Тюлягин > Технологии > Вы здесь и сейчас

Нейросеть — что это такое и как она работает простыми словами?


Здравствуйте, уважаемые читатели проекта Тюлягин! Сегодня в новой статье мы обсудим, что такое нейросеть и как она работает. Кроме этого из статьи вы поймете для чего вообще нужны нейросети. А также рассмотрим возможности нейросетей на которые они способны и которые они еще не могут делать. Важно понимать, что под нейросетью в данной статье мы будем понимать искусственную нейронную сеть.

Нейросеть - что это такое и как она работает простыми словами

Содержание статьи:

Что такое Нейросеть?

Нейросеть — это написанная человеком компьютерная программа, которая функционирует и работает подобно человеческому мозгу. А именно программа пропускает входную информацию в виде данных через систему «нейронов». Нейроны в данном случае представляют из себя более простые программы, которые взаимодействуют между собой и на выходе преобразуют данные в некоторый результат, на основе этих взаимодействий, опыта и ошибок предыдущих операций программы. То есть другими словами нейросеть — это программа способная к самообучению. Название нейросети происходит из-за похожести на функционирования нервной системы и мозга человека. Так слово «нейрон» происходит от греческого слова «нерв».

Как работает Нейросеть?

Как я уже писал выше нейросеть — это определенная программа, написанная человеком и работающая по принципу нашего с вами мозга. Эта программа состоит из множества других встроенных программ, которые принимают информацию, производят простейшие операции и вычисления и передают данные дальше. У каждой программы или так называемого «нейрона» существует два параметра — это вход и выход. Именно входной и выходной информацией (или сигналами) нейроны взаимодействуют между друг другом. У каждого нейрона есть собственный внутренний алгоритм который воздействует на входной сигнал, трансформирует его и выдает видоизмененный.

Нейроны отвечают за различные функции, например прием, обработку или выдачу данных. Нейроны которые близки по назначению объединяются в слои и уровни. А связи между нейронами по аналогии со строением мозга человека называют синапсами.

В ходе взаимодействий, встроенные в программу «нейроны» выявляют сложные зависимости и связи между входной и выходящей информацией, после чего образовывают некоторое обобщение результатов. Кроме этого искусственные нейронные сети помимо анализа информации также могут воспроизводить и дополнять свой собственные опыт и выводы из предыдущих ошибок.

Для чего нужны Нейросети и на что они способны?

На текущий момент искусственные нейронные сети, созданные людьми, способны решить ряд задач и выполнять действия по сортировке, предсказанию и распознаванию различной информации, событий или объектов:

  • определять класс и название объекта по фотографии, находить похожие фото
  • разделять большое количество данных или предметов по определенным признакам на группы и классы
  • выявлять зависимость одних объектов от других и обобщать их
  • прогнозировать различные события, показатели, демографические данные, экономические показатели, котировки акций, прогноз погоды и т.д..
  • выявлять и определять целевую аудиторию для проведения маркетинговых компаний
  • создавать обучающие алгоритмы в симуляции спортивных соревнований и компьютерных играх
  • диагностировать потенциальные болезни в медицине
  • используются для анализа платежеспособности людей при выдачи им кредита или ипотеки
  • используются поисковыми роботами для выдачи и формирования рекомендованного контента

Также, кроме перечисленных выше вариант использования нейросетей, существуют и другие, не совсем тривиальные — запись музыки и видео.

Помимо этого, важно понимать что искусственные нейронные сети — это не простые алгоритмы, которые выполняют заранее определенные действия в определенный момент. Нейросети — это программы, которые способны обучаться на собственном опыте, ошибках и получаемой информации вокруг. Так они могут обрабатывать большое количество информации, в разных ее видах, в том числе и способны обрабатывать человеческую речь.

Виды нейросетей

Виды нейросетей могут отличаться по способу приема сигнала и данных, так существует нейросети, которые принимают сигналы (или как их также называют синапсами) на только входные нейроны, принимают на все нейроны одновременно, а также на нейроны разных слоев и уровней.

Всего существует большое множество классификаций нейросетей по разным характеристикам:

  • нейросети по типу входной информации
  • нейросети по способу обучения
  • нейросети по способу настройки синапсов
  • нейросети по времени передачи сигнала
  • нейросети по типу и характеру связи

Вот лишь одна из возможных классификаций нейросетей, сформированная на основе их архитектур, с примерами их моделей и используемых технологий:

