так званные нейронные сети, дескать вскоре они будут активно применятся и в роботехнике, и в машиностроении, и во многих других сферах человеческой деятельности, ну а алгоритмы поисковых систем, того же Гугла уже потихоньку начинают на них работать. Что же представляют собой эти нейронные сети, как они работают, какое у них применение и чем они могут стать полезными для нас, обо всем этом читайте дальше.
Что такое нейронные сети
Нейронные сети – это одно из направлений научных исследований в области создания искусственного интеллекта (ИИ) в основе которого лежит стремление имитировать нервную систему человека. В том числе ее (нервной системы) способность исправлять ошибки и самообучаться. Все это, хотя и несколько грубо должно позволить смоделировать работу человеческого мозга.
Биологические нейронные сети
Но это определение абзацем выше чисто техническое, если же говорить языком биологии, то нейронная сеть представляет собой нервную систему человека, ту совокупность нейронов в нашем мозге, благодаря которым мы думаем, принимаем те или иные решения, воспринимаем мир вокруг нас.
Биологический нейрон – это специальная клетка, состоящая из ядра, тела и отростков, к тому же имеющая тесную связь с тысячами других нейронов. Через эту связь то и дело передаются электрохимические импульсы, приводящие всю нейронную сеть в состояние возбуждение или наоборот спокойствия. Например, какое-то приятное и одновременно волнующее событие (встреча любимого человека, победа в соревновании и т. д.) породит электрохимический импульс в нейронной сети, которая располагается в нашей голове, что приведет к ее возбуждению. Как следствие, нейронная сеть в нашем мозге свое возбуждение передаст и другим органам нашего тела и приведет к повышенному сердцебиению, более частому морганию глаз и т. д.
Тут на картинке приведена сильно упрощенная модель биологической нейронной сети мозга. Мы видим, что нейрон состоит из тела клетки и ядра, тело клетки, в свою очередь, имеет множество ответвленных волокон, названых дендритами. Длинные дендриты называются аксонами и имеют протяженность много большую, нежели показано на этом рисунке, посредством аксонов осуществляется связь между нейронами, благодаря ним и работает биологическая нейронная сеть в наших с вами головах.
История нейронных сетей
Какова же история развития нейронных сетей в науке и технике? Она берет свое начало с появлением первых компьютеров или ЭВМ (электронно-вычислительная машина) как их называли в те времена. Так еще в конце 1940-х годов некто Дональд Хебб разработал механизм нейронной сети, чем заложил правила обучения ЭВМ, этих «протокомпьютеров».
Дальнейшая хронология событий была следующей:
- В 1954 году происходит первое практическое использование нейронных сетей в работе ЭВМ.
- В 1958 году Франком Розенблатом разработан алгоритм распознавания образов и математическая аннотация к нему.
- В 1960-х годах интерес к разработке нейронных сетей несколько угас из-за слабых мощностей компьютеров того времени.
- И снова возродился уже в 1980-х годах, именно в этот период появляется система с механизмом обратной связи, разрабатываются алгоритмы самообучения.
- К 2000 году мощности компьютеров выросли настолько, что смогли воплотить самые смелые мечты ученых прошлого. В это время появляются программы распознавания голоса, компьютерного зрения и многое другое.
Искусственные нейронные сети
Под искусственными нейронными сетями принято понимать вычислительные системы, имеющие способности к самообучению, постепенному повышению своей производительности. Основными элементами структуры нейронной сети являются:
- Искусственные нейроны, представляющие собой элементарные, связанные между собой единицы.
- – это соединение, которые используется для отправки-получения информации между нейронами.
- Сигнал – собственно информация, подлежащая передаче.
Применение нейронных сетей
Область применения искусственных нейронных сетей с каждым годом все более расширяется, на сегодняшний день они используются в таких сферах как:
- Машинное обучение (machine learning), представляющее собой разновидность искусственного интеллекта. В основе его лежит обучение ИИ на примере миллионов однотипных задач. В наше время машинное обучение активно внедряют поисковые системы Гугл, Яндекс, Бинг, Байду. Так на основе миллионов поисковых запросов, которые все мы каждый день вводим в Гугле, их алгоритмы учатся показывать нам наиболее релевантную выдачу, чтобы мы могли найти именно то, что ищем.
- В роботехнике нейронные сети используются в выработке многочисленных алгоритмов для железных «мозгов» роботов.
- Архитекторы компьютерных систем пользуются нейронными сетями для решения проблемы параллельных вычислений.
- С помощью нейронных сетей математики могут разрешать разные сложные математические задачи.
