69
правок
Изменения
Added initial version
[[File:Нейронная_сеть.png|700px|thumb|Схема нейронной сети]]
'''Искусственная нейронная сеть (ИНС)''' (англ. ''Artificial neural network (ANN)'') {{---}} это упрощенная модель биологической нейронной сети, представляющая собой совокупность искусственных нейронов, взаимодействующих между собой.
Основные принципы работы нейронные сетей были описаны еще в 1943 году Уорреном Мак-Каллоком и Уолтером Питтсом. В 1958 году нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт разработал первую нейронную сеть, а в 2010 году большие объемы данных для обучения открыли возможность использовать нейронные сети для машинного обучения.
На данный момент нейронные сети используются в многочисленных областях машинного обучения и решают проблемы различной сложности.
==Структура нейронной сети==
[[File:Искусственный_нейрон_схема.png|700px|thumb|Схема искусственного нейрона]]
Хорошим примером биологической нейронной сети является человеческий мозг. Наш мозг {{---}} сложнейшая биологическая нейронная сеть, которая принимает информацию от органов чувств и каким-то образом ее обрабатывает (узнавание лиц, возникновение ощущений и т.д.). Мозг же, в свою очередь, состоит из нейронов, взаимодействующих между собой.
Для построения искусственной нейронной сети будем использовать ту же структуру. Как и биологическая нейронная сеть, искусственная состоит из нейронов, взаимодействующих между собой, однако представляет собой упрощенную модель. Так, например, искусственный нейрон, из которых состоит ИНС, имеет намного более простую структуру: у него есть несколько входов, на которых он принимает различные сигналы, преобразует их и передает другим нейронам. Другими словами, искусственный нейрон {{---}} это такая функция, которая преобразует несколько входных параметров в один выходной.
Как видно на рисунке справа, у нейрона есть несколько входов <tex>x_i</tex>, у каждого из которого есть вес <tex>w_i</tex>, на который умножается сигнал, проходящий по связи. После этого взвешенные сигналы <tex>x_i \cdot w_i</tex> направляются в сумматор, который аггрегирует все сигналы во взвешенную сумму. Эту сумму также называют <tex>net</tex>. Таким образом, <tex>net = \sum_{i=1}^{i=n} x_i \cdot w_i</tex>.
Просто так передавать взвешенную сумму <tex>net</tex> на выход достаточно бессмысленно {{---}} нейрон должен ее как-то обработать и сформировать адекватный выходной сигнал. Для этих целей используют функцию активации (activation function), которая преобразует взвешенную сумму в какое-то число, которое и будет являться выходом нейрона. Функция активации обозначается <tex>\phi(net)</tex>, а выход {{---}} out. Таким образом, <tex>out = \phi(net)</tex>.
Для разных типов нейронов используют самые разные функции активации, но одними из самых популярных являются:
* Функция единичного скачка. Если <tex>net > threshold</tex>, <tex>\phi(net) = 1</tex>, а иначе <tex>0</tex>;
* Сигмоидальная функция. <tex>\phi(net) = \frac{1}{1 + exp(-a \cdot net)}</tex>, где параметр <tex>a</tex> характеризует степень крутизны функции;
* Гиперболический тангенс. <tex>\phi(net) = tanh(\frac{net}{a})</tex>, где параметр <tex>a</tex> также определяет степень крутизны графика функции.
==Виды нейронных сетей==
Разобравшись с тем, как устроен нейрон в нейронной сети, осталось понять, как их в этой сети располагать и соединять.
Как правило, в большинстве нейронных сетей есть так называемый ''входной слой'', который выполняет только одну задачу {{---}} распределение входных сигналов остальным нейронам. Нейроны этого слоя не производят никаких вычислений. В остальном нейронные сети делятся на основные категории, представленные ниже.
===Однослойные нейронные сети===
[[File:Однослойная_нейронная_сеть.gif|350px|thumb|Схема однослойной нейронной сети]]
'''Однослойная нейронная сеть''' (англ. Single-layer neural network) {{---}} сеть, в которой сигналы от входного слоя сразу подаются на выходной слой, который и преобразует сигнал и сразу же выдает ответ.
Как видно из схемы однослойной нейронной сети, представленной справа, сигналы <tex>x_1, x_2, \ldots x_n</tex> поступают на входной слой (который не считается за слой нейронной сети), а затем сигналы распределяются на выходной слой обычных нейронов. На каждом ребре от нейрона входного слоя к нейрону выходного слоя написано число {{---}} вес соответствующей связи.
===Многослойные нейронные сети===
[[File:Многослойная нейронная сеть.png|400px|thumb|Схема многослойной нейронной сети]]
'''Многослойная нейронная сеть''' (англ. Multilayer neural network) {{---}} нейронная сеть, состоящая из входного, выходного и расположенного(ых) между ними одного (нескольких) скрытых слоев нейронов.
Помимо входного и выходного слоев эти нейронные сети содержат промежуточные, ''скрытые слои''. Такие сети обладают гораздо большими возможностями, чем однослойные нейронные сети, однако методы обучения нейронов скрытого слоя были разработаны относительно недавно.
Работу скрытых слоев нейронов можно сравнить с работой большого завода. Продукт (выходной сигнал) на заводе собирается по стадиям. После каждого станка получается какой-то промежуточный результат. Скрытые слои тоже преобразуют входные сигналы в некоторые промежуточные результаты.
