• Нейронные сети, вдохновлённые человеческим мозгом, — это тип вычислительной архитектуры, основанный на модели работы человеческого мозга.
  • Они работают через слои, включая входной, скрытый и выходной, что обеспечивает обучение и прогнозирование.
  • Типы нейронных сетей включают сети прямого распространения, где данные движутся линейно; сети обратного распространения, которые уточняют прогнозы за счёт непрерывной обратной связи; и свёрточные сети, предназначенные для анализа изображений, например для распознавания изображений с помощью ИИ.

НАШЕ МНЕНИЕ
Нейронные сети, хотя и кажутся далёкими от повседневной жизни, незаметно вплетены в неё. Они позволяют нам погружаться в контент, созданный под наши интересы, и легко взаимодействовать с виртуальными помощниками, такими как Siri.Поэтомупонимание их устройства позволяет нам лучше использовать их возможности, чтобы обогащать нашу жизнь.
— Одри Хуанг, корреспондент BTW

В статье рассматриваются определение, принципы работы и типы нейронных сетей.

Что такое нейронные сети?

Нейронная сеть, или искусственная нейронная сеть, — это тип вычислительной архитектуры, основанный на модели работы человеческого мозга. Нейронные сети состоят из набора вычислительных элементов, называемых «узлы». Эти узлы передают данные друг другу — подобно тому, как нейроны в мозге передают друг другу электрические импульсы. Нейронные сети используются в машинном обучении — классе компьютерных программ, которые получают знания без явных инструкций.

Читайте также:Частные беспроводные сети: право собственности, спектр и применение

Читайте также:Выделенные линии Ethernet и беспроводные сети

Как они работают?

Нейронные сети состоят из множества узлов, распределённых как минимум по трём слоям: входному, скрытому и выходному. Кроме того, помимо входного и выходного слоёв может быть несколько скрытых слоёв. Независимо от положения в сети каждый узел выполняет определённые операции по обработке данных, полученных от предыдущего узла или от входного слоя. По сути, каждый узел содержит уникальную математическую формулу, в которой отдельным переменным присваиваются разные веса. Если результат применения этой формулы к входным данным превышает установленный порог, узел передаёт данные на следующий слой.

Если же выходное значение оказывается ниже порога, данные на следующий слой не передаются.

Какие бывают типы нейронных сетей?

Нейронные сети различаются методами обработки данных и количеством скрытых слоёв. Существует три их типа: нейронные сети прямого распространения, нейронные сети обратного распространения и свёрточные нейронные сети.

1. Нейронные сети прямого распространения

Такие нейронные сети представляют собой базовую структуру искусственной нейронной сети. Они передают данные только в одном направлении — от входного узла к последующему выходному узлу. Хотя это не обязательно, они могут включать скрытые слои для решения более сложных задач. Их процесс обучения развивается постепенно за счёт механизмов обратной связи. Распознавание лиц служит примером сети прямого распространения.

2. Нейронные сети обратного распространения

Эти нейронные сети работают непрерывно: каждый узел сохраняет своё выходное значение и распространяет его обратно по сети, формируя прогнозы на каждом слое. Это обеспечивает постоянное обучение и уточнение прогнозов.

3. Свёрточные нейронные сети

Свёрточные нейронные сети (CNN) используют скрытые слои для выполнения математических операций и создания карт признаков участков изображения, которые легче классифицировать. Каждый скрытый слой получает отдельный фрагмент изображения для декомпозиции, что позволяет проводить дальнейший анализ и в конечном счёте предсказывать содержимое изображения. Распознавание изображений с помощьюИИ— яркий пример использования свёрточных нейронных сетей.