Якщо ви витратили час на читання штучний інтелект, ви майже напевно чули про штучні нейронні мережі. Але що саме таке? Замість того, щоб записуватися на комплексний курс інформатики або заглиблюватися в деякі з більш глибоких ресурсів, які доступний в Інтернеті, перегляньте наш зручний посібник для неспеціаліста, щоб швидко та легко ознайомитись із цією дивовижною формою машини навчання.
Що таке штучна нейронна мережа?
Штучні нейронні мережі є одним з основних інструментів, які використовуються в машинному навчанні. Як випливає з «нейронної» частини їх назви, це системи, натхненні мозком, які призначені для повторення того, як ми, люди, навчаємося. Нейронні мережі складаються з вхідного та вихідного рівнів, а також (у більшості випадків) прихованого шару, що складається з одиниць, які перетворюють вхідні дані у те, що може використовувати вихідний рівень. Вони є чудовими інструментами для пошуку шаблонів, які є надто складними або численними, щоб програміст-людина міг їх витягнути та навчити машину розпізнавати.
Рекомендовані відео
Хоча нейронні мережі (також звані «перцептронами») існують з 1940-х років, лише за останні кілька десятиліть вони стали основною частиною штучного інтелекту. Це пов’язано з появою техніки під назвою «зворотне поширення», яка дозволяє мережам коригувати свої приховані шари нейронів у ситуаціях. де результат не збігається з тим, на що сподівається творець, як-от мережа, призначена для розпізнавання собак, яка неправильно ідентифікує кота, для приклад.
Пов'язані
- Що таке оперативна пам'ять? Ось усе, що вам потрібно знати
- Nvidia RTX DLSS: все, що вам потрібно знати
- Системні вимоги Stable Diffusion PC: що потрібно для його запуску?
Іншим важливим досягненням стала поява нейронних мереж глибокого навчання, в яких різні шари багатошарової мережі виділяють різні функції, доки вона не зможе розпізнати, що вона шукає для.
Звучить досить складно. Чи можете ви пояснити, ніби мені п’ять?
Щоб отримати базове уявлення про те, як навчається нейронна мережа глибокого навчання, уявіть фабричну лінію. Після того, як вихідні матеріали (набір даних) введені, вони потім передаються конвеєрною стрічкою, з кожною наступною зупинкою або шаром, витягуючи інший набір функцій високого рівня. Якщо мережа призначена для розпізнавання об’єкта, перший рівень може аналізувати яскравість його пікселів.
Наступний шар може визначити будь-які краї зображення на основі ліній подібних пікселів. Після цього інший шар може розпізнавати текстури та форми тощо. До моменту досягнення четвертого чи п’ятого рівня мережа глибокого навчання створить складні детектори ознак. Він може визначити, що певні елементи зображення (наприклад, пара очей, ніс і рот) зазвичай зустрічаються разом.
Як тільки це буде зроблено, дослідники, які навчили мережу, можуть давати мітки виходу, а потім використовувати зворотне поширення, щоб виправити будь-які помилки, які були зроблені. Через деякий час мережа зможе виконувати власні завдання класифікації, не потребуючи щоразу допомоги людей.
Крім цього, існують різні типи навчання, наприклад під наглядом або навчання без контролю або навчання з підкріпленням, у якому мережа вчиться сама, намагаючись максимізувати свій бал — як це незабутньо здійснив Ігровий бот Atari від Google DeepMind.
Скільки існує типів нейронної мережі?
Існує кілька типів нейронних мереж, кожна з яких має свої специфічні варіанти використання та рівні складності. Найпростіший тип нейронної мережі – це те, що називається a нейронна мережа прямого зв'язку, в якому інформація рухається лише в одному напрямку від входу до виходу.
Більш широко використовуваним типом мережі є рекурентна нейронна мережа, у якому дані можуть надходити в кількох напрямках. Ці нейронні мережі мають більші здібності до навчання та широко використовуються для більш складних завдань, таких як вивчення рукописного тексту або розпізнавання мови.
Також є згорткові нейронні мережі, Мережі машини Больцмана, Мережі Хопфілдата багато інших. Вибір правильної мережі для вашого завдання залежить від даних, з якими ви маєте її навчити, і конкретної програми, яку ви маєте на увазі. У деяких випадках може бути бажаним використовувати кілька підходів, як, наприклад, у випадку складного завдання, такого як розпізнавання голосу.
Які завдання може виконувати нейронна мережа?
Швидке сканування наших архівів показує, що правильним запитанням тут має бути «які завдання не може нейронна мережа?» Від змусити автомобілі їздити автономно дорогами, до створення вражаюче реалістичних CGI-облич, до машинного перекладу, до виявлення шахрайства, до читаючи наші думки, щоб розпізнати, коли a кіт у саду і вмикає спринклери; нейронні мережі лежать в основі багатьох найбільших досягнень у галузі штучного інтелекту.
Однак, загалом, вони призначені для виявлення шаблонів у даних. Конкретні завдання можуть включати класифікацію (класифікацію наборів даних у попередньо визначені класи), кластеризацію (класифікацію даних у різні невизначені категорії) і передбачення (використання минулих подій для вгадування майбутніх, як-от фондовий ринок або коробка фільмів офіс).
Як саме вони «вчаться»?
Подібно до того, як ми вчимося на життєвому досвіді, нейронним мережам для навчання потрібні дані. У більшості випадків чим більше даних можна надіслати в нейронну мережу, тим точнішою вона стане. Думайте про це як про будь-яке завдання, яке ви виконуєте знову і знову. З часом ви поступово стаєте ефективнішими та робите менше помилок.
Коли дослідники або комп’ютерники збираються навчити нейронну мережу, вони зазвичай ділять свої дані на три набори. По-перше, це навчальний набір, який допомагає мережі встановити різні ваги між її вузлами. Після цього вони точно налаштовують його за допомогою набору даних перевірки. Нарешті, вони використають тестовий набір, щоб перевірити, чи зможе він успішно перетворити вхідні дані на бажаний результат.
Чи є у нейронних мереж якісь обмеження?
На технічному рівні однією з найбільших проблем є час, необхідний для навчання мереж, що може вимагати значної обчислювальної потужності для більш складних завдань. Однак найбільша проблема полягає в тому, що нейронні мережі — це «чорні ящики», куди користувач вводить дані та отримує відповіді. Вони можуть точно налаштувати відповіді, але не мають доступу до точного процесу прийняття рішень.
Це проблема багатьох дослідників активно працює над, але це стане лише більш актуальним, оскільки штучні нейронні мережі відіграватимуть усе більшу й більшу роль у нашому житті.
Рекомендації редакції
- Ноутбуки, що заряджаються USB-C: ось що вам потрібно знати
- Що таке GDDR7? Усе, що вам потрібно знати про VRAM наступного покоління
- Заміна акумулятора MacBook Pro: все, що вам потрібно знати
- Що таке Wi-Fi 7: все, що вам потрібно знати про 802.11be
- YouTube розгортає ручки. Ось що вам потрібно знати
