Изучение “разума” нейронной сети

Изучение “разума” нейронной сети

Нейронные сети, которые учатся выполнять вычислительные задачи путем анализа огромных наборов данных обучения, отвечают за самые впечатляющие последние достижения в области искусственного интеллекта, в том числе системы распознавания речи и автоматического перевода.

Во время обучения, нейронная сеть постоянно корректирует свои внутренние настройки способами, которые даже ее создатели не могут интерпретировать. Многочисленные недавние работы в области информатики были сосредоточены на умных методах определения того, как нейронные сети выполняют то, что они делают.

В нескольких недавних работах исследователи из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (КСАИЛ) и Катарского научно-исследовательского института использовали недавно разработанный метод интерпретации, который применялся в других областях, для анализа нейронных сетей, обученных выполнять машинный перевод .

Обратите внимание

Они находят эмпирическую поддержку некоторых общих интуиций о том, как сети, вероятно, работают. Например, системы, похоже, концентрируются на задачах более низкого уровня, таких как распознавание звука или распознавание части речи, прежде чем перейти к задачам более высокого уровня, таким как транскрипция или семантическая интерпретация.

Но исследователи также обнаруживают удивительное упущение в типе данных, которые считает сеть трансляции, и показывают, что исправление этого упущения улучшает производительность сети. Улучшение является скромным, но оно указывает на возможность того, что анализ нейронных сетей может помочь улучшить точность систем искусственного интеллекта.

«В механическом переводе исторически существовала какая-то пирамида с разными слоями», — говорит Джим Гласс, старший научный сотрудник CSAIL, который работал над проектом с Йонатаном Белинковым, аспирантом Массачусетского технологического института по электротехнике и информатике.

«На самом низком уровне было слово, поверхностные формы, а вершина пирамиды была своего рода промежуточным представлением, и у вас были бы разные слои, где вы делали синтаксис, семантику. Это было очень абстрактное понятие, но идея заключалась в том, что чем выше вы вошли в пирамиду, тем легче было бы перевести на новый язык, а затем вы снова спуститесь.

Поэтому часть того, что делает Yonatan, пытается выяснить, какие аспекты этого понятия кодируются в сети ».

Работа над машинным переводом была представлена недавно в двух документах на Международной совместной конференции по обработке естественного языка. К ним присоединились исследователи из Катарского научно-исследовательского института (QCRI), в том числе Луис Макрез, Хасан Саджад, Надир Дуррани, Фахим Далви и Стефан Фогель.

Выравнивание звуков

Нейронные сети названы так потому, что они приблизительно приближают структуру человеческого мозга.

Как правило, они располагаются в слоях, и каждый слой состоит из множества простых блоков обработки — узлов, каждый из которых связан с несколькими узлами в слоях выше и ниже.

Данные подаются в нижний слой, узлы которого обрабатывают его и передают его на следующий уровень. Связи между слоями имеют разные «веса», которые определяют, насколько результат любого одного узла фигурирует в вычислении, выполняемом следующим.

Во время обучения весы между узлами постоянно корректируются. После того, как сеть будет обучена, ее создатели могут определить вес всех подключений, но с тысячами или даже миллионами узлов и еще больше связей между ними, выводящий алгоритм, который кодирует эти веса, почти невозможно.

Важно

Методика исследователей MIT и QCRI состоит в том, чтобы обучить сеть и использовать выход каждого из своих слоев в ответ на отдельные примеры обучения для обучения другой нейронной сети для выполнения конкретной задачи. Это позволяет им определить, для какой задачи оптимизирован каждый уровень.

В случае сети распознавания речи Белинков и QCRI использовали выходы отдельных слоев для обучения системы идентификации «звуков», особых фонетических единиц, характерных для разговорного языка.

«T» звучит в словах «tee», «tree», например, можно классифицировать как отдельные звуки, но система распознавания речи должна расшифровать все из них, используя букву «t».

И Белинков и QCRI обнаружили, что более низкие уровни сети лучше распознают звуки, чем более высокие уровни, где, по-видимому, различие менее важно.

Аналогичным образом, в более ранней работе, представленной прошлым летом на ежегодном собрании Ассоциации вычислительной лингвистики, стекла, Белинкова и их коллег QCRI, было показано, что более низкие уровни сети машинного перевода особенно хороши при распознавании частей речи и морфологии — такие функции, как напряжение, количество и сопряжение.

Создание значения

В наиболее эффективных сетях машинного перевода используются так называемые модели кодирования-декодирования, поэтому сеть исследователей MIT и QCRI также использует его.

В таких системах вход на исходном языке проходит через несколько слоев сети — известный как кодер — для создания вектора, строки чисел, которые каким-то образом представляют семантический контент ввода.

Этот вектор проходит через несколько слоев сети — декодер — для перевода на целевой язык.

Хотя кодировщик и декодер обучены вместе, их можно рассматривать как отдельные сети. Исследователи обнаружили, что, как ни странно, нижние слои кодировщика хороши при различении морфологии, но более высокие уровни декодера не являются.

Совет

Поэтому Белинков и исследователи QCRI переучивали сеть, забирая ее производительность в соответствии с не только точностью перевода, но и анализом морфологии на целевом языке. По сути, они заставили декодер лучше разбираться в морфологии.

Используя эту технику, они переучивали сеть для перевода английского языка на немецкий язык и обнаружили, что его точность увеличилась на 3 процента. Это не потрясающее улучшение, но это признак того, что поиск под капотом нейронных сетей может быть не просто академическим упражнением.

искусственные нейронные сети

Источник: https://neuronus.com/news-tech/1359-izuchenie-razuma-nejronnoj-seti.html

Нейронные сети для чайников: искусственный интеллект против человеческого разума – все про apple устройства

Научные статьи в области искусственного интеллекта

22 марта 2017 • Статьи

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.

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 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.

Обратите внимание

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.

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.

