Што вам трэба ведаць, каб зразумець змяняюцца тэхналогіі вакол вас
Нейронавыя сеткі з'яўляюцца кампутарнымі мадэлямі падлучаных прылад або вузлоў , прызначаных для перадачы, працэсу, а таксама даведацца з інфармацыі (дадзеныя) у аналагічна таму , як нейроны (нервовыя клеткі) працуюць у арганізме чалавека.
Штучныя нейронавыя сеткі
У тэхналогіі, нейронавыя сеткі часта называюць штучныя нейронавыя сеткі (ІНСТРУКЦЫІ) або нейронавыя сеткі, каб адрозніць ад біялагічных нейронавых сетак яны змадэляваныя пасля. Асноўная ідэя ІНСТРУКЦЫІ з'яўляецца тое, што чалавечы мозг з'яўляецца самым складаным і разумны «кампутар», які існуе. Шлях мадэлявання ИНСА як мага бліжэй да структуры і сістэме апрацоўкі інфармацыі, якая выкарыстоўваецца мозг, даследчыкі спадзяюцца стварыць кампутары, якія падыходзілі або пераўзыходзілі чалавечы інтэлект. Нейронавыя сеткі з'яўляюцца ключавым кампанентам бягучых дасягненняў у галіне штучнага інтэлекту (ІІ), машыннае навучанне (ML), і глыбокае вывучэнні .
Як нейронавыя сеткі Праца: Параўнанне
Для таго, каб зразумець, як нейронавыя сеткі працуюць і адрозненне паміж гэтымі двума тыпамі (біялагічных і штучнымі), давайце выкарыстоўваць прыклад офіснага будынка 15-павярховага і тэлефонныя лініі і размеркавальныя прылады, якія маршрутизировать званкі па ўсім будынку, асобных паверхаў і асобных офісах. Кожны офіс у нашым 15-павярховы офісны будынак уяўляе сабой нейрон (вузел у галіне камп'ютэрных сетак або нервовых клетак у біялогіі). Сам будынак уяўляе сабой структуру, якая змяшчае мноства аддзяленняў, размешчаных у сістэме (15 паверхаў нейронавай сеткі).
Ужываючы прыклад біялагічных нейронавых сетак, камутатар, які прымае выклікі, мае лініі для падлучэння да любога офісу на любым паверсе ва ўсім будынку. Акрамя таго, кожны офіс мае лініі, якія злучаюць яго з любым іншым офісам ва ўсім будынку на любым паверсе. Уявіце сабе , што паступае выклік (уваход) і перадачы шчытавых яго ў офіс на 3 - м паверсе, які перадае яго непасрэдна ў офіс на 11 - м паверсе, які затым непасрэдна перадае яго ў офіс на 5 - м паверсе. У галаўным мозгу, кожны нейрон або нервовая клетка (офіс) можа напрамую падключацца да любога іншага нейрону у сваёй сістэме або нейронавай сетку (будынак). Інфармацыя (выклік) можа быць перададзены любы іншы нейрон (офіс), каб апрацаваць або даведацца, што трэба, пакуль не будзе адказ або дазвол (выхад).
Калі мы ўжываем гэты прыклад ІНСТРУКЦЫІ, ён атрымлівае зусім крыху больш складана. Кожны паверх будынка патрабуе свайго размеркавальнага шчыта, які можа падлучацца толькі да офісах на тым жа паверсе, а таксама размеркавальныя шчыты на вышэй і ніжэй яго паверхаў. Кожны офіс можа толькі непасрэдна злучацца з іншымі офісамі на той жа паверх і камутатар для гэтага полу. Усе новыя выклікі павінны пачынацца з размеркавальнікам на 1 - м паверха і павінны быць перададзены ў кожны асобны паверх у лічбавым парадку да 15 - га паверха , перш чым выклік можа скончыцца. Давайце паставім яго ў рух, каб убачыць, як гэта працуе.
Уявіце сабе , што паступае выклік (уваход) на 1 - й паверх размеркавальны шчыт і адпраўляецца ў офіс на 1 - й паверх (вузел). Выклік затым перадаецца непасрэдна сярод іншых офісаў (вузлоў) на 1 - м паверсе , пакуль ён не будзе гатовы да адпраўкі на наступны паверх. Тады выклік павінен быць адпраўлены назад у 1 - й паверх размеркавальны шчыт, які затым перадае яго на падлогу размеркавальнага шчыта 2 - й. Гэтыя ж крокі паўтараюць адзін паверх у той час, з выклікам, пасыланым праз гэты працэс на кожным паверсе аж да 15 паверха.
