Штучні нейронні мережі: Принцип роботи, види та застосування
Нейронні мережі розроблені як імітація складних нейронних зв’язків, властивих нервовій системі людини.
Припускалося, що, оскільки біологічна нервова система демонструє високу ефективність в обробці та передачі сигналів, її можна використовувати для створення штучного інтелекту для машин.
Це призвело до створення штучних нейронних мереж, здатних обробляти та передавати інформацію подібно до кластерів нейронів у людському мозку.
Таким чином, з’явилася можливість значно покращити здатність машин до навчання та розумної взаємодії, що стало початком епохи нейронних мереж.
У цій статті я детально розгляну нейронні мережі, принципи їх роботи, переваги та інші ключові аспекти.
Отже, почнемо!
Що таке нейронні мережі?
Джерело зображення: Tibco.com
Нейронні мережі, або штучні нейронні мережі (ШНМ), є складовою частиною штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання (МН). Їхня мета – навчити машини/комп’ютери обробляти інформацію подібно до біологічного мозку. Мережа має адаптивну структуру, що дозволяє їй вчитися на основі попередніх дій і постійно вдосконалюватися.
Нейронні мережі є підмножиною машинного навчання, а їх ядро базується на алгоритмах глибокого навчання. Назва “нейронна мережа” походить від складної мережі нейронів у мозку людини та їх взаємодії.
Нейронна мережа використовує навчальні дані як основу для подальшого навчання і підвищення своїх можливостей. Вона забезпечує безперервний навчальний процес на основі попередніх даних із постійним підвищенням точності, що робить її потужним інструментом у сучасному світі.
Історія нейронних мереж бере свій початок у першій ері комп’ютерів. Перший прототип нейронної мережі був розроблений Уорреном МакКалохом як ланцюгова система, що наближено відтворювала роботу людського мозку.
У 1958 році Франком Розенблатом було створено перший приклад штучного перцептрона. У 1982 році Джон Хопфілд опублікував роботу про “рекурентні нейронні мережі”. Нейронні мережі отримали широке поширення в 1988 році в галузі вивчення білків.
Технологія використовувалася для прогнозування тривимірних форм білків. До 1992 року був розроблений алгоритм розпізнавання тривимірних об’єктів.
Сьогодні нейронні мережі досягли значного розвитку. Вони використовуються в різних галузях, від охорони здоров’я, аерокосмічної промисловості та оборони до кібербезпеки, маркетингу та метеорології.
Як працюють нейронні мережі?
Як зазначалося раніше, на розробку нейронної мережі вплинула нейронна архітектура людського мозку. Нейрони мозку утворюють складну та взаємопов’язану мережу, через яку проходять сигнали та обробляється інформація. Цей принцип функціонування нейронів відтворюється у нейронних мережах.
Основний механізм роботи нейронних мереж полягає у взаємодії різних шарів нейронів у межах мережі. Кожен нейрон з’єднаний з іншим через вузол.
Він отримує вхідні дані з попереднього шару та передає вихідні дані до наступного. Цей процес повторюється, поки останній шар не надасть кінцеве рішення або прогноз.
Роботу нейронної мережі можна краще зрозуміти, розглянувши окремі механізми кожного шару, через який проходять та обробляються дані. Базова структура включає три шари: вхідний, прихований та вихідний.
Вхідний шар
Цей шар нейронної мережі відповідає за отримання даних із зовнішнього середовища. Після отримання даних, цей шар також обробляє їх, аналізує зміст та додає категорію для кращої ідентифікації. Потім дані передаються до наступного шару.
Прихований шар
Дані до прихованого шару надходять з вхідного шару, а також інших прихованих шарів. У нейронній мережі може бути кілька прихованих шарів. Кожен з них аналізує вхідні дані, що надійшли з попереднього шару, обробляє їх і передає далі.
Вихідний шар
Дані, що передаються з останнього прихованого шару, досягають вихідного шару. Цей шар відображає кінцевий результат обробки даних, яка відбулася на попередніх рівнях нейронної мережі. Вихідний шар може мати один або кілька вузлів, залежно від вхідних даних.
Наприклад, при обробці бінарних даних (1/0, Так/Ні), буде використовуватися один вихідний вузол, а при роботі з багатокатегорійними даними – кілька вузлів.
Прихований шар є по суті мережею глибокого навчання, яка встановлює взаємозв’язки між вузлами. З’єднання між вузлами представляється числом, яке називається “вага”. Воно показує, наскільки вузол може впливати на інші вузли. Позитивне значення вказує на здатність збуджувати інший вузол, а негативне – на здатність його пригнічувати.
Типи нейронних мереж
Для різних типів використання та даних застосовуються різні типи нейронних мереж, кожна з яких має різну структуру. Ось деякі з них:
#1. Мережа прямого поширення
Цей тип нейронної мережі характеризується наявністю кількох взаємопов’язаних прихованих шарів та нейронів. Потік інформації відбувається тільки в прямому напрямку без зворотного поширення, звідси і назва “прямого поширення”. Більша кількість шарів допомагає налаштувати вагу та, відповідно, покращити навчання.
#2. Перцептрон
Це найпростіша форма мережі, що складається лише з одного нейрона. Нейрон застосовує функцію активації до входу для отримання бінарного виходу. Він підсумовує вхідне значення та вагу вузла, а потім передає цю суму до функції активації для створення виходу. Приховані шари в цьому типі мережі відсутні.