Источник:

Изучаем нейронные сети: с чего начать

В данной статье собраны материалы — в основном русскоязычные — для базового изучения искусственных нейронных сетей.

Искусственная нейронная сеть, или ИНС — математическая модель, а также ее программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Наука нейронных сетей существует достаточно давно, однако именно в связи с последними достижениями научно-технического прогресса данная область начинает обретать популярность.

Книги

Начнем подборку с классического способа изучения — с помощью книг. Мы подобрали русскоязычные книги с большим количеством примеров:

  • Ф. Уоссермен, Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. 1992 г.В книге в общедоступной форме излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Описана структура нейронных сетей и различные алгоритмы их настройки. Отдельные главы посвящены вопросам реализации нейронных сетей.
  • С. Хайкин, Нейронные сети: Полный курс. 2006 г.Здесь рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач, а также обширную библиографию.
  • Д. Форсайт, Компьютерное зрение. Современный подход. 2004 г.Компьютерное зрение – это одна из самых востребованных областей на данном этапе развития глобальных цифровых компьютерных технологий. Оно требуется на производстве, при управлении роботами, при автоматизации процессов, в медицинских и военных приложениях, при наблюдении со спутников и при работе с персональными компьютерами, в частности, поиске цифровых изображений.

Видео

Нет ничего доступнее и понятнее, чем визуальное обучение при помощи видео:

  • Чтобы понять,что такое вообще машинное обучение, посмотрите вот эти две лекции от ШАДа Яндекса.
  • Введение в основные принципы проектирования нейронных сетей — отлично подходит для продолжения знакомства с нейронными сетями.
  • Курс лекций по теме «Компьютерное зрение» от ВМК МГУ. Компьютерное зрение — теория и технология создания искусственных систем, которые производят обнаружение и классификацию объектов в изображениях и видеозаписях. Эти лекции можно отнести к введению в эту интересную и сложную науку.

Образовательные ресурсы и полезные ссылки

Серия наших публикаций по теме

Ранее у нас публиковался уже курс #neuralnetwork@tproger по нейронным сетям. В этом списке публикации для вашего удобства расположены в порядке изучения:

Источник:

Нейронные сети – развитие технологии, имитирующей разум

Искусственные нейронные сети за последнее время сделали громадный скачок вперед. Так, компьютерные программы научились на равных (а то и лучше) соперничать с людьми в шахматных баталиях и разнообразных играх, машины теперь способны ездить без водителей, а роботы проявляют творческие порывы в рисовании и сочинении стихов.

Такие прогрессивные сети уже активно внедряются самыми успешными компаниями в свои сервисы. Если все пойдет такими темпами, то в ближайшем будущем мы сможем лицезреть нечто похожее на небезызвестный фильм «Терминатор», когда искусственный интеллект стал настолько совершенным, что предпочел просто «избавиться» от человечества.

Сами нейронные сети являются понятием растяжимым и обширным. Их невозможно описать двумя-тремя словами. Они что-то взяли от машинного обучения и математики, химии и физики, а что-то от программирования.

И, конечно же, максимально понятно и доступно объясним, что же это такое.

Вникаем в историю

Первые эксперименты с ИНС (искусственные нейронные сети) датируются 40-ми годами прошлого столетия. В тот временной период люди пытались изучить головной мозг человека, а также попробовать смоделировать его. И в 1943 году Уолтер Питтс и Уоррен Мак-Каллок сумели создать полноценную нейросеть, которая оказалась работоспособной.

Нейролингвист и нейропсихолог смогли сотворить в ту пору лишь примитивную ИНС с двоичными числами. Но даже такое ограниченное оперирование считалось невероятно перспективным, ведь сеть могла самостоятельно обучаться. А первый в мире нейрокомпьютер был сконструирован в 1960 году Фрэнком Розенблаттом.

Читайте также:  Российские онкологи сверят диагнозы пациентов с рекомендациями искусственного интеллекта

Персептрон «Марк-1» распознавал буквы на картах благодаря встроенным фотоэлементам.

А вот в 1969 году Сеймур Пейперт и Марвин Мински показали всему миру ограниченность ИНС. Известные ученые пришли к выводу, что на данный момент нет ресурсов, которые бы могли обрабатывать действительно сложные вопросы и задачи.

Важно

Более того, существовавшие тогда нейрокомпьютеры не были в состоянии реализовать вполне логичные и простые функции. При этом уже в 1975 году на свет появились многослойные нейронные сети, которые учитывали поступающую и исходную информацию, чтобы в определенный момент поменять стратегию для решения задачи.

Именно в это время прогресс в плане разработки ИНС начал идти более динамично.

1982 год подарил человечеству новое открытие. Удалось достигнуть двустороннего информационного обмена, в котором участвовали соседние нейроны.

Была создана NETtalk для обучения произношению английских букв, причем в зависимости от определенного контекста.

В последующее время ученые, программисты, математики и другие специалисты активно работали над усложнением нейронных сетей. Появлялись новые типы и технологии решения разнообразных задач.

Все это происходило на фоне бурно развивающегося интернета, что давало возможность не только структурировать, но и накапливать важные данные. Стоит отметить и сильный рост вычислительной активности компьютеров, который можно было наблюдать в последние десятилетия.

Как все это работает

Необходимо понимать, что искусственная нейронная сеть «копирует» человеческий мозг. Но даже самая продвинутая ИНС еще не может тягаться в плане производительности с головным мозгом.

Так, данный орган человека насчитывает около 85-87 миллиардов нейронов, которые взаимодействуют при помощи электрической связи. Это очень сложная система, повторить которую на данный момент времени просто невозможно.

Поэтому мы имеем хоть и продвинутые ИНС, но все еще далекие от реального мозга.

Стандартная нейронная сеть выглядит достаточно просто. Она состоит из рецепторов, которые выступают в роли нейронов, а также принимают постороннюю информацию. Далее следует слой принимающих сигналы нейронов, которые взаимодействуют с рецепторами. Происходит обработка и передача информации выходному нейронному слою. После этого осуществляется выдача готовых результатов.