У ИНСЕ, вузлы (офісы) размешчаныя ў пластах (паверхі будынка). Інфармацыя (выклік) заўсёды ўваходзіць праз уваходны пласт (1 - м паверсе і яе размеркавальны шчыт) і павінны быць адпраўлены праз і апрацоўваецца кожным пластом (пол) , перш чым ён можа перайсці да наступнага. Кожны пласт (пол) апрацоўвае канкрэтныя дэталі аб тым выкліку і пасылае вынік разам з выклікам да наступнага пласту. Калі выклік дасягае выхаднога пласта (15 - й паверх і яго камутатар), яна ўключае ў сябе інфармацыю апрацоўкі з пластоў 1-14. Вузлы (офісы) на 15 - м пласта (пол) з дапамогай ўводу і апрацоўкі інфармацыі ад усіх астатніх слаёў (паверхі) , каб прыдумаць адказ або дазвол (выхад).
Нейронавыя сеткі і машыннае навучанне
Нейронавыя сеткі з'яўляюцца адным з відаў тэхналогіі ў катэгорыі машыннага навучання. На самай справе, прасоўванне ў галіне даследаванняў і развіцця нейронавых сетак былі цесна звязаны з прылівамі і адлівамі прасоўвання ў ML. Нейронавыя сеткі пашыраюць магчымасці апрацоўкі дадзеных і павысіць вылічальную магутнасць ML, павялічваючы аб'ём дадзеных, якія могуць быць апрацаваны, але і здольнасць выконваць больш складаныя задачы.
Першы дакументаваны кампутарная мадэль ІНСТРУКЦЫІ была створана ў 1943 годзе Уолтар Пітс і Уорэн McCulloch. Першапачатковы цікавасць і даследаванні ў галіне нейронавых сетак і машыннага навучання ў канчатковым рахунку замарудзіліся і быў больш-менш сукно да 1969 годзе, з невялікімі воплескамі аднаўленнем цікавасці. Кампутары таго часу проста не былі дастаткова хутка або досыць вялікі працэсараў для прасоўвання гэтых абласцей далей, і велізарная колькасць дадзеных, неабходных для ОД і нейронавых сетак не было даступна ў той час.
Масіўныя павелічэнне вылічальнай магутнасці з цягам часу па меры ростам і пашырэнне Інтэрнэту (і, такім чынам, доступ да вялікіх аб'ёмах дадзеных праз Інтэрнэт) вырашыла гэтыя раннія праблемы. Нейронавыя сеткі і ML цяпер важную ролю ў тэхналогіях , якія мы бачым і выкарыстоўваем кожны дзень, напрыклад, распазнання асобы , апрацоўкі малюнкаў і пошуку, а таксама моўнага перакладу ў рэжыме рэальнага часу - каб назваць толькі некаторыя з іх.
Нейронавыя сеткі Прыклады ў паўсядзённым жыцці
ІНСТРУКЦЫІ з'яўляецца даволі складанай тэмай у рамках тэхналогіі, аднак, гэта варта выдаткаваць некаторы час, каб даследаваць з-за павелічэння колькасці спосабаў гэта ўплывае наша жыццё кожны дзень. Вось яшчэ некалькі прыкладаў таго, як нейронавыя сеткі ў цяперашні час выкарыстоўваюцца рознымі галінамі прамысловасці:
- Фінансы: нейронавыя сеткі выкарыстоўваюцца для прагназавання курсаў валют. Яны таксама выкарыстоўваюцца ў тэхналогіі за аўтаматычных гандлёвых сістэм, якія выкарыстоўваюцца на фондавым рынку.
- Медыцына: Магчымасці апрацоўкі малюнка нейронавых сетак спрыялі тэхналогіі , якая дапамагае больш дакладна скрынінга і выяўлення на ранняй стадыі і цяжка вызначыць тыпы рака. Адным з такіх відаў рака з'яўляецца інвазівной меланомы, самай сур'ёзнай і смяротнай формай рака скуры. Вызначэнне меланому на ранніх стадыях, перш чым яна распаўсюдзілася, дае пацыентам з гэтым тыпам рака лепшыя шанцы перамагчы яго.
- Надвор'е: Здольнасць выяўляць атмасферныя змены , якія паказваюць на патэнцыйна сур'ёзнае і небяспечнае падзея надвор'я , як хутка і дакладна , наколькі гэта магчыма , мае важнае значэнне для выратавання чалавечых жыццяў. Нейронавыя сеткі ўдзельнічаюць у працэсе апрацоўкі ў рэальным маштабе часу спадарожнікавых і радыёлакацыйных малюнкаў, якія не толькі выяўляюць ранняе адукацыю ураганаў і цыклонаў, але таксама выяўляюць рэзкія змены хуткасці і напрамку ветру, якія паказваюць на форму тарнада. Смерчы з'яўляюцца аднымі з самых моцных і небяспечных з'яў на запісы - часта больш раптоўныя, разбуральныя і смяротнымі, чым ўраганы.