Виды нейросетей: кратко

В мире современных технологий нейросети становятся всё более важным инструментом. Они применятся в самых различных областях. Начиная от медицины и заканчивая автомобильной промышленносью. В связи с этим вопрос о понимании различных типов нейросетей становится ключевым для тех, кто стремится воспользоваться всеми преимуществами этой передовой технологии. В данной статье мы предлагаем кратко и обзорно узнать о различных видах нейросетей. Мы обратим внимание на их основные характеристики, преимущества и области применения. С помощью этого обзора вы сможете получить представление о широком спектре нейросетевых архитектур и выбрать наиболее подходящий вариант для своих задач и проектов.

Введение в нейросети и виды нейросетей – кратко

В этой статье мы разберем четыре вида нейросетей:

  • Перцептрон
  • Нейронная сеть с прямой передачей
  • Многослойный перцептрон
  • Сверточная нейронная сеть

Нейронные сети представляют собой глубокое обучение с использованием искусственного интеллекта. Некоторые сценарии применения слишком тяжелы или выходят за рамки возможностей традиционных алгоритмов машинного обучения. Нейронные сети, как известно, помогают в таких сценариях.

Искусственные нейронные сети вдохновлены биологическими нейронами в человеческом организме, которые активизируются при определенных обстоятельствах, что приводит к соответствующим действиям, выполняемым организмом в ответ. Искусственные нейронные сети состоят из различных слоев взаимосвязанных искусственных нейронов, управляемых функциями активации, которые помогают включать и выключать их. Как и в традиционных машинных алгоритмах, здесь тоже есть определенные значения, которые нейронные сети усваивают на этапе обучения.

Вкратце, каждый нейрон получает умноженную версию входов и случайных весов, к которым затем добавляется статическое значение смещения (уникальное для каждого слоя нейронов). Затем это передается соответствующей функции активации, которая решает, какое значение будет выдано нейроном. Существуют различные функции активации в зависимости от характера входных значений. После того как выход сгенерирован на последнем слое нейронной сети, вычисляется функция потерь (вход и выход), и выполняется обратное распространение, где веса подстраиваются так, чтобы потери были минимальными. Поиск оптимальных значений весов – это то, на чем сосредоточена вся операция.

Дополнительно

Для лучшего понимания, пожалуйста, ознакомьтесь со следующим.

Веса – это числовые значения, которые умножаются на входах. При обратном распространении они изменяются для уменьшения потерь. Проще говоря, веса – это выученные машиной значения из нейронных сетей. Они самонастраиваются в зависимости от разницы между прогнозируемыми выходами и обучающими входами.

Функция активации – это математическая формула, которая помогает нейрону включаться/выключаться.

  • Входной уровень представляет размеры входного вектора.
  • Скрытый уровень представляет собой промежуточные узлы, которые делят входное пространство на области с (мягкими) границами. Он принимает набор взвешенных входных сигналов и производит выходной сигнал с помощью функции активации.
  • Выходной уровень представляет собой выход нейронной сети.

Виды нейросетей

Давайте кратко пройдемся по тому, какие есть виды нейросетей. Существует множество типов нейронных сетей, которые уже доступны или находятся в стадии разработки. Их можно классифицировать в зависимости от структура, потока данных, используемых нейронов и их плотности, слоев и их глубинных фильтров активации и т. д.

Перцептрон

Модель перцептрона, предложенная Минским-Папертом, – одна из самых простых и старых моделей нейронов. Это самая маленькая единица нейронной сети, которая выполняет определенные вычисления для обнаружения особенностей или бизнес-интеллекта во входных данных. Он принимает взвешенные входные данные и применяет функцию активации для получения конечного результата. Перцептрон также известен как TLU (пороговый логический блок).

Перцептрон – это алгоритм контролируемого обучения, который классифицирует данные на две категории, таким образом являясь бинарным классификатором. Он разделяет входное пространство на две категории с помощью гиперплоскости, представленной уравнением.

Преимущества перцептрона

Перцептроны могут реализовывать логические вентили типа AND, OR или NAND.

Недостатки перцептрона

Перцептроны могут обучаться только линейно разделимым задачам, таким как булева И. Для нелинейных задач, таких как булева задача XOR, он не подходит.

Нейронные сети с прямой передачей данных

Приложения, созданные с помощью нейронных сетей с прямой передачей данных:

  • Простая классификация (когда традиционные алгоритмы классификации, основанные на машинном обучении, имеют ограничения)
  • Распознавание лиц (простая обработка изображений)
  • Компьютерное зрение (когда целевые классы трудно классифицировать)
  • Распознавание речи

Это простейшая форма нейронных сетей, в которых входные данные движутся только в одном направлении, проходя через искусственные нейронные узлы и выходя через выходные узлы. Скрытые слои могут присутствовать или отсутствовать, но входной и выходной слои присутствуют. Исходя из этого, их можно классифицировать как однослойные или многослойные нейронные сети с прямой передачей данных.

Количество слоев зависит от сложности функции. В ней есть однонаправленное прямое распространение, но нет обратного распространения. Веса здесь статичны. Функция активации подается на входы, которые умножаются на веса. Для этого используется классифицирующая функция активации или ступенчатая функция активации. Например: Нейрон активируется, если его значение выше порога (обычно 0), и на выходе получается 1. Нейрон не активируется, если он ниже порога (обычно 0), что считается -1.

Преимущества нейронных сетей с прямой передачей данных

  1. Менее сложны, просты в разработке и обслуживании
  2. Быстрота и скорость (одностороннее распространение)
  3. Высокая чувствительность к зашумленным данным

Недостатки нейронных сетей с прямой передачей данных:

  1. Не могут быть использованы для глубокого обучения (из-за отсутствия плотных слоев и обратного распространения)

Многослойный перцептрон

Приложения на многослойном перцептроне могут:

  • Распознавать речь
  • Делать машинный перевод
  • Обладают сложной классификацией

Это начальный этап создания сложных нейронных сетей, в которых входные данные проходят через различные слои искусственных нейронов. Каждый узел соединен со всеми нейронами в следующем слое, что делает нейронную сеть полностью связанной. Присутствуют входной и выходной слои и несколько скрытых слоев, т. е. как минимум три или более слоев в сумме. Нейронная сеть имеет двунаправленное распространение, т. е. прямое и обратное распространение.

Входные данные умножаются на веса и подаются на функцию активации, а при обратном распространении они изменяются для уменьшения потерь. Проще говоря, веса – это машинные значения, выученные нейросетью. Они самонастраиваются в зависимости от разницы между прогнозируемыми выходами и обучающими входами.

Преимущества многослойного перцептрона

  1. Используется для глубокого обучения (благодаря наличию плотных полносвязных слоев и обратному распространению).

Недостатки многослойного перцептрона:

  1. Сравнительно сложный дизайн и обслуживание
  2. Сравнительно медленный (зависит от количества скрытых слоев)

Сверточная нейронная сеть

Приложения на основе сверточной нейронной сети:

  • Обрабатывают изображения
  • Компьютерное зрение
  • Распознают речь
  • Машинный перевод

Сверточная нейронная сеть содержит трехмерное расположение нейронов вместо стандартного двумерного массива. Первый слой называется сверточным. Каждый нейрон в сверточном слое обрабатывает информацию только из небольшой части зрительного поля. Входные признаки поступают пакетно, как через фильтр. Сеть понимает изображения по частям и может выполнять эти операции несколько раз. Это нужно для завершения полной обработки изображения. Под обработкой подразумевается преобразование изображения из шкалы RGB или HSI в шкалу серого. Дальнейшие изменения в значении пикселей помогают обнаружить края. И изображения способны классифицироваться по различным категориям.

Распространение информации бывает однонаправленным, когда CNN содержит один или несколько сверточных слоев с последующим объединением, и двунаправленным, когда выход сверточного слоя поступает в полностью связанную нейронную сеть для классификации изображений, как показано на диаграмме выше. Фильтры используются для выделения определенных частей изображения. В MLP входы умножаются на веса и подаются на функцию активации. Сверточность использует RELU, а MLP – нелинейную функцию активации с последующим softmax. Сверточные нейронные сети показывают очень эффективные результаты при распознавании изображений и видео, семантическом разборе и обнаружении перефразировки.

Преимущества сверточной нейронной сети:

  1. Используется для глубокого обучения с небольшим количеством параметров
  2. Меньше параметров для обучения по сравнению с полностью подключенным слоем

Заключение: виды нейросетей – кратко

Мы кратко рассмотрели различные виды нейросетей. Но глубокое знание и понимания этого является ключевым шагом в освоении и применении современных методов машинного обучения и искусственного интеллекта. Сегодня нейросети играют важную роль в развитии новых технологий, и знание об их разнообразии и функциональности становится всё более ценным. Мы призываем вас продолжать изучение этой увлекательной области исследований и экспериментировать с различными типами нейросетей в ваших проектах и задачах. Будущее принадлежит нейронным сетям, и ваш вклад может сделать его ещё более захватывающим и инновационным.

Дополнительные материалы: виды нейросетей – кратко

Related Posts

Цифровые технологии в искусстве

Цифровые технологии в искусстве

Мир искусства постоянно меняется, развивается и продвигается к новым знаниям. Цифровые технологии в искусстве играют ключевую роль в этом процессе. Они открывают перед художниками широкий спектр новых…

Edge Computing

Edge Computing

Пограничные вычисления (Edge Computing) – это система распределенных вычислений. Она позволяет приблизить корпоративные приложения к источникам данных. Например, таким как устройства IoT или локальные пограничные серверы. Такая…

Нейроинженерия

Нейроинженерия

Биоинженерия включает в себя различные области. Все они связаны с определенными функциями организма и манипуляциями над нейронными системами. При работе в биоинженерии требуется специализированная подготовка и навыков….

Дополненная реальность развитие

Дополненная реальность: развитие

От первой компьютерной графики и проекций в шестидесятых и семидесятых годах до новейших AR-игр и набора разработчика Microsoft HoloLens – сферы применения и возможности AR постоянно развиваются….

Биоинформатика применение

Биоинформатика: применение

Биоинформатика – это интегративная область наук о жизни, объединяющая биологию и информационные технологии, а ее применение включает в себя изучение молекулярных последовательностей и данных геномики. Являясь комбинацией…

Лучшие практики тестирования

Лучшие практики тестирования

Выявление ошибок в программном обеспечении до его выпуска имеет решающее значение для обеспечения успеха проекта как с точки зрения вовлеченности пользователей, так и с финансовой точки зрения….

Мы используем cookie-файлы для наилучшего представления нашего сайта. Продолжая использовать этот сайт, вы соглашаетесь с использованием cookie-файлов.
Принять
Отказаться