Где мы видим присутствие нейронных сетей

Совет

ИНС находят свое применение в самых разных областях и сферах жизни. Особенно часто работу нейронных сетей сейчас можно встретить в беспилотных автомобилях, приложениях для ПК и мобильных устройств, поисковых системах и так далее. Многие программы для распознавания текста и голоса функционируют на базе нейронных сетей.

Но все это относится к категории распространенного потребительского использования.

Как дела обстоят с более узкими направлениями? Нейронные сети стали применяться нейроспециалистами для более глубокого и основательного изучения не только человеческого интеллекта, но и самого разума. С их непосредственной помощью ведется работа целых компаний.

ИНС в последние годы можно встретить даже в медицине. Что уж говорить о любимой нами IT-сфере! И в будущем список областей применения ИНС без сомнений будет только увеличиваться.

Популярные программы и сервисы с ИНС

Источник:

Бум нейросетей: Кто делает нейронные сети, зачем они нужны и сколько денег могут приносить

Источник: http://dartgame.ru/novosti/__trashed-701.html

Похоже, с помощью нейронных сетей появился шанс слабый ИИ сделать сильным

Рост интереса к разработкам в сфере искусственного интеллекта связан не только с увеличением производительности компьютеров, но и с рядом качественных прорывов в машинном обучении.

И хотя все планомерно идет к тому, что успех более чем вероятен, и в возможности создания в обозримом будущем сильного ИИ уже мало кто сомневается, одной важной стороне этого процесса уделяется незаслуженно мало внимания.

К построению искусственного интеллекта есть два принципиально разных подхода, назовем их условно алгоритмический и с помощью самообучения. В первом случае надо вручную прописать все правила, по которым действует интеллект, а во втором нужно создать алгоритм, который сам обучится на некотором большом объеме данных, и выделит эти правила самостоятельно.

Как мы уже знаем, алгоритмический путь потерпел катастрофическое фиаско. И это печально, потому что этот путь более «правильный». Хотя в нем есть свои недостатки, вроде взрывающихся роботов от логического парадокса (шутка. хотя нет, правда), но зато такой робот никогда не сделает того, на что он не запрограммирован.

Но важно даже не это, а то что это академическая задача. Разобраться, как работает сознание, интеллект, разум. Поражение в этой области это как пощечина нашему собственном интеллекту. Почему же ничего не получилось? В основном, это проблема комбинаторного взрыва.

Разум нашего уровня оперирует слишком уж большим количеством понятий и их отношениями. В развитом языке порядка 500 тысяч слов, и еще наверно столько же, а может и больше, чувственных образов, которым пока не дали словесного определения.

Итого, интеллект человеческого уровня должен оперировать не менее чем миллионом понятий и их взаимоотношениями. Пусть вас не смущает, что на практике людьми используется порядка 2000-30000 тысяч слов (2000 — это необходимый минимум для свободного общения в другой стране, см.

Обратите внимание

Simplified English, а писатели вроде Шекспира, используют порядка 30 тысяч слов). Просто это обобщенные и наиболее часто используемые слова в тех рутинных вещах и ситуациях, которые мы называем жизнью. А на самом деле развитый оперирует намного большим числом «внутренних» понятий, которые он при желании облекает в эти общие слова.

Хотя и 30 тысяч это большое число. Представьте, что ваша собака могла бы различать 30 тысяч слов. Понимать, что обозначает каждое из этих слов и реагировать на каждое по-разному. Определенно, она была бы гораздо умнее. И даже наверняка с ней можно было бы поддерживать беседу.

«Алгоритмический» путь

Известен древний компьютерный эксперимент, когда попытались описать вручную созданными правилами взаимоотношение простых геометрических фигур в виртуальной сцене. «Шар круглый», «куб может сдвинуть другой куб», «шар может катиться», «пирамида может лежать на кубе», и так далее.

Оказалось, что при числе объектов в сцене более пяти, вручную описать все их возможные физические взаимодействия очень сложно. А при числе более десяти, уже не представляется возможным. А нам нужно сделать такое ручное описание не менее, чем для миллиона понятий! Комбинаторный взрыв.

Именно он стал причиной провала экспертных систем. Разумеется, первым делом мы попытались найти общие правила, которые упростили бы количество требуемых описаний для понятий. Ведь очевидно, что ходить может только то, у чего есть ноги.

Поэтому мы можем написать одно правило, описывающее ходьбу, для всех ходячих объектов. И все равно количество понятий, для которых надо вручную писать правила, а главное — количество их возможных взаимодействий друг с другом, невероятно велико.

И по факту мы имеем, что мы не смогли это сделать. Даже с применением всех доступных тогда методов машинного обучения, которые позволяли в частично автоматическом режиме строить такие правила (см.

например алгоритм построения деревьев решений, которые по сути и представляют собой логику работы робота с «алгоритмическим» искусственным интеллектом).

Еще один наглядный пример — провал автоматических алгоритмических переводчиков. Построить общие правила, полностью описывающие два разных языка, это по сути создать правила, по которым действует разум, который оперирует этими языками.

Важно

Один человек может знать два языка, поэтому описать общую структуру двух языков (чтобы их можно было конвертировать один в другой), это не то же самое, что описать правила синтаксиса для одного отдельного языка.

Создать правила одновременно для двух языков это значит описать их общую структуру, а значит и общую структуру того человека, который ими пользуется. Те, кто занимался созданием баз знаний для таких алгоритмических переводчиков, могут более подробно рассказать, с какими трудностями они столкнулись.

Но в целом, трудности сводятся к комбинаторному взрыву, и к тому, что реально используемых в понятий больше, чем слов. Более того, буквально за год-два язык меняется, некоторые правила устаревают и перевод с их помощью будет восприниматься комично.

