Нейросеть - что это такое и как она работает?

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.

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:

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.
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.
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.
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.
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.
Генеративные модели:
- StyleGAN: Используется для генерации реалистичных изображений лиц с высоким качеством.
- CycleGAN: Позволяет обучать модели для перевода стилей изображений без парных данных.
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:

Google Photos:
- Область применения: Распознавание объектов и лиц на фотографиях, категоризация изображений.
- Технологии: Google использует глубокие нейронные сети для автоматической индексации и классификации фотографий.
DeepArt.io:
- Область применения: Искусство и стилизация изображений.
- Технологии: DeepArt.io использует нейросети для переноса стилей и создания уникальных художественных изображений.
Prisma:
- Область применения: Фильтры для изображений в стиле известных художников.
- Технологии: Prisma использует нейросети для преобразования фотографий в искусственные произведения в стиле известных художников.
Snapchat:
- Область применения: Дополненная реальность, фильтры для лиц.
- Технологии: Snapchat использует различные технологии, включая нейросети, для распознавания лиц и применения фильтров в реальном времени.
OpenAI GPT:
- Область применения: Обработка естественного языка, создание текстов.
- Технологии: OpenAI GPT-4 позволяет пользователям взаимодействовать с мощной моделью генерации текста GPT-4.
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.
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.
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!