'''Искусственная нейронная сеть (ИНС)''' (англ. ''Artificial neural network (ANN)'') {{---}} это упрощенная модель биологической нейронной сети, представляющая собой совокупность искусственных нейронов, взаимодействующих между собой.
Основные принципы работы нейронные сетей были описаны еще в 1943 году Уорреном Мак-Каллоком и Уолтером Питтсом. В 1958 году нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт разработал первую нейронную сеть, а в 2010 году большие объемы данных для обучения открыли возможность использовать нейронные сети для машинного обучения.
На данный момент нейронные сети используются в многочисленных областях машинного обучения и решают проблемы различной сложности.
==Структура нейронной сети==
[[File:Искусственный_нейрон_схема.png|700px|thumb|Схема искусственного нейрона]]
Хорошим примером биологической нейронной сети является человеческий мозг. Наш мозг {{---}} сложнейшая биологическая нейронная сеть, которая принимает информацию от органов чувств и каким-то образом ее обрабатывает (узнавание лиц, возникновение ощущений и т.д.). Мозг же, в свою очередь, состоит из нейронов, взаимодействующих между собой.
Для построения искусственной нейронной сети будем использовать ту же структуру. Как и биологическая нейронная сеть, искусственная состоит из нейронов, взаимодействующих между собой, однако представляет собой упрощенную модель. Так, например, искусственный нейрон, из которых состоит ИНС, имеет намного более простую структуру: у него есть несколько входов, на которых он принимает различные сигналы, преобразует их и передает другим нейронам. Другими словами, искусственный нейрон {{---}} это такая функция, которая преобразует несколько входных параметров в один выходной.
Как видно на рисунке справа, у нейрона есть несколько входов <tex>x_i</tex>, у каждого из которого есть вес <tex>w_i</tex>, на который умножается сигнал, проходящий по связи. После этого взвешенные сигналы <tex>x_i \cdot w_i</tex> направляются в сумматор, который аггрегирует все сигналы во взвешенную сумму. Эту сумму также называют <tex>net</tex>. Таким образом, <tex>net = \sum_{i=1}^{i=n} x_i \cdot w_i</tex>.
Просто так передавать взвешенную сумму <tex>net</tex> на выход достаточно бессмысленно {{---}} нейрон должен ее как-то обработать и сформировать адекватный выходной сигнал. Для этих целей используют функцию активации (activation function), которая преобразует взвешенную сумму в какое-то число, которое и будет являться выходом нейрона. Функция активации обозначается <tex>\phi(net)</tex>, а выход {{---}} out. Таким образом, <tex>out = \phi(net)</tex>.
Для разных типов нейронов используют самые разные функции активации, но одними из самых популярных являются:
* Функция единичного скачка. Если <tex>net > threshold</tex>, <tex>\phi(net) = 1</tex>, а иначе <tex>0</tex>;
* Сигмоидальная функция. <tex>\phi(net) = \frac{1}{1 + exp(-a \cdot net)}</tex>, где параметр <tex>a</tex> характеризует степень крутизны функции;
* Гиперболический тангенс. <tex>\phi(net) = tanh(\frac{net}{a})</tex>, где параметр <tex>a</tex> также определяет степень крутизны графика функции.
==Виды нейронных сетей==
Разобравшись с тем, как устроен нейрон в нейронной сети, осталось понять, как их в этой сети располагать и соединять.
Как правило, в большинстве нейронных сетей есть так называемый ''входной слой'', который выполняет только одну задачу {{---}} распределение входных сигналов остальным нейронам. Нейроны этого слоя не производят никаких вычислений. В остальном нейронные сети делятся на основные категории, представленные ниже.
===Однослойные нейронные сети===
[[File:Однослойная_нейронная_сеть.gif|350px|thumb|Схема однослойной нейронной сети]]
'''Однослойная нейронная сеть''' (англ. Single-layer neural network) {{---}} сеть, в которой сигналы от входного слоя сразу подаются на выходной слой, который и преобразует сигнал и сразу же выдает ответ.
Как видно из схемы однослойной нейронной сети, представленной справа, сигналы <tex>x_1, x_2, \ldots x_n</tex> поступают на входной слой (который не считается за слой нейронной сети), а затем сигналы распределяются на выходной слой обычных нейронов. На каждом ребре от нейрона входного слоя к нейрону выходного слоя написано число {{---}} вес соответствующей связи.
===Многослойные нейронные сети===
[[File:Многослойная нейронная сеть.png|400px|thumb|Схема многослойной нейронной сети]]
'''Многослойная нейронная сеть''' (англ. Multilayer neural network) {{---}} нейронная сеть, состоящая из входного, выходного и расположенного(ых) между ними одного (нескольких) скрытых слоев нейронов.
Помимо входного и выходного слоев эти нейронные сети содержат промежуточные, ''скрытые слои''. Такие сети обладают гораздо большими возможностями, чем однослойные нейронные сети, однако методы обучения нейронов скрытого слоя были разработаны относительно недавно.
Работу скрытых слоев нейронов можно сравнить с работой большого завода. Продукт (выходной сигнал) на заводе собирается по стадиям. После каждого станка получается какой-то промежуточный результат. Скрытые слои тоже преобразуют входные сигналы в некоторые промежуточные результаты.