Опять получится “-Как ты это делаешь? -Всегда правой!” (“-How do you? -All right!”). Последний случай такой попытки создать вручную базу знаний для автоматического переводчика, который приходит на память, это ABBYY Compreno. Прекрасное начинание, много труда, но похоже завершившееся как и предыдущие попытки.

Самообучение

А что касается подхода с самообучением, то с ним все просто. Нужен алгоритм и нужны данные для обучением. Со вторым до недавнего времен, как минимум, до развитого интернета с большим количеством контента, было туго.

Но собрав всю свою волю и самообладание в кулак, необходимо признать, что и с алгоритмами машинного обучения ситуация, до сих пор, была так себе… Уже давно существовали библиотеки книг, содержащие достаточно материала, чтобы на их базе создать искусственный интелелект. Почему же мы опять облажались? В первый раз с ручным построением правил, а теперь и с машинным обучением по книгам.

Если бы на это существовал простой ответ, то мы бы уже все сделали. Но, кажется, с последними достижениями в сфере слабого ИИ, разгадка и ответ на этот вопрос стали ближе.

Здесь совпали сразу несколько факторов:

1.

Источник: https://www.pvsm.ru/iskusstvenny-j-intellekt/251766

Многомерная Вселенная в нейронных сетях головного мозга

Известно, что базовая модель восприятия окружающего мира основывается на понятии трёхмерного пространства, однако учёные, используя сложный тип математики в нейробиологии, выяснили, что мозг может работать по многим направлениям, а не только в трёх измерениях, как считалось раньше.

В ходе исследования они обнаружили целую Вселенную многомерных, геометрических структур внутри нейронных сетей головного мозга.

Самое интересное в этой истории то, что для большинства осознать мир в четырёхмерном пространстве является достаточно сложным процессом, но согласно данным нового научного наблюдения, нейронные сети мозга обладают структурами с 7, 8 и даже 11 измерениями, а это означает, что потенциал человеческого разума поистине огромен.

В своей работе учёные из проекта «Blue Brain» в Университете Лозанны (Швейцария) использовали алгебраическую топологию, которая никогда раньше не применялась в нейробиологии. Таким образом им удалось приоткрыть завесу тайны глубинных архитектурных секретов мозга.

Результаты исследования, опубликованные в журнале Frontiers in Computational Neuroscience, показали происхождение многомерных структур в нейронных сетях.

Оказывается, структуры возникают, когда несколько нейронов образуют особую функциональную группу («клики»): каждый нейрон связан с любым другим нейроном в группе очень специфическим способом, генерирующим точный геометрический объект. Чем больше нейронов находятся в соединении, тем больше размерность геометрического объекта.

«Мы обнаружили мир, который не могли даже себе представить», сообщают учёные из «Blue Brain». «Существуют десятки миллионов этих объектов даже в маленькой частичке мозга.

В среднем объекты имеют до 7 измерений, а в некоторых сетях мы нашли структуры аж с 11 измерениями!» Исследователи предполагают, что это может объяснить, почему мозг устроен так сложно и с большим трудом поддаётся пониманию для науки.

«Обычное математическое моделирование, как правило, применяемое для изучения нейронных сетей, не может создавать многомерные структуры и пространства, которые мы теперь видим ясно».

Совет

Если четырёхмерное пространство считается разминкой для воображения, то 5, 6 или более измерений вообще крайне сложны для понимания большинства. И это как раз тот случай, когда необходима алгебраическая топология, именно её и применили в процессе исследования.

Данная область математики может описывать системы с любым числом измерений. «Алгебраическая топология похожа на телескоп и микроскоп одновременно», объясняют учёные.

«Она может во много раз увеличить нейронную сеть, чтобы найти скрытые структуры, а затем подробнейшим образом изучить эти структуры».

В 2015 году проект «Blue Brain» опубликовал первую цифровую копию области неокортекса — наиболее развитой части мозга, отвечающей за ощущение, действие, осознанное мышление и, у людей, речь.

Читайте также:  Автономные автомобили от mercedes станут зоной отдыха для пассажиров

В новом исследовании с помощью алгебраической топологии было проведено множественное зондирование виртуальной ткани мозга, чтобы подтвердить, что многомерные структуры были получены не случайно и они действительно существуют в большом количестве.

Затем эксперимент провели уже на реальной ткани головного мозга в лаборатории «Blue Brain» в Лозанне, в ходе которого учёные проверили ранее полученные результаты виртуальной модели.

Вместе с подтверждением своих выводов исследовательская группа также установила, что в процессе обучения мозг может организованно создавать огромное количество многомерных структур, всё зависит от сложности самого обучения.

Все эти факты говорят о грандиозном предназначении мозга, о его скрытых способностях и удивительных возможностях к развитию, а значит при регулярном умственном совершенствовании человек может достигать самых, казалось бы, фантастических результатов.

Источник

Источник: http://red-health.ru/multidimensional-universe-in-neural-networks-of-the-brain/

Нейронные сети: от человека к машине

Создание искусственного интеллекта — задача, над которой бьются лучшие умы человечества. Ее решение станет отправной точкой революции, способной изменить жизнь людей и дать ответы на многие вопросы.

О том, какие возможности может принести человечеству машинное обучение, когда появится первое устройство, способное полностью симулировать человеческий мозг, и о том, как нейронные сети машин изменят мир криптовалют, узнайте в нашем материале.

Что такое машинное обучение

Под термином «машинное обучение» подразумевается комплекс по обучению техники выполнению интеллектуальных задач. В основе лежит желание переложить функции, которые традиционно выполняет человек, на металлические «плечи» техники. Исходя из специфики работы, машинное обучение относится к области создания искусственного интеллекта, подразделу формирования нейронных сетей.

Одной из важных проблем является выход на многозадачность. Для этого идут активные разработки по сублимации всех доступных техник с их последующим объединением в полнофункциональный машинный интеллект.

