Как работают искусственные нейронные сети?

Развитие технологий привело к появлению целой череды впечатляющих и порой удивительных изобретений, которые поражают даже современных людей, не идущих в ногу со временем. К числу таких изобретений, безусловно, относятся искусственные нейронные сети, то есть математические модели, повторяющие структуру естественных нейронов и нейронных цепей человеческого мозга. Основной целью их создания было облегчить жизнь - они обладают способностью обучаться, а значит, решать новые задачи, используя ранее собранную информацию. В результате искусственные нейронные сети могут быть успешно использованы на финансовых рынках или в медицине. Читайте больше информации в нашей статье.

Как работает человеческий мозг?
Искусственные нейронные сети передают информацию и принимают частичные решения, подобно человеческому мозгу. На каждое наше решение влияет множество данных и информации, накопленных в течение жизни, более или менее значимых в каждый конкретный момент времени.


Каждый нейрон в человеческом мозге имеет множество входов и один выход, входы соединены с выходами других нейронов, и информация передается по этому пути. Нейроны реагируют на стимул, входной рецептор, значение которого должно быть выше порогового значения. Например, если мы идем за покупками, мы либо купим что-то, либо нет, в зависимости от того, какие стимулы действуют на нас. Просто. Однако покупке нужно было учиться - и именно здесь начинаются проблемы многих искусственных широкозонных нейронных сетей.

От чего зависит работа искусственных нейронных сетей?
Ведь искусственные нейронные сети используют алгоритмические инструменты и с их помощью имитируют работу человеческого мозга при решении задач. Однако для того, чтобы они работали так, как ожидали их создатели, необходимо выполнить ряд условий.



Искусственная нейронная сеть будет работать эффективно, если в нее поступает нужное количество информации и данных, если всем этим данным придается нужный вес и т.д. Однако это не всегда так очевидно и просто, как кажется. Существует даже целая дисциплина, которая занимается извлечением информации, важной для данной проблемы - качество работы нейронной сети в огромной степени зависит от того, правильно ли она выбрана. Даже сбор данных может быть проблематичным, не говоря уже о расстановке приоритетов.

Однако после сбора данных и определения приоритетов можно приступать к обучению сети. Основой успеха является хорошее качество данных, медленное обучение, предоставление сети нового опыта. Окончательное качество сети также сильно зависит от скорости обучения - чем она медленнее, тем лучше.

Существует два типа искусственных нейронных сетей:

"с учителем", т.е. такой, где исследователь знает результат, которого он намерен достичь при обучении сети, и уменьшает разницу между входными и желаемыми данными путем инкрементального обучения,
"без учителя", т.е. такая, которая действует как самоорганизующаяся карта.

Сообщает lingvoda.ru

 

Новость из рубрики: Статьи

 

Поделиться новостью:

 

Топ новости часа

• Российские учёные разработали первый в мире сухой назальный спрей на основе аэрогеля...
• Ушла из жизни пострадавшая в «Хромой лошади» Ирина Пекарская...
• Samsung оценила свой сверхъяркий 77-дюймовый QD-OLED телевизор в $4500...
• Путин выступил на митинге в поддержку войны. Его речь длилась меньше четырех минут...
• Свердловчане и челябинцы заинтересовались Пермью после рекламы юбилея города...
• Совместимы ли кофеин и алкоголь...