Нейронная сеть — это метод в области искусственного интеллекта (ИИ), используемый для обучения компьютеров обработке данных, имитируя работу человеческого мозга. Конкретно, это техника машинного обучения (machine learning), относящаяся к разделу глубокого обучения (deep learning) — использующая узлы (аналогичные нейронам) взаимосвязанные в многоуровневой структуре, напоминающей нейронную сеть мозга.

Эта система обладает способностью к адаптации, то есть компьютер может учиться на собственных ошибках и постоянно улучшать точность с течением времени. Термин «искусственный нейрон» происходит от того, что структура сети имитирует способ передачи сигналов между нейронами в мозге.

Хотя концепция искусственных нейронных сетей была сформирована ещё давно (Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс разработали первую модель искусственного нейрона в 1943 году), широкое применение эта технология получила лишь в 1980-х годах в области науки о данных.

Сегодня искусственные нейронные сети получили широкое распространение и стали ключевым инструментом во многих отраслях промышленности и современных системах ИИ. Они являются основой современных алгоритмов глубокого обучения — большинство прорывов в ИИ последних лет связаны с глубокими нейронными сетями.

Структура и принцип работы нейронной сети

Искусственная нейронная сеть построена по образцу биологического мозга. В человеческом мозге миллиарды нейронов связаны сложной сетью и передают электрические сигналы для обработки информации; аналогично, искусственная нейронная сеть состоит из множества искусственных нейронов (программных единиц), связанных между собой для решения определённой задачи.

Каждый искусственный нейрон представляет собой вычислительную функцию (называемую узлом, или node), которая принимает входные сигналы, обрабатывает их и генерирует выходной сигнал, передаваемый следующему нейрону. Связи между нейронами моделируют синапсы в человеческом мозге.

Базовая нейронная сеть обычно имеет многоуровневую структуру с тремя основными типами слоёв:

• Входной слой: Принимает информацию из внешнего мира. Узлы входного слоя выполняют предварительную обработку данных (например, нормализацию, простое извлечение признаков) и передают закодированные сигналы следующему слою.
• Скрытые слои: Получают сигналы от входного слоя (или предыдущих скрытых слоёв) и выполняют более глубокий анализ. Нейронные сети могут иметь несколько скрытых слоёв (чем больше слоёв, тем «глубже» сеть). Каждый скрытый слой выделяет более сложные признаки из выходных данных предыдущего слоя и передаёт результаты дальше.
• Выходной слой: Формирует окончательный результат сети после обработки всех данных. Выходной слой может содержать один или несколько узлов в зависимости от задачи. Например, для задачи бинарной классификации (да/нет, есть/нет) достаточно одного узла (с результатом 0 или 1); для многоклассовой классификации выходной слой содержит соответствующее количество узлов, каждый из которых отвечает за отдельный класс.

В процессе обработки каждой связи между нейронами присваивается вес (weight), отражающий степень влияния сигнала. Кроме того, каждый нейрон применяет активационную функцию с определённым порогом: если сумма входных сигналов (после умножения на веса) превышает порог, нейрон «активируется» (генерирует выходной сигнал), иначе сигнал не передаётся.

Благодаря этому механизму важные сигналы (с высокими весами) проходят через сеть, а шум и слабые сигналы ограничиваются.

Если нейронная сеть содержит несколько скрытых слоёв (обычно более двух), её называют глубокой нейронной сетью (deep neural network). Глубокие сети являются основой современных методов глубокого обучения. Они имеют миллионы параметров (весов) и способны изучать чрезвычайно сложные нелинейные зависимости между входом и выходом.

Однако цена за это — необходимость больших объёмов обучающих данных и значительно большее время вычислений по сравнению с традиционными моделями машинного обучения.

Процесс обучения искусственной нейронной сети

Нейронная сеть — это не жёстко запрограммированная система с фиксированными правилами, а система, которая обучается решать задачи на основе примеров данных. Процесс «обучения» нейронной сети называется тренировкой (training).

В ходе обучения сети предоставляется большой объём входных данных и (обычно) соответствующая желаемая выходная информация, чтобы сеть могла самостоятельно корректировать свои параметры. Нейронная сеть использует разницу между предсказанным результатом и ожидаемым для настройки внутренних весов, улучшая свою производительность.

Иными словами, после каждого предсказания сеть сравнивает результат с правильным ответом и корректирует веса связей так, чтобы в следующий раз предсказание было точнее.

Одним из популярных алгоритмов обучения нейронных сетей является алгоритм обратного распространения ошибки (backpropagation). Этот алгоритм выполняет итеративный цикл: сигнал проходит вперёд через слои для вычисления выхода, затем ошибка между предсказанным и правильным выходом передаётся обратно по сети.

На основе этой ошибки сеть обновляет веса — увеличивает веса связей, которые дали правильное предсказание, и уменьшает веса связей, приведших к ошибке. Этот процесс повторяется тысячи и миллионы раз, пока сеть не достигнет состояния, когда ошибка между предсказанием и реальностью находится в приемлемых пределах.

После обучения нейронная сеть может обобщать знания: она не просто «запоминает» обучающие данные, но и способна применять полученные знания для предсказания новых, ранее не встречавшихся данных. Обучение может проходить разными способами (с учителем, без учителя, с подкреплением), в зависимости от конкретной задачи.

В итоге, искусственная нейронная сеть становится мощным инструментом, позволяющим быстро и точно классифицировать, распознавать или предсказывать данные — например, поисковый алгоритм Google является известной крупномасштабной нейронной сетью на практике.

Стоит отметить, что существует множество архитектур нейронных сетей, разработанных для разных типов данных и задач.

Некоторые популярные архитектуры включают: прямые сети (feedforward neural network — самая простая форма, односторонняя передача сигнала от входа к выходу), рекуррентные нейронные сети (recurrent neural network, RNN — подходят для последовательных данных, таких как текст или звук), сверточные нейронные сети (convolutional neural network, CNN — специализированы на обработке изображений и видео), а также автокодировщики (autoencoder — часто используются для сжатия данных и извлечения признаков).

Каждый из этих типов сетей имеет свою структуру и особенности работы, но все они следуют общему принципу нейронных сетей: множество взаимосвязанных нейронов, обучающихся на данных.

Практическое применение искусственных нейронных сетей

Благодаря способности к обучению и обработке сложных моделей, искусственные нейронные сети уже широко применяются во многих различных областях. Ниже приведены некоторые типичные применения нейронных сетей на практике:

Компьютерное зрение: 

Нейронные сети помогают компьютерам «видеть» и понимать содержимое изображений и видео так же, как человек. Например, в автономных автомобилях нейронные сети используются для распознавания дорожных знаков, пешеходов, транспортных средств и других объектов на основе данных с камер.

Модели CNN позволяют автоматически классифицировать объекты на изображениях (распознавание лиц, различение кошек и собак и т. д.) с высокой точностью.

Обработка речи:

Виртуальные ассистенты, такие как Amazon Alexa, Google Assistant, Siri и другие, работают на основе нейронных сетей для распознавания речи и понимания человеческой речи. Эта технология позволяет преобразовывать голос в текст, активировать голосовые команды и даже имитировать голос.

Благодаря нейронным сетям компьютеры могут анализировать звуковые характеристики (тон, интонацию) и понимать смысл независимо от региональных акцентов или языков.

Обработка естественного языка (NLP): 

В области языка нейронные сети используются для анализа и генерации естественного языка. Приложения, такие как машинный перевод, чат-боты, системы автоматических вопросов-ответов и анализ эмоций в социальных сетях, используют нейронные сети (обычно RNN или современные архитектуры Transformer) для понимания и генерации человеческой речи. Благодаря этому компьютеры могут изучать грамматику, семантику и контекст для более естественного общения.

Финансы и бизнес: 

В финансовой сфере нейронные сети применяются для прогнозирования рыночных колебаний, таких как цены акций, валютные курсы, процентные ставки, на основе огромных исторических данных. Распознавая шаблоны в прошлых данных, нейронные сети помогают прогнозировать будущие тенденции и выявлять мошенничество (например, обнаружение подозрительных операций по кредитным картам).

Многие банки и страховые компании используют нейронные сети для оценки рисков и принятия решений (например, одобрение кредитов, управление инвестиционными портфелями) более эффективно.

Медицина и здравоохранение: 

В медицине нейронные сети помогают врачам в диагностике и принятии решений по лечению. Примером является использование сетей CNN для анализа медицинских изображений (рентген, МРТ, микроскопические снимки) с целью обнаружения признаков заболеваний, которые могут быть незаметны невооружённым глазом.

Кроме того, нейронные сети применяются для прогнозирования вспышек заболеваний, анализа геномных последовательностей и персонализации лечебных планов на основе больших данных о генах и медицинских картах. Они повышают точность и скорость диагностики, способствуя улучшению качества медицинского обслуживания.

>>> Нажмите, чтобы узнать:

Что такое компьютерное зрение? Применение и принципы работы

Что такое обработка естественного языка?

Таким образом, искусственные нейронные сети являются ключевой основой многих достижений в современном ИИ. Эта технология позволяет компьютерам обучаться на данных и самостоятельно принимать интеллектуальные решения с минимальным вмешательством человека, благодаря способности моделировать сложные нелинейные зависимости между входными и выходными данными.

От анализа изображений и звука до понимания языка и прогнозирования трендов — нейронные сети открывают новые возможности, ранее недоступные. В будущем, с развитием больших данных и вычислительных мощностей, искусственные нейронные сети обещают дальнейшее эволюционное развитие и появление ещё более прорывных приложений, формируя следующее поколение интеллектуальных технологий.

Следите за INVIAI, чтобы получать больше полезной информации!