Зачем нужны умные машины

Способность техники применять интеллект, подобный человеческому, может стать ответом на множество вопросов. Ресурсы человека, так же как и его возможности, крайне ограниченны.

Он не может анализировать свыше определенного количества информации. В дополнение человек подвержен чувствам, которые способны создать барьер восприятия.

Машины же — напротив, способны вобрать в себя интеллектуальную составляющую, защищенную от возможных негативных влияний.

Ресурсы машин позволяют:

  • существенно превосходить интеллектуальные возможности человека;
  • формировать неограниченную память и скорость вычислительных процессов;
  • организовывать возможности полномасштабного анализа и прочее.

Совокупность возможностей может стать ключом к полной сублимации всего полученного опыта и знаний человечества. Однако есть и другие точки зрения: «Развитие искусственного интеллекта может стать как наиболее позитивным, так и самым страшным фактором для человечества. Мы должны осознавать опасность, которую он собой представляет», — говорил Стивен Хокинг.

Двигатели развития машинного интеллекта

У руля развития машинного интеллекта стоят фантазия человека, наука и природа. Их совокупность позволяет создать максимально вариативные точки восприятия, раскрывая новые грани возможного воплощения.

Роль фантазии человека, в частности кинематографа, невозможно недооценить в деле становления машинного обучения. Полет фантазии человека стал опорой для продвижения науки. Позволил создавать новые, порой совершенно неожиданные воплощения технологий. Образы, подаренные нам кино, довольно часто ложатся в основу изобретений. Для искусственного интеллекта крайне важную роль сыграла фантастика.

Помимо попыток почерпнуть вдохновение из образов, созданных людьми искусства, ученые также берут многие решения у природы. Примером, позволившим получить ответы на многие вопросы, стал феномен сестер Хоган.

Обратите внимание

Они являются сиамскими близнецами, сросшимися головами (краниопаги). Необычность феномена заключается в том, что у девушек сросшаяся мозговая ткань.

Между двумя здоровыми мозгами образовалась уникальная структура, получившая название таламический мост (канал нейронных отростков), благодаря которому девушки могут передавать друг другу:

  • произвольные образы;
  • желания;
  • ощущения и проч.

Подобные уникальные примеры дают возможность увидеть решение проблемы передачи информации. Возможно, в будущем человек получит идеальное воплощение искусственного интеллекта.

Для решения задачи о передаче человеческого интеллекта машине крайне важную роль играет бионика. Согласно науке, ключом к разгадке задачи является понимание механизмов работы человеческого разума. Так, подобно Леонардо да Винчи, пытающегося «украсть» идею полета у птиц, ученые придают доступным знаниям техническое воплощение.

Основным смежным направлением для решения задачи стала нейрофизиология. Данные этой области первыми стали использоваться для решения математических задач искусственного интеллекта.

Проблема состоит в разнице принципов воспроизведения, усваивания, переработки и хранения информации. В попытках придать человечность машине необходим фактический перенос принципа работы нейронной сети.

Совокупный ресурс мозга человека существенно превосходит возможности современной техники.

Однако Рэй Курцвейл в 2006 году в своей книге «Сингулярность близко» провел исследования, согласно которым при соблюдении актуальных темпов наращивания вычислительных мощностей уже к концу 2020 года человечество получит машину, способную полностью симулировать мозг.

Возможности машинного обучения нейросети

Поскольку машинное обучение является не только способом сублимации всей доступной информации, но и главным двигателем возможного прогресса, его возможности являются безграничными. Невозможно выделить одну область, в которой искусственный интеллект смог бы отличиться. Для понимания возможностей необходимо привести максимально разрозненные примеры.

Медицина

Машина, способная максимально быстро сопоставлять данные, может выдавать точные диагнозы в кратчайшее время. Соответственно, искусственный интеллект в медицине будет равен снижению уровня смертности, повышению эффективности лечения, расширению возможностей диагностирования.

Обучение

Машина, способная распознавать личностные качества, может построить эффективную программу обучения, подстроенную под конкретного человека. Результат — рост уровня знаний, развитие профессиональных возможностей и повсеместный прогресс.

Транспорт

Контроль транспортной инфраструктуры — основа безопасности. Отсутствие человеческого фактора — база для безэмоционального принятия решений по эффективному управлению с возможностью калибровки всех показателей. Результат — повышение уровня комфорта жизни, усиление безопасности.

Нет той области, в которой искусственный машинный интеллект не смог бы найти применение. Количество примеров безгранично.

Одним из наиболее нашумевших примеров современных возможностей нейросетей стал феномен DeepFakes (ник пользователя, ставший одноименным названием сети). DeepFakes создал алгоритм, на основе которого компьютер смог научиться анализировать ролики Youtube (отображение эмоций на лицах, положение тела в зависимости от ситуации, мимика).

В дальнейшем технология была применена для создания фейковых роликов XXX содержания. Громкость феномена заключается в том, что таким образом были созданы ролики со знаменитостями, и выглядели они максимально правдоподобно.

Так, на основе алгоритма любой желающий сможет составить подобный ролик, имея видеоисходник и фотографию лица нужного человека.

Источник: https://BitCryptoNews.ru/analytics/blockchain/mashinnoe-obuchenie-nejronnyix-setej-novaya-era-intellekta-uzhe-ryadom

Нейросети: доступно о сложном — Офтоп на DTF

На пути к искусственному интеллекту.

Созданию искусственного интеллекта предшествует ряд вопросов более или менее общего характера. К более общим можно отнести вопросы морали и философии.

Что если искусственный интеллект окажется более совершенным, нежели человек? И способна ли вообще наша деятельность породить разум, равный либо превосходящий человеческий? К менее общим отнесём вопросы физических особенностей такого интеллекта.

И если на вопросы морали вряд ли когда-нибудь будут найдены однозначные ответы, то вопросы физических характеристик решить возможно. Так, наиболее эффективным приближением к созданию искусственного интеллекта стали нейронные сети, которые находят применение и в видеоиграх.