  1. Сверточные нейронные сети (CNN):
    • ResNet (Residual Networks): Внесли значительный вклад в решение проблемы затухающих градиентов, что позволяет строить глубокие нейронные сети.
    • Inception (GoogLeNet): Использует блоки с различными размерами ядер для извлечения признаков на разных уровнях.
    • VGG (Visual Geometry Group): Известен своей простой структурой с использованием небольших сверточных фильтров.
  2. Рекуррентные нейронные сети (RNN):
    • LSTM (Long Short-Term Memory): Решает проблему затухающих градиентов в RNN, подходит для обработки последовательностей данных.
    • GRU (Gated Recurrent Unit): Другой тип RNN, менее сложный, но часто работает так же хорошо, как LSTM.
  3. Трансформеры:
    • BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Обучение представлений для широкого спектра естественного языка.
    • GPT (Generative Pre-trained Transformer): Использует трансформерную архитектуру для генерации текста.
  4. Автоэнкодеры:
    • Variational Autoencoder (VAE): Используется для генерации новых данных, основанных на обученных представлениях.
    • Denoising Autoencoder: Используется для изучения более устойчивых представлений, обучая модель восстанавливать зашумленные входные данные.
  5. Сегментационные сети:
    • U-Net: Широко используется для задач сегментации изображений, таких как сегментация медицинских изображений.
    • Mask R-CNN: Расширение Faster R-CNN, используется для сегментации объектов на изображениях.
  6. Генеративные модели:
    • StyleGAN: Используется для генерации реалистичных изображений лиц с высоким качеством.
    • CycleGAN: Позволяет обучать модели для перевода стилей изображений без парных данных.
  7. Обработка естественного языка (NLP):
    • BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Эффективно решает различные задачи в NLP, такие как вопросно-ответная система, классификация текста и другие.
    • GPT (Generative Pre-trained Transformer): Используется для генерации текста и решения различных задач в NLP.

Книги про нейросети

Ниже перечислен список литературы по нейросетям, часть из них является ознакомительной литературой по нейросетям, а другая часть является серьезной технической литературой для программистов и инженеров нейросетей:

  • Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика — Ф. Уоссермен
  • Нейронные сети — Саймон Хайкин
  • Самоорганизующиеся карты — Тойво Кохонен
  • Нейросетевые модели и алгоритмы. Справочник  — Дмитрий Тархов
  • Make Your Own Neural Network — Tariq Rashid
  • A Brief Introduction to Neural Networks — David Kriesel
  • An Introduction to Statistical Learning — Gareth James
  • Programming Collective Intelligence — Toby Segaran
  • Neural Networks: A Systematic Introduction — Raul Rojas
  • Deep Learning: Methods and Applications — Li Deng Dong Yu

Лучшие нейросети

Также в заключении хотел бы вам представить ряд известных и малоизвестных сервисов, работающих с использованием технологии нейросетей:

На момент моего последнего обновления в январе 2022 года существует множество онлайн-сервисов, использующих технологии нейросетей. Важно отметить, что ландшафт быстро меняется, и могут появиться новые сервисы. Вот несколько примеров, которые были популярными в это время:

  1. Google Photos:
    • Область применения: Распознавание объектов и лиц на фотографиях, категоризация изображений.
    • Технологии: Google использует глубокие нейронные сети для автоматической индексации и классификации фотографий.
  2. DeepArt.io:
    • Область применения: Искусство и стилизация изображений.
    • Технологии: DeepArt.io использует нейросети для переноса стилей и создания уникальных художественных изображений.
  3. Prisma:
    • Область применения: Фильтры для изображений в стиле известных художников.
    • Технологии: Prisma использует нейросети для преобразования фотографий в искусственные произведения в стиле известных художников.
  4. Snapchat:
    • Область применения: Дополненная реальность, фильтры для лиц.
    • Технологии: Snapchat использует различные технологии, включая нейросети, для распознавания лиц и применения фильтров в реальном времени.
  5. OpenAI GPT:
    • Область применения: Обработка естественного языка, создание текстов.
    • Технологии: OpenAI GPT-4 позволяет пользователям взаимодействовать с мощной моделью генерации текста GPT-4.
  6. IBM Watson:
    • Область применения: Различные сервисы и решения для бизнеса, включая анализ данных, обработку естественного языка и машинное обучение.
    • Технологии: IBM Watson включает в себя несколько продуктов, использующих нейросети и другие технологии искусственного интеллекта.
  7. Microsoft Azure Cognitive Services:
    • Область применения: Различные сервисы для распознавания речи, обработки изображений, анализа текста и других задач.
    • Технологии: Microsoft Azure Cognitive Services включает в себя множество API, предоставляющих функциональность, основанную на нейросетях.
  8. Replika:
    • Область применения: Чат-бот, разговорный партнер.
    • Технологии: Replika использует нейросети для создания искусственного интеллекта, способного вести разговор и обучаться от пользователя

Также есть и менее детальный список нейросетей (список на момент 1-го издания статьи (2019 год):

  • FaceApp
  • Deep Dream
  • FaceHero
  • http://What-Dog.net
  • Algorithmia
  • Murphy
  • FastText
  • http://How-Old.net
  • Prisma
  • The Emojini 3000
  • Deep Photo Style Transfer
  • Face Recognition
  • Magneta
  • Sonnet
  • deeplearn.js
  • Fast Style Transfer in TensorFlow
  • Pysc2
  • http://aiportraits.com
  • http://thispersondoesnotexist.com
  • #isitnude

А на этом сегодня все про нейросети, добавляйте статью и сайт в закладки! Если у вас остались вопросы или комментарии, то пишите их ниже. До новых встреч на страницах проекта Тюлягин!

  • 88
    Поделились

Похожие статьи:


Вам также будет интересно:

1 комментарий к “Нейросеть — что это такое и как она работает простыми словами?”

Оставьте комментарий