В мире ИИ (искусственного интеллекта) и МО (машинного обучения) мы хотим, чтобы наши машины думали как человеческий мозг.
Поскольку человеческий мозг может быстрее учиться и предсказывать что-то на основе своего прошлого опыта, мы хотим, чтобы наши машины работали так же.
Как мы знаем, сама нейронная сеть содержит слово нейрон, что означает нейтрон.
Итак, давайте начнем с понимания слова нейтрон.
Что такое нейтрон?
Основная рабочая единица мозга Нейроны, также известные как нервные клетки, посылают и получают сигналы от вашего мозга. Хотя нейроны имеют много общего с другими типами клеток, они структурно и функционально уникальны. Специализированные отростки, называемые аксонами, позволяют нейронам передавать электрические и химические сигналы другим клеткам.
Что такое нейронная сеть?
Нейронные сети — это вычислительные системы, смутно вдохновленные биологической нейронной сетью, составляющей мозг животных.
НС основана на наборе связанных единиц или узлов, называемых искусственными нейронами, которые грубо моделируют нейроны в биологическом мозге. Каждое соединение, как и синапсы в биологическом мозге, может передавать сигнал другим нейронам. Искусственный нейрон, который получает сигнал, затем обрабатывает его и может сигнализировать нейронам, связанным с ним. Сигнал на соединении представляет собой действительное число, а выход каждого нейрона вычисляется с помощью некоторой нелинейной функции суммы его входов. Соединения называются ребрами. Нейроны и ребра обычно имеют вес, который корректируется по мере обучения. Вес увеличивает или уменьшает силу сигнала в соединении. Нейроны могут иметь такой порог, что сигнал отправляется только в том случае, если совокупный сигнал пересекает этот порог. Как правило, нейроны объединяются в слои. Различные уровни могут выполнять различные преобразования своих входных данных. Сигналы проходят от первого слоя (входной слой) к последнему слою (выходному слою), возможно, после многократного прохождения слоев.
Нейронные сети обладают замечательной способностью извлекать значимые данные из неточных данных, которые используются для выявления тенденций и извлечения закономерностей, которые трудно понять ни компьютеру, ни людям. Обученную NN можно сделать «экспертом» в информации, которая была предоставлена для анализа и может использоваться для предоставления прогнозов.
Типы нейронной сети
- Нейронная сеть с прямой связью — искусственный нейрон: самый простой тип искусственной нейронной сети. В этом типе данные проходят через различные входные узлы, пока, наконец, не достигнут выходного узла. Проще говоря, движение данных происходит только в одном направлении. Это также называется фронтальной распространяющейся волной, что обычно достигается классификацией функции активации. Эта нейронная сеть может иметь только один слой или много скрытых слоев. В нейронной сети с прямой связью вычисляется сумма произведений всех входов и их весов, которая затем подается на выход.
- Нейронная сеть с радиальной базисной функцией.Нейронная сеть этого типа учитывает расстояние любой определенной точки относительно центра. Эти сети имеют два слоя. Во внутреннем слое функции объединяются в пары с радиальной базисной функцией. Выход данных функций учитывается, когда тот же результат вычисляется на следующем временном шаге. Этот тип нейронной сети обычно применяется в системах восстановления мощности.
- Многослойный персептрон. Эта нейронная сеть имеет три или более слоев. Он в основном используется для классификации данных, которые не могут быть линейно разделены. Этот тип искусственной нейронной сети полностью связан, потому что каждый отдельный узел, присутствующий в слое, связан с узлами в следующем слое. Он использует нелинейную функцию активации. Многослойная нейронная сеть персептрона применяется в технологиях машинного перевода и распознавания речи.
- Сверточная нейронная сеть.В этом типе нейронной сети используется разновидность многослойных персептронов. Сверточная нейронная сетьсодержит один или несколько слоев, которые могут быть объединены или полностью взаимосвязаны. Они показывают хорошие результаты в обнаружении парафраз и семантическом анализе. Они применяются при классификации изображений и обработке сигналов.
Преимущества нейронной сети?
- Хранение информации во всей сети: точно так же, как это происходит в традиционном программировании, где информация хранится в сети, а не в базе данных. Если несколько фрагментов информации исчезают из одного места, это не останавливает работу всей сети.
- Возможность работать с недостаточными знаниями: -После обучения ИНС выходные данные, полученные на основе данных, могут быть неполными или недостаточными. Важность этой недостающей информации определяет отсутствие производительности.
- Хорошая отказоустойчивость:- На генерацию выходных данных не влияет повреждение одной или нескольких ячеек искусственной нейронной сети. Это делает сети более устойчивыми к ошибкам.
- Распределенная память: чтобы искусственная нейронная сеть могла обучаться, необходимо наметить примеры и обучить их в соответствии с желаемым результатом, показывая эти примеры сети. Прогресс сети прямо пропорционален выбранным экземплярам.
- Постепенное повреждение.Действительно, сеть испытывает относительную деградацию и со временем замедляется. Но это не сразу разъедает сеть.
- Возможность обучать машину:-ANN учится на событиях и принимает решения, комментируя подобные события.
- Возможность параллельной обработки.Эти сети обладают численной силой, что позволяет им выполнять более одной функции одновременно.
Нейронные сети в медицине
Искусственные нейронные сети (ИНС) в настоящее время являются «горячей» областью исследований в медицине, и считается, что в ближайшие несколько лет они получат широкое применение в биомедицинских системах. На данный момент исследования в основном посвящены моделированию частей человеческого тела и распознаванию заболеваний по различным сканам (например, кардиограммам, компьютерным томографиям, ультразвуковым исследованиям и т. д.).
Нейронные сети идеально подходят для распознавания заболеваний с помощью сканирования, поскольку нет необходимости предоставлять конкретный алгоритм, как идентифицировать заболевание. Нейронные сети учатся на примерах, поэтому подробности о том, как распознать болезнь, не нужны. Что необходимо, так это набор примеров, репрезентативных для всех вариантов болезни. Количество примеров не так важно, как «количество». Примеры должны быть выбраны очень тщательно, если система должна работать надежно и эффективно.
Нейронные сети в бизнесе
Бизнес — это отвлеченная область с несколькими общими областями специализации, такими как бухгалтерский учет или финансовый анализ. Практически любое приложение нейронной сети подойдет для одной области бизнеса или финансового анализа.
Существует некоторый потенциал для использования нейронных сетей в бизнес-целях, включая распределение ресурсов и планирование. Существует также большой потенциал для использования нейронных сетей для интеллектуального анализа баз данных, то есть поиска шаблонов, скрытых в явно хранимой информации в базах данных. Большая часть финансируемых работ в этой области классифицируется как частная. Таким образом, невозможно отчитаться в полном объеме о проделанной работе. Большая часть работы связана с применением нейронных сетей, таких как сеть Хопфилда-Танка, для оптимизации и планирования.
Моделирование и диагностика сердечно-сосудистой системы
Нейронные сети используются экспериментально для моделирования сердечно-сосудистой системы человека. Диагноз может быть поставлен путем построения модели сердечно-сосудистой системы человека и сравнения ее с физиологическими измерениями пациента в реальном времени. Если эта процедура выполняется регулярно, потенциальные опасные заболевания могут быть обнаружены на ранней стадии и, таким образом, значительно облегчат процесс борьбы с болезнью.
Если вам понравился вышеупомянутый блог, поделитесь им.
❗ Ссылка на LinkedIn :-