Важно

За последние годы мы узнали, что нейронные сети «решили» шашки, победили чемпиона в сложную китайскую игру Го, эффективно играют в покер, гораздо лучше человека справляются с оценкой финансовых инструментов, пишут стихи и воспроизводят стили великих художников, перестраивая фотографии со смартфонов.

Пора разобраться, что же за технология постепенно изменяет мир. Задача для обывателя усложняется тем, что нейронные сети — понятие, которое одновременно обращается к таким категориям и областям науки как нейропсихология, математика, кибернетика и программирование.

Как всё началось

Нейропсихология появилась в ответ на всё возрастающий интерес человека к собственному разуму. Со временем стало очевидно, что с философской точки зрения объяснить природу разума можно тысячей методов. Однако с физиологической — разум есть не что иное, как одна из функций мозга. Мозг состоит из вполне объяснимой материи и функционирует по некоторым законам, пусть и не до конца понятным.

Идею искусственной нейронной сети впервые описали математик Уолтер Питтс и нейропсихолог Уоррен Мак-Каллок в 1943 году.

Их математическая модель упрощала понимание деятельности мозга до цепи взаимосвязанных элементов, каждый из которых способен обрабатывать информацию, а затем передавать её последующему элементу.

Этими взаимосвязанными элементами были нейроны — устройства, способные оперировать двоичными числами.

Фрэнк Розенблатт, создатель одной из первых моделей нейронной сети — перцептрона

В последующие годы группы ученых и математиков разработали модели, методы и инструменты для работы с нейросетями. Сравнительная отсталость компьютерных технологий, однако, не позволяла производить эксперименты с большим количеством вычислений.

О нейроне

Строение биологического нейрона

При первом знакомстве со структурой простейшей нейронной сети (входы, выходы, синапс, нейрон, аксон, активационная функция, перцептрон, веса связи и другие поначалу непростые понятия) у неподготовленного человека может возникнуть ряд вопросов, основной из которых — с какой стороны вообще подходить к этому знанию?

Строение искусственного нейрона берет свои корни в понимании человека о работе нейрона настоящего. Это крайне маленькая клетка, которая передает электрические разряды в зависимости от поступающей на неё информации. Проще говоря, это простейший вычислительный элемент.

Формальный нейрон

Обобщая, можно сказать, что нейрон решает, насколько важны факты для отдельно взятой небольшой ситуации. В менее общем смысле — задача нейрона состоит в оценке некоторых входных факторов и передаче данной оценки.

Что вообще делает нейрон? На входе у нас есть некоторые данные. Эти данные передаются по специальным связям-синапсам для дальнейшего суммирования, преобразования и вывода. Каждый синапс имеет свой вес для каждого фактора, на который значение этого фактора умножается.

Совет

Таким образом, суммирование факторов в сумматоре производится взвешенное. Результат этого суммирования затем преобразуется с помощью активационной функции, и информация передается по специальной связи-аксону для дальнейшего использования.

Если синапсов у нейрона может быть много, то аксон — только один.

Один такой нейрон способен решить небольшую задачу. Именно поэтому нейрон отдельно рассматривается лишь для общего понимания механики функционирования нейронной сети.

Как это работает

Предположим, что нам необходимо из миллиона фотографий отобрать все, на которых есть молоток. Отдельный нейрон решить задачу не способен из-за своей простой структуры. Точно так же, отдельный нейрон в нашем мозгу не способен определить, что молоток — это молоток. Скорее, он может охарактеризовать блеск на головке как металлический и передать эти данные следующему нейрону для обобщения.

Нейронная сеть состоит из множества нейронов. Структура их расположения и связей различается в зависимости от модели сети. Бывают нейронные сети с одним слоем нейронов, бывают и так называемые глубинные — со многими слоями.

Выбор модели зависит от типа решаемой задачи. Нередко задачи носят экспериментальный характер. Именно поэтому практических обобщений для использования тех или иных моделей нейронных сетей существует не так уж много.

Но они есть.

Свёрточные нейронные сети

Так, свою эффективность в распознавании образов доказали свёрточные нейронные сети.

Нейронная сеть, состоящая из одного слоя нейронов, которая попиксельно будет рассматривать изображение и решать, есть ли на нем молоток — очень громоздкая, ресурсоемкая и неэффективная. Количество связей и сложность математического моделирования не позволит эффективно решить комплексную задачу. Разве что задачу распознавания печатных букв в рамках одного шрифта, но это очень частный случай.

Идею свёрточной нейронной сети можно объяснить биологической аналогией. Как мы определяем, что молоток — это молоток?

Смотрим на лежащий объект — наш мозг вызывает из памяти набор характеристик, которым должен соответствовать молоток. Железная голова, ручка из дерева. Также мозг сопоставляет форму и цвета. Однако, если показать мозгу молоток розового цвета, он все равно будет воспринят молотком, хоть и странным. Если же форму головки изменить на круглую, то мозг усомнится — молоток ли перед нами?

Формальное представление свёрточной нейронной сети

Читайте также:  Стекло виртуальной реальности в jaguar land rover

С помощью глаз мозг анализирует объект по ряду характеристик, которые затем складываются в единую картинку. Свёрточная нейронная сеть поступает схожим образом.

Изображение анализируется группами нейронов. Вначале сеть определяет базовые характеристики, например цвет. Затем более крупные базовые характеристики объекта — например форму изгиба ручки молотка. Таким образом, сеть в конечном счете сама решит, какие характеристики ей нужны, чтобы найти молоток на изображении.

Для углубленного понимания сверточных нейронных сетей мы рекомендуем к прочтению данную статью.

Рекуррентные нейронные сети

У вышеописанных нейронных сетей существует, однако, проблема: у них нет памяти. Иными словами, нейронные сети, которые мы упоминали, каждый раз работают как сложноустроенный алгоритм. В них информация передается строго вперед, отсюда и их формальное название — нейронные сети прямого распространения.

