Нейронные сети | искусственный интеллект

Информация о материале

Категория: ИТ статьи

Опубликовано: 16.02.2019, 23:30

Автор: HelpDesk

Просмотров: 1406

Еще одна область исследований в области искусственного интеллекта — это нейронные сети. Они были разработаны по подобию естественных нейронных сетей нервной системы человека.

Искусственные нейронные сети

Изобретатель первого нейрокомпьютера, доктор Роберт Хехт-Нильсен, дал следующее понятие нейронной сети: «Нейронная сеть — это вычислительная система, состоящая из ряда простых, сильно взаимосвязанных элементов обработки, которые обрабатывают информацию путем их динамического реагирования на внешние воздействия».

Базовая структура искусственных нейронных сетей (ИНС)

Идея ИНС базируется на убеждении, что можно имитировать работу мозга человека, создав нужные связи с помощью кремния и проводов таких как у живых нейронов и дендритов.

Человеческий мозг состоит из 100 миллиардов нервных клеток, называемых нейронами. Они связаны с другими тысячами клеток Аксонами. Раздражители из внешней среды или сигналы от органов чувств принимаются дендритами. Эти входные сигналы создают электрические импульсы, которые быстро перемещаются через нейросеть. Затем нейрон может посылать сообщения на другие нейроны, которые могут отправить это сообщение дальше или могут вообще ее не отправлять.

Искусственные нейронные сети состоят из нескольких узлов, которые имитируют биологические нейроны человеческого мозга. Нейроны соединены между собой и взаимодействуют друг с другом. Узлы могут принимать входные данные и выполнять простейшие операции над данными. В результате этих операций данные передаются другим нейронам. Выходные данные для каждого узла называются его активацией.

Каждое звено связано с весом. ИНС способны к обучению, которое осуществляется путем изменения значения веса. На следующем рисунке показана простая ИНС:

Типы искусственных нейронных сетей

Есть два типа искусственных нейронных сетевых топологий — с прямой связью и обратной связью.

Нейронные сети с прямой связью

Поток информации является однонаправленным. Блок передает информацию на другие единицы, от которых он не получает никакой информации. Нет петли обратной связи. Они имеют фиксированные входы и выходы.

Нейронные сети с обратной связью

Здесь, допускаются петли обратной связи.

Как работают искусственные нейронные сети

В топологии показаны схемы, каждая стрелка представляет собой связь между двумя нейронами и указывает путь для потока информации. Каждая связь имеет вес, целое число, которое контролирует сигнал между двумя нейронами.

Если сеть создает «хороший» и «нужный» выход, то нет необходимости корректировать вес. Однако если сеть создает «плохой» или «нежелательный» вывод или ошибку, то система корректирует свои весовые коэффициенты для улучшения последующих результатов.

Машинное обучение в искусственных нейронных сетях

ИНС способны к обучению, и они должны быть обучены. Существует несколько стратегий обучения

Обучение — включает в себя учителя, который подает в сеть обучающую выборку на которые учитель знает ответы. Сеть сравнивает свои результаты с ответами учителя и корректирует свои весовые коэффициенты.

Обучение без учителя — это необходимо, когда нет обучающей выборки с известными ответами. Например в задачах кластеризации, т.е. деления множества элементов на группы по каким-то критериям.

Обучение с подкреплением — эта стратегия, построенная на наблюдении. Сеть принимает решение наблюдая за своим окружением. Если наблюдение является отрицательным, сеть корректирует свои веса, чтобы иметь возможность делать разные необходимые решения.

Алгоритм обратного распространения

Подробное об этом способе обучения нейронной сети можно прочитать тут метод обратного распространения ошибки.

Байесовские сети (БС)

Эти графические структуры для представления вероятностных отношений между набором случайных переменных.

В этих сетях каждый узел представляет собой случайную переменную с конкретными предложениями. Например, в медицинской диагностике, узел Рак представляет собой предложение, что пациент имеет рак.

Ребра, соединяющие узлы представляют собой вероятностные зависимости между этими случайными величинами. Если из двух узлов, один влияет на другой узел, то они должны быть связаны напрямую. Сила связи между переменными количественно определяется вероятностью, которая связан с каждым узлом.

Есть только ограничение на дугах в БН, вы не можете вернуться обратно к узле просто следуя по направлению дуги. Отсюда БНС называют ациклическим графом.

Структура БН идеально подходит для объединения знаний и наблюдаемых данных. БН могут быть использованы, чтобы узнать причинно-следственные связи и понимать различные проблемы и предсказывать будущее, даже в случае отсутствия данных.

Где используются нейронные сети

Они способны выполнять задачи, которые просты для человека, но затруднительны для машин:

Аэрокосмические — автопилот самолета;

Автомобильные — автомобильные системы наведения;

Военные — сопровождение цели, автопилот, распознавание сигнала/изображения;

Электроника — прогнозирование, анализ неисправностей, машинное зрение, синтез голоса;

Финансовые — оценка недвижимости, кредитные консультанты, ипотека, портфель торговой компании и др.

Обработка сигнала — нейронные сети могут быть обучены для обработки звукового сигнала.