Типы нейронных сетей
В целом для разных задач применяются различные виды и типы нейронных сетей, среди которых можно выделить:
- сверточные нейронные сети,
- реккурентные нейронные сети,
- нейронную сеть Хопфилда.
Сверточные нейронные сети
Сверточные сети являются одними из самых популярных типов искусственных нейронных сетей. Так они доказали свою эффективность в распознавании визуальных образов (видео и изображения), рекомендательных системах и обработке языка.
- Сверточные нейронные сети отлично масштабируются и могут использоваться для распознавания образов, какого угодно большого разрешения.
- В этих сетях используются объемные трехмерные нейроны. Внутри одного слоя нейроны связаны лишь небольшим полем, названые рецептивным слоем.
- Нейроны соседних слоев связаны посредством механизма пространственной локализации. Работу множества таких слоев обеспечивают особые нелинейные фильтры, реагирующие на все большее число пикселей.
Рекуррентные нейронные сети
Рекуррентными называют такие нейронные сети, соединения между нейронами которых, образуют ориентировочный цикл. Имеет такие характеристики:
- У каждого соединения есть свой вес, он же приоритет.
- Узлы делятся на два типа, вводные узлы и узлы скрытые.
- Информация в рекуррентной нейронной сети передается не только по прямой, слой за слоем, но и между самими нейронами.
- Важной отличительной особенностью рекуррентной нейронной сети является наличие так званой «области внимания», когда машине можно задать определенные фрагменты данных, требующие усиленной обработки.
Рекуррентные нейронные сети применяются в распознавании и обработке текстовых данных (в частотности на их основе работает Гугл переводчик, алгоритм Яндекс «Палех», голосовой помощник Apple Siri).
Нейронные сети, видео
И в завершение интересное видео о нейронных сетях.
При написании статьи старался сделать ее максимально интересной, полезной и качественной. Буду благодарен за любую обратную связь и конструктивную критику в виде комментариев к статье. Также Ваше пожелание/вопрос/предложение можете написать на мою почту [email protected] или в Фейсбук, с уважением автор.
Искусственный интеллект, нейронные сети, машинное обучение - что на самом деле означают все эти нынче популярные понятия? Для большинства непосвященных людей, коим являюсь и я сам, они всегда казались чем-то фантастическим, но на самом деле суть их лежит на поверхности. У меня давно созревала идея написать простым языком об искусственных нейронных сетях. Узнать самому и рассказать другим, что представляет собой эта технология, как она работает, рассмотреть ее историю и перспективы. В этой статье я постарался не залезать в дебри, а просто и популярно рассказать об этом перспективном направление в мире высоких технологий.
Немного истории
Впервые понятие искусственных нейронных сетей (ИНС) возникло при попытке смоделировать процессы головного мозга. Первым серьезным прорывом в этой сфере можно считать создание модели нейронных сетей МакКаллока-Питтса в 1943 году. Учеными впервые была разработана модель искусственного нейрона. Ими также была предложена конструкция сети из этих элементов для выполнения логических операций. Но самое главное, учеными было доказано, что подобная сеть способна обучаться.
Следующим важным шагом стала разработка Дональдом Хеббом первого алгоритма вычисления ИНС в 1949 году, который стал основополагающем на несколько последующих десятилетий. В 1958 году Фрэнком Розенблаттом был разработан парцептрон - система, имитирующая процессы головного мозга. В свое время технология не имела аналогов и до сих пор является основополагающей в нейронных сетях. В 1986 году практически одновременно, независимо друг от друга американскими и советскими учеными был существенно доработан основополагающий метод обучения многослойного перцептрона . В 2007 году нейронные сети перенесли второе рождение. Британский информатик Джеффри Хинтоном впервые разработал алгоритм глубокого обучения многослойных нейронных сетей, который сейчас, например, используется для работы беспилотных автомобилей.
Коротко о главном
В общем смысле слова, нейронные сети - это математические модели, работающие по принципу сетей нервных клеток животного организма. ИНС могут быть реализованы как в программируемые, так и в аппаратные решения. Для простоты восприятия нейрон можно представить, как некую ячейку, у которой имеется множество входных отверстий и одно выходное. Каким образом многочисленные входящие сигналы формируются в выходящий, как раз и определяет алгоритм вычисления. На каждый вход нейрона подаются действенные значения, которые затем распространяются по межнейронным связям (синопсисам). У синапсов есть один параметр - вес, благодаря которому входная информация изменяется при переходе от одного нейрона к другому. Легче всего принцип работы нейросетей можно представить на примере смешения цветов. Синий, зеленый и красный нейрон имеют разные веса. Информация того нейрона, вес которого больше будет доминирующей в следующем нейроне.
