Нейронная сеть

Нейронная сеть или искусственные нейронные сети (Artificial Neural Network) — это сложные вычислительные системы, основанные на нейронной структуре человеческого мозга. Они служат основой машинного обучения, позволяя компьютерам обучаться и интерпретировать данные. Процесс основан на приеме входных данных, их обработке на нескольких уровнях с использованием регулируемых весов (настраиваемых на этапе обучения) и выдаче прогнозируемого результата.

Внутреннее устройство
Нейронные сети работают по принципу эмуляции биологических нейронов, из которых состоит человеческий мозг. Подобно тому, как нейроны передают сигналы другим нейронам через синапсы, ANN передают данные через сеть взаимосвязанных слоев узлов, или «искусственных нейронов».

Каждый узел применяет определенную функцию к входным данным и передает результат на следующий слой. Сеть обучается, регулируя веса и смещения этих узлов в зависимости от ошибки предсказания выходных данных. Этот метод известен как метод обратного распространения.

Типы нейронных сетей

• Нейронные сети с прямой связью (FNN). Информация в FNN движется только в одном направлении — от входного слоя через скрытые слои к выходному слою. Они широко используются в задачах распознавания образов.
• Конволюционные нейронные сети (CNN). CNN предназначены для обработки данных, похожих на сетку. Они имеют конволюционные слои, которые применяют фильтры к входным данным. Подходят для таких задач, как распознавание изображений и видео.
• Рекуррентные нейронные сети (RNN). RNN имеют связи, образующие направленные циклы. Это позволяет им сохранять своего рода «память» о предыдущих входных данных. Подходят для задач с последовательными данными, таких как распознавание речи или прогнозирование временных рядов.
• Сети с длинной кратковременной памятью (LSTM). Предназначены для запоминания долгосрочных зависимостей в последовательных данных, с чем не справляются стандартные РНС. Их часто используют в задачах обработки естественного языка.
• Сети с радиальными базисными функциями (RBFN). RBFN имеют один скрытый слой нейронов, активация которых определяется расстоянием от центра нейрона. Их широко используют для аппроксимации функций и решения задач управления.
• Самоорганизующиеся карты (SOM). SOM используют неконтролируемое обучение для создания низкоразмерного представления высокоразмерных данных, что делает их полезными для визуализации сложных данных.
• Генеративные адверсарные сети (GAN). GAN состоят из двух сетей: сети-генератора, которая создает новые экземпляры данных, и сети-дискриминатора, которая пытается отличить настоящие экземпляры от поддельных. Такие сети используют для создания контента.

Применение нейронных сетей
Нейронные сети активно применяются в различных отраслях для решения широкого спектра задач. Например, распознавание образов в изображениях и видео, персонализация рекомендаций в онлайн-сервисах, автоматизация управления производственными процессами, анализ медицинских данных для диагностики заболеваний, разработка самоуправляемых автомобилей, обработка и перевод естественных языков, а также создание контента.