Что такое нейросеть: как устроен человеческий мозг «в цифре»

.
05/11/2023

За последние годы нейронные сети прошли путь от простых классификаторов изображений на смартфонах до помощников в решении глобальных научных задач. Во всех ситуациях, когда необходимо принимать решения на основе предыдущего опыта, современные нейронные сети могут заменить или дополнить работу человека. РБК Trends изучил, как устроены нейронные сети, как они работают, как их обучают и в каких областях они используются.

Что такое нейронная сеть?
нейросеть онлайн — это тип машинного обучения, при котором компьютерная программа имитирует работу человеческого мозга. Подобно тому как нейроны в мозге посылают друг другу сигналы, вычислительные элементы нейронной сети обмениваются информацией.

Принцип работы нейронных сетей
Каждая нейронная сеть состоит из искусственных нейронов, которые имитируют работу нейронов человека. Эти программные модули или узлы решают задачи, взаимодействуя и обмениваясь информацией.

Базовая нейронная сеть содержит три слоя искусственных нейронов

Входной слой — обрабатывает информацию извне, анализирует или классифицирует ее и передает на следующий слой;
Скрытый слой (их может быть несколько) — анализирует и обрабатывает выходные данные предыдущего слоя и передает их следующему слою; и
Выход — конечный результат после обработки всех данных.
Отличительной особенностью глубоких нейронных сетей является то, что искусственные нейроны в них связаны друг с другом, причем каждой связи присваивается определенный вес, отражающий ее важность. Кроме того, связи между нейронами являются «ожидаемыми». Это означает, что данные могут передаваться только в одном направлении. Это происходит, когда значение «веса» связи падает ниже заданного значения.

При обучении нейронной сети все «веса» изначально устанавливаются в случайные значения. Обучающие данные поступают на нижний слой — входной. Затем они проходят через последующие слои, пока не попадают на выходной слой. В процессе обучения веса и пороговые значения настраиваются до тех пор, пока обучающие данные не будут давать одинаковые результаты.