Если вы потратили время на чтение искусственный интеллект, вы почти наверняка слышали об искусственных нейронных сетях. Но что именно? Вместо того, чтобы записываться на комплексный курс информатики или углубляться в некоторые более глубокие ресурсы, которые доступен в Интернете, ознакомьтесь с нашим удобным руководством для непрофессионалов, чтобы быстро и легко познакомиться с этой удивительной формой машины. обучение.
Что такое искусственная нейронная сеть?
Искусственные нейронные сети — один из основных инструментов, используемых в машинном обучении. Как следует из «нейронной» части их названия, это системы, вдохновленные мозгом, которые призваны воспроизводить то, как мы, люди, учимся. Нейронные сети состоят из входного и выходного слоев, а также (в большинстве случаев) скрытого слоя, состоящего из модулей, которые преобразуют входные данные во что-то, что может использовать выходной слой. Они являются отличными инструментами для поиска шаблонов, которые слишком сложны или многочисленны, чтобы программист-человек мог их извлечь и научить распознавать машину.
Рекомендуемые видео
В то время как нейронные сети (также называемые «перцептронами») существуют с 1940-х годов, только в последние несколько десятилетий они стали основной частью искусственного интеллекта. Это связано с появлением метода под названием «обратное распространение ошибки», который позволяет сетям корректировать свои скрытые слои нейронов в различных ситуациях. где результат не соответствует тому, на что надеется создатель — например, сеть, предназначенная для распознавания собак, ошибочно идентифицирует кошку, пример.
Связанный
- Что такое ОЗУ? Вот все, что вам нужно знать
- Nvidia RTX DLSS: все, что вам нужно знать
- Системные требования Stable Diffusion для ПК: что нужно для его запуска?
Еще одним важным достижением стало появление нейронных сетей глубокого обучения, в которых различные уровни многоуровневой сети извлекают различные функции, пока не смогут распознать то, что они ищут для.
Звучит довольно сложно. Можете ли вы объяснить это так, как будто мне пять лет?
Чтобы получить базовое представление о том, как обучается нейронная сеть глубокого обучения, представьте себе заводскую линию. После ввода исходных материалов (набора данных) они передаются по конвейерной ленте, при этом каждая последующая остановка или слой извлекает другой набор функций высокого уровня. Если сеть предназначена для распознавания объекта, первый уровень может анализировать яркость его пикселей.
Следующий слой мог затем идентифицировать любые края изображения на основе линий похожих пикселей. После этого другой слой может распознавать текстуры, формы и так далее. К моменту достижения четвертого или пятого уровня сеть глубокого обучения создаст сложные детекторы признаков. Он может выяснить, что определенные элементы изображения (например, глаза, нос и рот) обычно встречаются вместе.
Как только это будет сделано, исследователи, обучившие сеть, смогут пометить выходные данные, а затем использовать обратное распространение ошибки, чтобы исправить любые допущенные ошибки. Через некоторое время сеть сможет выполнять свои собственные задачи классификации, не нуждаясь каждый раз в помощи человека.
Помимо этого, существуют различные типы обучения, такие как контролируемый или обучение без присмотра или обучение с подкреплением, в котором сеть учится сама, пытаясь максимизировать свою оценку – как это примечательно было сделано Игровой бот Atari от Google DeepMind.
Сколько типов нейронных сетей существует?
Существует несколько типов нейронных сетей, каждый из которых имеет свои собственные варианты использования и уровни сложности. Самый простой тип нейронной сети — это так называемый нейронная сеть прямого распространения, при котором информация передается только в одном направлении от входа к выходу.
Более широко используемый тип сети — это рекуррентная нейронная сеть, в котором данные могут передаваться в нескольких направлениях. Эти нейронные сети обладают более высокими способностями к обучению и широко используются для решения более сложных задач, таких как изучение рукописного письма или распознавание языка.
Это также сверточные нейронные сети, Машинные сети Больцмана, Сети Хопфилдаи множество других. Выбор подходящей сети для вашей задачи зависит от данных, на которых вы ее обучаете, и конкретного приложения, которое вы имеете в виду. В некоторых случаях может быть желательно использовать несколько подходов, например, в случае такой сложной задачи, как распознавание голоса.
Какие задачи может решать нейронная сеть?
Беглый просмотр наших архивов показывает, что правильный вопрос здесь должен звучать так: «Какие задачи не мочь нейронная сеть?» От заставить автомобили передвигаться по дорогам автономно, к создание шокирующе реалистичных лиц CGI, машинному переводу, обнаружению мошенничества, читаем наши мысли, чтобы распознать, когда кот в саду и включает разбрызгиватели; нейронные сети лежат в основе многих крупнейших достижений в области искусственного интеллекта.
Однако в широком смысле они предназначены для выявления закономерностей в данных. Конкретные задачи могут включать классификацию (классификацию наборов данных по заранее определенным классам), кластеризацию (классификацию данных по различные неопределенные категории) и предсказание (использование прошлых событий для угадывания будущих, например фондовый рынок или кинокассета). офис).
Как именно они «учатся»?
Точно так же, как мы учимся на основе жизненного опыта, нейронным сетям для обучения требуются данные. В большинстве случаев, чем больше данных можно передать в нейронную сеть, тем точнее она станет. Думайте об этом как о любой задаче, которую вы выполняете снова и снова. Со временем вы постепенно станете более эффективными и будете совершать меньше ошибок.
Когда исследователи или ученые-компьютерщики решают обучить нейронную сеть, они обычно делят свои данные на три набора. Во-первых, это обучающий набор, который помогает сети устанавливать различные веса между ее узлами. После этого они настраивают его, используя набор проверочных данных. Наконец, они будут использовать тестовый набор, чтобы увидеть, сможет ли он успешно превратить входные данные в желаемый результат.
Есть ли у нейронных сетей какие-либо ограничения?
На техническом уровне одной из самых серьезных проблем является количество времени, необходимое для обучения сетей, что может потребовать значительных вычислительных мощностей для более сложных задач. Однако самая большая проблема заключается в том, что нейронные сети представляют собой «черные ящики», в которые пользователь вводит данные и получает ответы. Они могут уточнить ответы, но у них нет доступа к точному процессу принятия решений.
Это проблема, с которой сталкиваются многие исследователи. активно работаю над, но эта проблема будет становиться все более актуальной по мере того, как искусственные нейронные сети будут играть все большую и большую роль в нашей жизни.
Рекомендации редакции
- Зарядка ноутбуков через USB-C: вот что вам нужно знать
- Что такое GDDR7? Все, что вам нужно знать о видеопамяти нового поколения
- Замена аккумулятора MacBook Pro: все, что вам нужно знать
- Что такое Wi-Fi 7: все, что вам нужно знать о 802.11be
- YouTube выкатывает ручки. Вот что вам нужно знать