Особенности сети
Существует три типа нейронов:
Применение
Многие интернет ресурсы используют в своей работе нейронные сети, поскольку они позволяют обрабатывать текстовую, графическую и иную формацию в любых объемах. Данные сети состоят из множества соединенных между собой нейронов. При этом функционирование такой сети основано на деятельности головного мозга человека. Именно поэтому нейронные сети позволяют добиваться удивительных результатов по распознаванию, прогнозированию и обработке информации. Кроме того, они наделены способностью воспроизводить информацию, которая была получена ранее.
В целом, нейронная сеть представляет собой технический аналог головного мозга. В настоящее время разработаны и используются нейронные сети прямого распространения, в которых поток информации двигается по одному направлению. Однако есть сети рекуррентного типа, способные работать с информацией в разных направлениях.
Нейронная сеть состоит из миллионов отдельных взаимосвязанных единиц – нейронов. Каждый из них представляет собой вычислительную единицу. Она получает те или иные данные, обрабатывает их и передает далее другим нейронам по сети.
Входные, которые маркируются синим цветом.
Скрытые, маркируемые красным цветом.
Выходные, имеющие зеленый цвет.
Кроме того, в сетях используются контекстные нейроны и нейроны смещения. При этом каждая сеть включает несколько нейронов всех перечисленных типов. Если говорить об основах работы сети, то имеется три слоя – входной, скрытый и выходной, состоящие из нейронов соответствующего типа.
Функции входного слоя заключаются в получении данных, нейроны скрытого слоя производят необходимые вычисления, анализ информации, а выходной слой выдает конкретный результат.
При этом каждый нейрон обладает двумя основными параметрами - входными (input data) и выходными данными (output data). Во входное поле поступают совокупные данные со всех нейронов в предыдущем слое. После чего, происходит процесс нормализации переданной информации. Для этого применяется функция активации, которая позволяет получить выходные данные в нужном диапазоне. Это важно, так как сеть работает в формате числе 0,1, -1. Используется несколько функций активации. Наиболее распространенными являются линейная, логистическая и гиперболический тангенс.
После прочтения данной статьи, вам будет интересно почитать, как работает искусственный интеллект.
Представленные сети необходимы для решения сложных задач, когда требуется многоуровневый анализ, учет десятков и сотен различных факторов. Процесс идентичен тому, как происходит анализ информации в мозгу человека. Применение нейронных сетей позволяет решать следующие задачи:
Категорирование и классификация. Сеть анализирует данные о том или ином объекте сразу по нескольким параметрам и делает определенный вывод. К примеру, такие возможности широко используются банками и микрофинансовыми компаниями при принятии решение по кредитным заявкам. Так, в сеть поступает информация о заемщиках. Которые обратились с заявками на кредит. Она осуществляет анализ данных по возрасту, наличию других кредитов, уровню заработка, фактам предыдущих просрочек. Как результат, сеть одобряет выдачу займов одним и дает отрицательное заключение другим заемщикам. Именно благодаря работе нейронных сетей принятия решений по заявкам происходит буквально за несколько минут;
Прогнозирование и предсказание. Сеть анализирует данные о последовательности событий за определенный период. на основании динамики таких событий, она дает прогноз относительно того, как они будут развиваться в дальнейшем. Таким образом работают аналитические программы, предсказывающие рост или падение котировок акций. Прогнозы даются на основе амплитуды роста и падения за предыдущие периоды;
Распознавание. Данная возможность сетей позволяет определять положение предмета при фотографировании, выделять его, распознавать запрос пользователя еще до его полного введения. Такая возможность применяется наиболее широко, так как она используется в поисковиках, мобильных телефонах и прочих устройствах.
Возможности нейронных сетей уже весьма широки, но они будут расти и усложняться в дальнейшем, поскольку работа по модернизации ведется очень активно.
Таким образом, нейроннная сеть представляет собой технический продукт, работающий по аналогии с человеческим мозгом. Данный продукт широко используется для производства вычислений, прогнозирования и принятия решений. Фактически, он позволяет заменить человека и делает аналитическую работу в автоматическом режиме. Соответственно, применение сети максимально сокращает время, которое требуется для выполнения тех или иных операций.