Сама нейросеть представляет собой систему из множества таких нейронов (процессоров). По отдельности эти процессоры достаточно просты (намного проще, чем процессор персонального компьютера), но будучи соединенными в большую систему нейроны способны выполнять очень сложные задачи.
В зависимости от области применения нейросеть можно трактовать по-разному, Например, с точки зрения машинного обучения ИНС представляет собой метод распознавания образов. С математической точки зрения - это многопараметрическая задача. С точки зрения кибернетики - модель адаптивного управления робототехникой. Для искусственного интеллекта ИНС - это основополагающее составляющее для моделирования естественного интеллекта с помощью вычислительных алгоритмов.
Основным преимуществом нейросетей над обычными алгоритмами вычисления является их возможность обучения. В общем смысле слова обучение заключается в нахождении верных коэффициентов связи между нейронами, а также в обобщении данных и выявлении сложных зависимостей между входными и выходными сигналами. Фактически, удачное обучение нейросети означает, что система будет способна выявить верный результат на основании данных, отсутствующих в обучающей выборке.
Сегодняшнее положение
И какой бы многообещающей не была бы эта технология, пока что ИНС еще очень далеки от возможностей человеческого мозга и мышления. Тем не менее, уже сейчас нейросети применяются во многих сферах деятельности человека. Пока что они не способны принимать высокоинтеллектуальные решения, но в состоянии заменить человека там, где раньше он был необходим. Среди многочисленных областей применения ИНС можно отметить: создание самообучающихся систем производственных процессов, беспилотные транспортные средства, системы распознавания изображений, интеллектуальные охранные системы, робототехника, системы мониторинга качества, голосовые интерфейсы взаимодействия, системы аналитики и многое другое. Такое широкое распространение нейросетей помимо прочего обусловлено появлением различных способов ускорения обучения ИНС.
На сегодняшний день рынок нейронных сетей огромен - это миллиарды и миллиарды долларов. Как показывает практика, большинство технологий нейросетей по всему миру мало отличаются друг от друга. Однако применение нейросетей - это очень затратное занятие, которое в большинстве случаев могут позволить себе только крупные компании. Для разработки, обучения и тестирования нейронных сетей требуются большие вычислительные мощности, очевидно, что этого в достатке имеется у крупных игроков на рынке ИТ. Среди основных компаний, ведущих разработки в этой области можно отметить подразделение Google DeepMind, подразделение Microsoft Research, компании IBM, Facebook и Baidu.
Конечно, все это хорошо: нейросети развиваются, рынок растет, но пока что главная задача так и не решена. Человечеству не удалось создать технологию, хотя бы приближенную по возможностям к человеческому мозгу. Давайте рассмотрим основные различия между человеческим мозгом и искусственными нейросетями.
Почему нейросети еще далеки до человеческого мозга?
Самым главным отличием, которое в корне меняет принцип и эффективность работы системы - это разная передача сигналов в искусственных нейронных сетях и в биологической сети нейронов. Дело в том, что в ИНС нейроны передают значения, которые являются действительными значениями, то есть числами. В человеческом мозге осуществляется передача импульсов с фиксированной амплитудой, причем эти импульсы практически мгновенные. Отсюда вытекает целый ряд преимуществ человеческой сети нейронов.
Во-первых, линии связи в мозге намного эффективнее и экономичнее, чем в ИНС. Во-вторых, импульсная схема обеспечивает простоту реализации технологии: достаточно использование аналоговых схем вместо сложных вычислительных механизмов. В конечном счете, импульсные сети защищены от звуковых помех. Действенные числа подвержены влиянию шумов, в результате чего повышается вероятность возникновения ошибки.
Итог
Безусловно, в последнее десятилетие произошел настоящий бум развития нейронных сетей. В первую очередь это связано с тем, что процесс обучения ИНС стал намного быстрее и проще. Также стали активно разрабатываться так называемые «предобученные» нейросети, которые позволяют существенно ускорить процесс внедрения технологии. И если пока что рано говорить о том, смогут ли когда-то нейросети полностью воспроизвести возможности человеческого мозга, вероятность того, что в ближайшее десятилетие ИНС смогут заменить человека на четверти существующих профессий все больше становится похожим на правду.
Для тех, кто хочет знать больше
- Большая нейронная война: что на самом деле затевает Google
- Как когнитивные компьютеры могут изменить наше будущее
