НЕЙРОСЕТИ: КАК ОНИ РАБОТАЮТ И ЗАЧЕМ НУЖНЫ

АННОТАЦИЯ

Статья содержит актуальную информацию о том, что такое нейросети, для чего они используются и как работают.

Ключевые слова: нейросети, обратно распространяемые нейронные сети, сверточные нейронные сети.

Нейросети - это чрезвычайно мощный инструмент, который применяется во многих областях науки и технологий. Они являются частью области искусственного интеллекта и имеют множество применений в таких областях, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и управление производственными процессами. В этой статье мы рассмотрим основные концепции, связанные с нейросетями, и рассмотрим некоторые из их применений.

Что такое нейросети?

Нейросеть - это алгоритм машинного обучения, который пытается имитировать работу человеческого мозга. Он состоит из множества нейронов, которые связаны между собой. Нейроны могут передавать друг другу сигналы, которые могут использоваться для принятия решений или выполнения задач.

Наиболее распространенные типы нейронных сетей - это обратно распространяемые нейронные сети и сверточные нейронные сети. Обратно распространяемые нейронные сети используются в задачах классификации и регрессии, а сверточные нейронные сети - в задачах компьютерного зрения.

Обратно распространяемые нейронные сети

Обратно распространяемые нейронные сети (ОРНС) - это наиболее распространенный тип нейронных сетей. Они используются в таких задачах, как анализ данных, распознавание образов и прогнозирование. Они состоят из нескольких слоев, каждый из которых содержит набор нейронов.

Каждый нейрон получает входные данные от других нейронов в предыдущем слое и выполняет некоторые операции над этими данными. Затем он передает свой вывод следующему слою и так далее, пока не будет достигнут последний слой.

Сеть обучается путем корректировки весов между каждым из нейронов. Каждый вес указывает, как важен входной сигнал для вывода нейрона. Система обучения пытается корректировать эти веса, чтобы минимизировать ошибку в выходных данных.

Сверточные нейронные сети

Сверточные нейронные сети используются в области компьютерного зрения. Они могут распознавать образы на изображениях, извлекать признаки и классифицировать объекты.

Сверточная нейронная сеть состоит из нескольких слоев. Каждый слой выполняет некоторые операции над изображением.

Первый слой выполняет операцию свертки, которая позволяет извлечь различные признаки из изображения. Затем результат передается следующему слою, который выполняет операцию подвыборки, уменьшая размерность данных и сохраняя основные признаки.

После нескольких таких слоев происходит операция выпрямления, которая преобразует изображение в вектор, и этот вектор подается на полносвязный слой. В конечном итоге происходит классификация объекта.

Применение нейросетей

Нейросети можно применять во многих областях науки и технологий, например:

- Обработка естественного языка. Нейросети могут использоваться для классификации текстовых данных, определения тональности и создания чат-ботов.

- Компьютерное зрение. Нейросети могут использоваться для распознавания образов на изображениях, извлечения признаков и классификации объектов.

- Управление производственными процессами. Нейросети могут использоваться для автоматизации процессов управления, прогнозирования спроса и оптимизации затрат.

- Финансовая аналитика. Нейросети могут использоваться для прогнозирования цен на финансовых рынках, а также для определения рисков и портфельного управления.

Заключение

Нейросети представляют собой очень мощный и эффективный инструмент, который может быть использован во многих областях науки и технологий. Существует множество типов нейронных сетей, каждый из которых может использоваться для решения различных задач. Все большие данные и их сложность - эти показатели развивают эту технологию и будут продолжаться в будущем.

Наиболее часто в качестве функций активации используются следующие виды сигмоид:

Функция Ферми (экспоненциальная сигмоида):

Рациональная сигмоида (при $=0 вырождается в т. н. пороговую функцию активации):

Гиперболический тангенс:

s - выход сумматора нейрона;

a - произвольная константа.

Список литературы:

1. Р. Тадеусевич Нейронные сети . Толковый словарь, 2022. – 134 с.
2. Ростовцев В. С. Искусственные нейронные сети. Учебник для вузов, 3-е изд., 2023. – 214 с.
3. [электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Нейронная_сеть (дата обращения 07.06.2023)