Свёрточная нейронная сеть со временем выделит признаки, присущие молотку и каждый раз будет определять молоток на изображении. Но для неё каждый следующий молоток будет молотком новым.

Рекуррентные нейронные сети обладают памятью — они могут ассоциировать текущее состояние сети с предыдущим. В нашем примере — нейросеть сможет вспомнить и молоток, который она определила ранее, при определении молотка следующего.

Примеры рекуррентных нейронных сетей различной архитектуры

Но для описания рекуррентных нейронных сетей аналогия с молотком не подходит. Такие сети используют в несколько ином типе задач, таких как генерирование последовательностей.

Обратите внимание

Для примера, возьмем основную проблему автоматических переводчиков с одного языка на другой — неадекватность в переводе текстов.

Переводчик будет знать все слова, предположим, английского и русского языков. Переводчик даже будет знать основные идиомы и их переводы. Однако как сделать так, чтобы перевод осуществлялся согласно смыслу текста, а не его формальной структуры и набору слов?

Здесь помогут рекуррентные сети. Они смогут анализировать как научные тексты, так и тексты с примерами обычного общения и переводить их осмысленно на другой язык. Конечно, в этом случае простого анализа текстов на русском и английском недостаточно, сети нужно предоставить аналогии, примеры осмысленных переводов с одного языка на другой.

Однако со временем сеть сможет развиться до такой степени, что будет адекватно определять тип и стиль текста и переводить на другой язык.

Естественно, области применения таких сетей несравнимо шире перевода — от обучаемых ботов с памятью и до оценки финансовых показателей на основе имеющихся данных.

Более полно про рекуррентные нейронные сети можно прочитать здесь.

Обучение нейронной сети

Резонный вопрос: каким образом сеть решает, что правильно, а что нет? Вышеупомянутые структуры могут решать математическую задачу, но правильное математически решение с практической точки зрения может оказаться совершенно неверным.

Нейронные сети необходимо обучать.

Возьмем классический пример с маленьким ребёнком. Ребёнку в начале своего жизненного пути незнакомо практически всё – начиная от перемещения в пространстве, заканчивая моральными нормами.

Младенец, пытаясь ходить, как взрослый, будет подниматься, делать пару нестройных шагов и падать. Чтобы затем подняться вновь, сделать чуть более стройными эти несколько шагов и упасть чуть позже, лучше сгруппировавшись, чтобы не ушибиться.

Важно

Иными словами, ребёнок учится на своих ошибках (свойство, к сожалению, часто забывающееся в процессе взросления).

Это один из принципов обучения нейронной сети. Построив верную математическую модель и загрузив в неё пример, нам необходимо сообщить сети, какой результат мы ожидаем. Затем произвести запуск сети и оценить, насколько ожидаемый результат расходится с фактическим. Далее мы указываем сети на ошибки и так до тех пор, пока сеть на начнёт выдавать нужный результат.

Метод обратного распространения ошибки

Во главе такого обучения лежит метод обратного распространения ошибки, когда на выходе полученное значение сигнала нейронной сети сравнивается с необходимым значением.

Теперь, когда мы понимаем формальную структуру нейрона, несложно будет предположить, что для нивелирования ошибки нам нужно модифицировать веса, на которое умножаются входные данные.

Таким образом, метод обратного распространения заключается в последовательной корректировке каждой связи нейрона от выхода и до входа.

Мы сознательно пропустили всю математику, о ней можно внятно узнать во множестве хороших статей.

Метод выше требует постоянного вмешательства со стороны «учителя».

Однако нейронные сети могут обучаться и самостоятельно. Например, в задачах, в которых необходимо выявить общие принципы предоставленной информации. Нейронная сеть самостоятельно анализирует массив данных и выявляет принципы. Таким образом обучаются свёрточные нейронные сети — они самостоятельно выбирают факторы, необходимые для определения объекта.

Источник: https://dtf.ru/flood/5407-neyroseti-dostupno-o-slozhnom

Искусственная нейронная сеть: что это?

Сегодня, в достаточно простой и доступной читателю форме, мы расскажем о понятии «искусственная нейронная сеть», способах её применения и принципах обучения. Интересно? Читайте далее!

Искусственные нейронные сети — электронные модели, основанные на нейронной структуре мозга. Человеческий мозг в основном учится на опыте, ровно так же, как и нейронная сеть, которую создали по принципу работы сетей нервных клеток биологического организма.

Совет

Именно поэтому становится предельно понятно, что некоторые проблемы, выходящие за рамки возможностей современных компьютеров, действительно разрешимы благодаря структуре искусственной нейронной сети.

Считается, что этот метод вычислений, копирующий работу биологических нейронных сетей, является следующим большим скачком вперед в развитии компьютерной индустрии.

Искусственная нейронная сеть

На сегодняшний день даже простейший мозг животных способен выполнять те функции, которые пока ещё невозможны для компьютеров. Бесспорно, компьютеры хорошо разбираются в привычных «заученных» вещах, на выполнение которых они были запрограммированы (ведение регистров или вычисление сложных математических задач по заданным алгоритмам).

Но современные компьютеры продолжают сталкиваться с трудностями при распознавании даже простых шаблонов, редко связывая эти шаблоны с будущими действиями.

Текущий прогресс в биологических исследованиях объясняет нам первоначальное понимание механизма естественного мышления организма. Исследование показывает, что мозг хранит информацию как шаблоны. Некоторые из этих шаблонов очень сложны и позволяют нам распознавать каждое отдельное лицо со многих разных ракурсов.

Такой процесс хранения информации в виде шаблонов, использование этих шаблонов, а затем решение проблем включает в себя новое поле в области вычислений. Это поле, как уже упоминалось ранее, не использует традиционное программирование, но предполагает создание массово параллельных сетей и обучение этих сетей для решения конкретных проблем.

В этом поле также используются слова, очень отличные от традиционных вычислений, такие как поведение, реакция, самоорганизация, обучение, обобщение и забывание.

