Искусственные нейронные сети – это основы искусственного интеллекта. Эти сети похожи и основаны на нейронной сетевой модели нашего мозга. Однако система пока не может конкурировать с человеческим мозгом, как мы можем себе представить, вдохновить и использовать здравый смысл, который системы не могут. В этой статье мы попытаемся понять концепцию искусственных нейронных сетей. Это означает изучение того, как продвинутые системы используют искусственные нейронные сети для поиска решений ошибок и самостоятельного обучения.

Искусственные нейронные сети

Функциональные возможности и компоненты искусственных нейронных сетей одинаковы. Подобно тому, как наши мозги используют нейронные сети для того, чтобы учиться на ошибках, искусственные нейронные сети также состоят из входного и выходного слоев. Нейроны содержат скрытый слой, который передает входной сигнал на выход, находя сложный паттерн и преобразуя его во что-то, что можно использовать на выходе. Когда нейрон делает предположение или принимает решение, он передает другим нейронам полную информацию, чтобы нейрон мог исправить выход первого нейтрона и научиться новым решениям. При глубоком изучении искусственные нейронные сети состоят из трех-десяти скрытых слоев, что повышает точность.

Типы искусственных нейронных сетей

Различные искусственные нейронные сети уникальны благодаря возможности решения ошибок различного уровня сложности. Например, наиболее часто используемая сеть – это нейронная сеть, передающая информацию в одном направлении. Однако рекуррентная нейронная сеть является еще одним широко распространенным вариантом. Эти нейронные сети передают информацию в различных направлениях. Допустим, вы хотите выполнять сложные задачи, такие как распознавание языка или изучение почерка. В этом случае вы можете использовать эти искусственные нейронные сети, потому что они могут отображать больше возможностей для обучения за короткое время.

Как работают искусственные нейронные сети

Когнитивные неврологи проводят много времени, понимая, как работают человеческие нейронные сети. Они следуют той же модели, что и наш мозг, который хорошо развит и взаимосвязан в поиске решений и обучении. Они наблюдают за расположением нейронов в нашем мозге в иерархии и обрабатывают различные типы информации. Например, когда на вход поступает некоторая информация, которая, по мнению мозга, изменяется, она затем передаётся более высокочувствительным нейронам. Это означает, что информация делится на различные менее взвешенные связи нейронов в различных кусочках. Каждый нейрон обрабатывает различную информацию с одной и той же ошибкой и делится информацией со старшим уровнем нейронов для дальнейшей комплексной обработки.

Искусственные нейронные сети выполняют свой процесс через различные слои математического представления, так что информация имеет к нему некоторую логику. Данные, которые сеть будет использовать для изучения, передаются на вход одного из миллионов искусственных нейронов. Эти нейроны являются единицами и имеют слоистое расположение. Почти каждый нейрон соединяется с другими нейронами. Соединение взвешивается, что определяет, какой нейрон будет получать информацию. Как только вход получает данные, он передает их скрытой единице, преобразуя данные для использования. Когда данные проходят через нейроны, каждая скрытая единица в нейроне будет продолжать решать проблему. Так работает процесс обучения.

Процесс обучения искусственных нейронных сетей

Информация, которую получает искусственная нейронная сеть, находится в изобилии. Эти наборы информации являются тренировочным набором. Если вы хотите, чтобы программа распознавала разницу между автомобилем и автобусом, вы поделитесь многочисленными фотографиями автомобиля, чтобы система начала учиться и узнавала, как выглядят автомобили для будущих справок.

Когда машина находится в процессе обучения, на выходе будет сравниваться результат работы машины с предоставленным вами описанием или источником. Если результат отличается, машина будет использовать алгоритм обратного размножения и корректировать то, что она узнает. Таким образом, система будет делиться входными данными, а скрытые слои будут корректировать информацию с помощью математических уравнений. Затем на выходе будет получена информация, сравнить результат с источником и передать его различным нейронам до тех пор, пока информация не будет верной. Этот процесс является глубоким изучением. Именно поэтому системы более интеллектуальные распознает.

Компоненты искусственных нейронных сетей

  1. Входной слой

Вход – это узел, который собирает информацию снаружи в нейрон. Они помогают передавать информацию на скрытый слой для процесса обучения.

  1. Скрытый слой

Скрытый слой преобразует данные, которые поступают через входной слой, и передает их на выходной слой. В простой искусственной нейронной сети есть только один скрытый слой. Однако для глубокого обучения требуется более трех скрытых слоев от сложного обучения.

  1. Выходной слой

Этот слой получает информацию от скрытого слоя и рассчитывает возможный вывод. Можно рассматривать вывод как результат входа, который получает нейрон.

  1. Нейроны

Искусственные нейроны – это математические функции, которые алгоритм использует в процессе обучения. Нейрон принимает информацию за вход и вычисляет, умножая ее на веса. Затем данные передаются другим нейронам.

  1. Пространство весов

Вес – это связь между устройствами. Весовое пространство – это параметр, который преобразует входные данные в результат умножением на вес. Затем он передает обработанные данные другим нейронам в искусственных нейронных сетях через выходной слой.

  1. Форвардный проход и обратный проход

При прямом проходе алгоритм будет передавать переменные в искусственных нейронных сетях. Однако, при обратном проходе, алгоритм будет обратно распространять ошибки, чтобы найти выход.

  1. Обратное распространение .

Обратное размножение – это алгоритм, который учится через ошибку, настраивая веса. Этот процесс делает систему надежной, уменьшая количество ошибок.

  1. Функция ошибки

Основная причина алгоритма – минимизация ошибки. Функция, которая помогает минимизировать ошибки в функции ошибки.

Заключение

Из информации, приведенной в этой статье, у вас теперь есть базовое представление о том, что такое искусственные нейронные сети и как они функционируют, чтобы минимизировать ошибки программы с помощью искусственного интеллекта. Эти сети могут изучать различные виды деятельности, такие как суммирование текста, подписи к картинкам, распознавание животных, а также распознавание языка или письма.