Содержание
Вы когда-нибудь замечали, что независимо от письменной формы числа или буквы, или рисунка фигуры, ваш мозг легко распознает значение по сходству этого представления с вашей объективной концепцией? Это кажется таким простым и интуитивно понятным действием, правда? Нужно отметить, что если вас интересуют чат-боты в мессенджерах, то посетите сервис – SmartMindBox.
Что такое нейронная сеть?
Искусственная нейронная сеть — это запрограммированная организация алгоритмов, имитирующих нейроны человеческого мозга, с целью преобразования разнообразных данных в читаемые шаблоны для распознавания приписываемых значений.
Обучающаяся машина использует нейронную сеть для ее работы, которые, в свою очередь, выполняют интеллектуальное поведение от взаимодействия между их этапами обработки: ввод данных, чтением моделей и ответ распознавания.
Наиболее часто используемые языки для сборки искусственной нейронной сети — это Python, Scratch, R и Sklearn, но в отличие от того, что считается, что нейронная сеть является очень сложной темой или далекой от повседневной жизни, существуют также простые конфигурации Excel, способные генерирующие сети функциональные нейронные пути.
Преимущества нейронной сети можно рассмотреть в следующей таблице
| Пункт | Описание преимущества |
| 1 | Решение задач, при известных входных данных |
| 2 | Постоянное улучшение ввиду обучаемости |
| 3 | Простое программирование |
| 4 | Адаптация к окружающей среде |
Стремясь к дальнейшему развитию для выживания, необходимого на сегодняшнем рынке, который требует растущих навыков программирования с инновационными целями, первые шаги с Python Ebook позволяют вам начать обучение прямо на одном из основных нейронных языков построения сетей и на рынке вычислений в качестве весь.
История обучения
Психиатр вместе с математиком в 1943 году начали исследования и эксперименты с нейронной сетью. Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс опубликовали «Формальные нейроны», работу, которую они позже смоделировали с помощью простой нейронной сети, состоящей из электрических цепей. Эти «нейроны» имели только один выход, функцию суммы их различных входов.
Perceptron, искусственная нейронная сеть прямого распространения, появилась в 1958 году Фрэнком Розенблаттом, классификатором линейных шаблонов, который отображает свои входные данные через вектор с действительными значениями в простую функцию вывода с двоичными значениями.
По вариантам «веса», то есть эффективности передачи информации, ответы оцениваются и корректируются в обратном порядке, таким образом обучаясь и непрерывно улучшаясь.
Искусственные синапсы
Сети персептронов — это старейшая и простейшая форма развития нейронных сетей. Набор весов, которые соединяют входы и выходы, образуют несколько слоев (MLP), и сумма умножения этих весов на входные данные дает каждый выходной узел. Бинарный ответ ожидается как ответ «да» или «нет» для анализируемых идентификаций.
Например, если введен рукописный номер 9, ожидается, что путем разделения пикселей будут проанализированы кривизны и части нарисованной линии. Таким образом, шаблоны чтения, такие как «круг в верхней части рисунка» и «спуск вправо по прямой», будут сформированы таким образом, что все числа, кроме 9, будут давать 0 на выходе, если оно возвращает 1.
Промежуточные нейроны относятся к скрытым слоям, которые выполняют интерпретацию данных. Оказывается, вместо того, чтобы давать совершенно двоичные ответы, на самом деле выходы имеют много промежуточных значений для порога, и распознавание не работает.
Таким образом, затраты на нейронную сеть рассчитываются, исходя из разницы ошибок (ожидаемое число — число результата), и в форме обратного распространения, известного как обратное распространение в английском языке, они применяются пропорционально соответствующим весам:
- Стандартный режим: Коррекция весов происходит при каждом входе в сеть обучающего примера. Каждая коррекция веса основана только на ошибке примера, представленного в этой итерации. Таким образом, в каждом цикле происходит X коррекций.
- Пакетный режим: одна коррекция выполняется за цикл. Все обучающие примеры вычисляются в сети, вычисляется их средняя ошибка и из этой ошибки вносятся поправки на вес.
Таким процессом непрерывного обучения является глубокое обучение, которое, помимо оптимизации сопоставления между репрезентативными характеристиками и желаемым выходом, позволяет машине автоматически изучать свои собственные репрезентативные характеристики, которые также называются глубокими нейронными сетями.