Аналогия с мозгом

Точная работа человеческого мозга по-прежнему остается загадкой. Тем не менее, некоторые аспекты этого удивительного процессора известны уже сейчас. В частности, основным элементом человеческого мозга является определенный тип клеток, который, в отличие от остальной части тела, не регенерирует.

Поскольку этот тип клеток не может постепенно замещаться другими, предполагается, что эти клетки обеспечивают нам наши способности запоминать, думать и применять предыдущий опыт для каждого нашего действия. Эти клетки, а именно 100 миллиардов из них, известны науке как нейроны. Каждый из этих нейронов может соединяться с числом до 200 000 других нейронов, в среднем до 1000-10 000.

Сила человеческого разума исходит из общего количества этих основных компонентов (нейронов) и множественных связей между ними. Она также исходит из генетического программирования и обучения.

Обратите внимание

Индивидуальные нейроны очень сложны. Они имеют множество частей, подсистем и механизмов управления. Они передают информацию через множество электрохимических путей. Существует более ста различных классов нейронов, в зависимости от используемого метода классификации.

Вместе эти нейроны и их связи образуют процесс, который не является ни бинарным, ни стабильным, ни синхронным. То есть, этот процесс абсолютно не похож на работу современных электронных компьютеров или даже искусственных нейронных сетей.

Ведь искусственные нейронные сети, о которых идет речь в нашей статье, пытаются воспроизвести только самые основные элементы этого сложного, универсального и мощного органа. Они делают это примитивно.

Но для инженера-программиста, который пытается решить задачи, нейронные вычисления никогда и не собирались в точности воссоздать человеческий мозг. Здесь речь идет о машинах и о новом способе решения задач.

Искусственные нейроны и как они работают

Основным элементом обработки нейронной сети является нейрон. Этот структурный элемент человеческого сознания охватывает несколько общих возможностей.

В принципе, биологический нейрон получает входные данные (информацию) из других источников, каким-то образом объединяет их, далее выполняет в целом нелинейную операцию над результатом, а затем выводит конечный результат.

Искусственные нейронные сети обычно построены слоями. Слои состоят из нескольких взаимосвязанных «узлов», которые отвечают за «функцию активации».

Шаблоны представляются нейронной сети через «входной уровень», который связывается с одним или несколькими «скрытыми слоями», где фактическая обработка шаблонов выполняется через систему взвешенных «соединений».

Затем скрытые слои ссылаются на «выходной уровень», где результат ответа выводится, как показано на рисунке ниже.

Снова-таки, в настоящее время целью искусственных нейронных сетей никак не является воссоздание мозга человека.

Напротив, исследователи нейронной сети ищут понимание возможностей природы, с помощью которых люди смогут разрабатывать решения проблем, которые нельзя было решить традиционными вычислениями.

Для этого базовая единица нейронных сетей, искусственный нейрон, имитирует основные функции природных нейронов.

Способы обучения нейронных сетей

Deep learning – глубокое обучение многослойных нейронных сетей. При обучении нейронной сети программист предоставляет ей как входы (созданные шаблоны), так и выходы (подходящие результаты). Затем сеть обрабатывает входы и сравнивает полученные результаты с желаемыми выходами.

Если нейронная сеть вывела неверный результат, процесс обучения запускается вновь: ошибочные результаты отправляются обратно в систему нейронной сети, заставляя её корректировать веса, которые управляют сетью (корректирование весов также возможно с помощью готовых алгоритмов, написанных программистами).

Этот процесс происходит снова и снова, поскольку весы постоянно изменяются. Набор данных, который предоставляет сети возможность обучения, называется «учебным набором». Во время обучения сети один и тот же набор данных обрабатывается много раз, подправляя при этом весы.

Способы применения нейронных сетей

  1. Распознавание образов и их классификация – при обучении, нейронной сети представляют различные образцы текста, звуков, изображений с указанием классов, к которым эти образцы относятся. Задача нейронной сети после обучения – определить, к какому классу относится любой образец, заданный на входе.

    В дальнейшем, уже обученная нейронная сеть может распознавать неизвестные ей до этого образцы и относить их к уже известному классу.

  2. Принятие решений и управление – способ применения, близок к классификации. Нейронной сети на входе приводятся различные классифицированные ситуации с их характеристиками.

    Задача нейронной сети после обучения – на выходе определить верное решение.

  3. Кластеризация – разбитие большого количества поступающих в нейронную сеть сигналов на отдельные классы. Задача нейронной сети после обучения– определить, к какому классу принадлежит отдельный сигнал.

  4. Прогнозирование – ещё одна из способностей нейронной сети. Сеть обобщает и выделяет скрытые зависимости между входной и выходной информацией.

    Задача нейронной сети после обучения — предсказать будущее значение определенной последовательности на основе нескольких предыдущих значений и (или) каких-то существующих в настоящий момент факторов.

Также существуют другие способы, такие как аппроксимация, сжатие данных и ассоциативная память, анализ данных и оптимизация.

Хотя нейронные сети появились достаточно недавно, они используются практически везде: в машинном переводе текста, создании нейроигроков в шашки и шахматы, в предсказании результатов выборов, в игре на бирже и прогнозировании курсов валют, а также в диагностике сложнейших заболеваний!

Как мы видим, существует огромное количество самых разных областей применения искусственных нейронных сетей, где они выполняют различные по своей структуре задачи. Вполне возможно, что вскоре нейросети заменят большинство актуальных на сегодняшний день профессий.

Важно

Именно поэтому, если вы размышляете над выбором специальности, было бы целесообразно освоить профессию инженера-программиста, что позволит вам обучать нейросети в будущем.

Оставайтесь с нами, чтобы узнать ещё больше интересной информации в сфере вычислительной техники.

Источник: psych.utoronto.ca

Источник: https://v-mire.net/iskusstvennaya-nejronnaya-set/

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector