Поднаправление искусственного интеллекта, которое занимается работой с изображениями и видеопотоком, получило название Computer Vision или компьютерное зрение. Это направление является наиболее перспективным в медицинской диагностике и скрининге патологий. Это распределенная память, которая обучается на основе ассоциаций. С помощью ассоциативной памяти становится возможным восстановить сэмпл, ранее сохраненный сетью, из искаженного сэмпла, подаваемого на его вход.
Сети Кохонена можно использовать и в тех задачах
классификации, где классы уже заданы, – тогда
преимущество будет в том, что сеть сможет выявить
сходство между различными классами. Аналогичная полезная
интерпретация может иметь место и в задачах регрессии – выход сети
рассматривается как ожидаемое значение модели в
данной точке пространства входов. Это ожидаемое
значение связано с плотностью вероятности
совместного распределения входных и выходных
данных.
Современный этап: развитие глубокого обучения (Deep Learning)
Для логистической выходной функции
активации хорошими значениями по умолчанию
являются 0.0 и 1.0. Некоторые авторы советуют
использовать в качестве функции активации
гиперболический тангенс, который принимает
значения в интервале (-1.0,+1.0) . Таким приемом можно
улучшить обучение, потому что эта функция (в
отличие от логистической)
симметрична.
- Зато с более простыми заданиями нейросеть справляется лучше — такую картину мы получили по запросу «солнечное утро в стиле Ван Гога».
- Данные обрабатываются и далее по цепочке отправляются другим клеткам.
- В пакете ST Neural Networks реализован
также вариант “нелинейного АГК”, основанный
на использовании так называемой автоассоциативной
сети (Bishop, 1995; Fausett, 1994; Bouland and Kamp, 1988). - Ученые уже работают над тем, чтобы портативные устройства смогли обучаться сами, сохраняя конфиденциальность пользователя.
- Собственно, нейрон b1 — это математическая формула, длинная, но довольно простая.
- Причем это может происходить неоднократно – и каждый раз данные будут пополняться за счет предыдущих выходов.
Также, чтобы продемонстрировать идею, я увеличил количество скрытых нейронов. Однако и реальные, и искусственные нейронные сети не справляются с проблемами, в которых важна каждая деталь, а разница в минутах может испортить весь результат. Например, многие люди не могут быстро перемножить два больших числа в уме. “У нас есть большой ряд подобных проблем, логических задач, очень чувствительных к изменению одной переменной.
Как работает обучение?
Миллионы и миллиарды математических функций работают вместе, и чем лучше они натренированы на это, тем сильнее система. Потому что мощности стали позволят разрабатывать нейросети даже небольшим компаниям. А главное – появились готовые, предобученные нейросети, распознающие образы, на основании которых можно делать свои приложения, не занимаясь длительной подготовкой нейросети к работе. По сути, создав один раз нейросеть, которая что-то делает с фотографиями (различает лицо, например), вы потом сможете использовать этот алгоритм и на других подобных проектах. Кроме того, нейросети активно используются в финансовом секторе, принимая решение о выдаче кредитов потенциальным клиентам банков.
Мы подготовили наглядную схему, на которой видно принцип работы нейросети. Востребованность специалистов по нейросетям постоянно растет. По словам представителей рынка, проблема сохраняется уже в течение трех лет. Так, существующая система StyleGAN уже содержит базовые знания о 3D-моделировании. После дообучения ее можно будет применять для создания 3D-объектов и новых возможностей в 3D-печати.
Сенсорный слой
На слой входных нейронов поступают внешние данные (текст, картинка, код и т.п.). Ученые описали модель нейсети на основе формальных нейронов и предположили, что она в состоянии обучаться, распознавать как работают нейронные сети образы и делать обобщения, то есть фактически представляет собой искусственный интеллект. Именно поэтому разработчикам не обойтись без сбора собственных датасетов для обучения своей модели.
“Естественный мир — это не уши на ушах на ушах, это глаза на лицах на людях,” — сказал Кранмер. “Поэтому я бы не сказал, что [процедура ренормализации] является причиной хорошей работы нейросетей с изображениями”. Но Тишби, который в то время проходил химиотерапию от рака поджелудочной железы, понял, что всё это можно охватить более широкой идеей. “Размышление о науке и роли моих старых идей стало важной частью моего исцеления”, — сказал он. Представьте, что X — сложный набор данных, как пиксели на фото собаки, а Y — простая переменная, представленная этими данными, как слово “собака”. Вы можете захватить всю «релевантную» информацию об X в Y, сжимая X настолько, насколько сможете, не теряя способности прогнозировать Y.
Общие принципы работы искусственного интеллекта
В последние годы нейронные сети прошли путь от простых сортировщиков картинок на смартфонах до помощников в решении глобальных задач в науке. Современные нейросети способны заменить или дополнить работу человека во всех случаях, когда решение нужно принимать на основе предыдущего опыта. «РБК Тренды» разбирался, как устроены и работают нейросети, как их обучают и в каких сферах применяют. Например, если вы хотите создать нейросеть для оценки эмоциональную тональности текста, датасетом будет список предложений с соответствующими каждому эмоциональными оценками. Тональность текста определяют признаки (слова, фразы, структура предложения), которые придают негативную или позитивную окраску. Веса признаков в итоговой оценке тональности текста (позитивный, негативный, нейтральный) зависят от математической функции, которая вычисляется во время обучения нейронной сети.
Это полезно, если перед сетью стоит сложная задача вроде перевода текста. Однонаправленная нейросеть переведет каждое слово по отдельности, и получится бессвязная «каша». Рекуррентная сможет учесть контекст и перевести, например, apple tree не как «яблоко дерево», а как «яблоня». Выводом нейронной сети становится набор формул и чисел, которые преобразуются в ответ. Например, если изображение мужчины — «0», а женщины — «1», то результат 0,67 будет означать что-то вроде «Скорее всего, это женщина». Нейросеть из-за своей структуры не может дать абсолютно точный ответ — только вероятность.
Что такое нейросеть: как устроен человеческий мозг «в цифре»
Если такой
близости не наблюдается, класс считается
“неопределенным”. PNN-сеть фактически вмещает в себя все
обучающие данные, поэтому она требует много
памяти и может медленно работать. При решении задачи классификации
можно оценить плотность вероятности для каждого
класса, сравнить между собой вероятности
принадлежности различным классам и выбрать
наиболее вероятный. На самом деле именно это
происходит, когда мы обучаем нейронную
сеть решать задачу классификации – сеть
пытается определить (т.е. аппроксимировать)
плотность вероятности. С другой стороны, до того, как применять
линейную оптимизацию в выходном слое сети RBF,
необходимо определить число радиальных
элементов, положение их центров и величины отклонений. Соответствующие алгоритмы, хотя и работают
быстрее алгоритмов обучения MLP, в меньшей степени
пригодны для отыскания субоптимальных решений.
У нейронов есть аксон — основная часть клетки, и дендрит — длинный отросток на ее конце, который может достигать сантиметра в длину. Дендриты передают информацию с одной клетки на другую и работают как «провода» для нервных импульсов. С помощью специальных шипов они цепляются за другие нейроны, и так сигналы передаются по всей нервной системе. Входной слой принимает на вход данные, которые необходимо обработать. Например, в задаче распознавания рукописных цифр входной слой будет принимать изображение цифры.