#3. Багатошаровий перцептрон
Цей тип нейронної мережі підтримує зворотне поширення, що неможливо в мережах прямого поширення. Він включає кілька прихованих шарів та функції активації, що забезпечують двонаправлений потік даних. Вхідні дані передаються вперед, а оновлення ваги – назад. Залежно від цілей, функцію активації можна змінювати.
#4. Радіальна базова мережа
Ця категорія мереж використовує шар нейронів радіальної базисної функції (RBF) між вхідним і вихідним шарами. Ці нейрони можуть зберігати класи різних навчальних даних, що дає змогу використовувати інший спосіб прогнозування цілей. Нейрон порівнює евклідові відстані з фактично збереженими класами зі значенням ознаки вхідних даних.
#5. Згорткова мережа
Ця нейронна мережа містить кілька шарів згортки, що ідентифікують важливі ознаки з вхідних даних, таких як зображення. Перші кілька шарів фокусуються на деталях низького рівня, а наступні шари – на деталях високого рівня. Ця мережа використовує спеціальну матрицю або фільтр для створення карт.
#6. Рекурентна мережа
Ця мережа використовується, коли необхідно отримати прогнози з певної послідовності даних. Для цього може знадобитися вхід останнього прогнозу із затримкою часу. Це зберігається в комірці даних RNN, яка діє як другий вхід, що використовується для передбачення.
#7. Мережа короткочасної пам’яті
У цьому типі нейронної мережі використовується додаткова спеціальна комірка пам’яті для збереження інформації протягом довшого часу та подолання проблеми зникаючих градієнтів. Логічні вентилі використовуються для визначення виходів, які слід використати або відкинути. Таким чином, в цій мережі застосовують три логічні вентилі: вхід, вихід і забування.
Переваги нейронних мереж
Нейронні мережі пропонують багато переваг:
- Завдяки своїй структурі, вона здатна обробляти дані та вивчати складні та нелінійні зв’язки реального світу, а також узагальнювати знання для створення нових результатів.
- Нейронні мережі не мають обмежень на вхідні дані. Таким чином, вони можуть моделювати гетероскедастичність, що дозволяє виявляти приховані зв’язки між даними.
- Нейронна мережа може зберігати дані по всій мережі та ефективно працювати з їхньою недостатньою кількістю. Це створює надмірність даних і зменшує ризик їхньої втрати.
- Через наявність надлишкових з’єднань вона здатна обробляти кілька даних одночасно та паралельно. Це означає, що нейронні мережі можуть виконувати декілька функцій одночасно.
- Здатність налаштовувати обробку даних забезпечує високу відмовостійкість та постійне вдосконалення.
- Оскільки мережа використовує розподілену пам’ять, вона є стійкою до пошкодження даних.
- Вона може вчитися на минулих подіях, на основі яких може навчити машини приймати більш ефективні рішення.
Застосування нейронних мереж
- Прогнозування показників фондового ринку: багатошаровий перцептрон часто застосовується для прогнозування показників фондового ринку та підготовки до змін. Система робить прогнози на основі коефіцієнтів прибутку, річної прибутковості та минулих даних про ефективність фондового ринку.
- Розпізнавання облич: згорткові мережі використовуються для створення систем розпізнавання облич, які зіставляють наданий ідентифікатор обличчя зі списком ідентифікаторів у базі даних для підтвердження збігу.
- Вивчення поведінки в соціальних мережах: багатошаровий перцептрон може бути використаний для аналізу поведінки людей в соціальних мережах за допомогою віртуальних розмов та взаємодій. Ці дані можуть бути використані в маркетинговій діяльності.
- Аерокосмічні дослідження: мережі із затримкою часу використовуються в різних сферах аеронавтики, таких як розпізнавання образів, системи безпеки, високоефективне автопілотування, діагностика несправностей літака та моделювання. Це допомагає підвищити безпеку в галузі.
- Планування оборони: стратегії оборони можуть бути отримані та розроблені за допомогою нейронних мереж. Ця технологія може застосовуватися для прогнозування оборонних ризиків, керування автоматизованим обладнанням та визначення потенційних місць для патрулювання.
- Охорона здоров’я: мережу можна використовувати для створення кращих методів візуалізації для ультразвуку, комп’ютерної томографії та рентгену, а також для поліпшення запису та відстеження даних пацієнтів.
- Перевірка особи: візерунки в почерку можуть бути ідентифіковані за допомогою нейронних мереж. Це може допомогти виявити потенційні докази підробки за допомогою систем перевірки почерку та підпису.
- Прогноз погоди: дані з метеорологічних супутників можна використовувати для динамічного моделювання та прогнозування погодних умов з більшою точністю. Це сприяє створенню систем раннього попередження про стихійні лиха для вчасного вжиття необхідних заходів.
Навчальні ресурси
#1. Глибоке навчання AZ від Udemy
Курс Deep Learning AZ від Udemy навчить вас використовувати Python і створювати алгоритми глибокого навчання. Тривалість курсу становить 22 години 33 хвилини.
На курсі ви навчитеся:
- Краще розуміти концепції штучного інтелекту, нейронних мереж, самоорганізованих карт, машини Больцмана та автокодерів.
- Як застосовувати ці технології на практиці у реальному світі.
Ціна курсу – 39,98 $.
#2. Data Science від Udemy
Наука про дані – це чудовий курс, який пропонує глибоке вивчення теорій нейронних мереж, що використовуються в машинному навчанні. Цей курс також пропонується на Udemy. Його тривалість – 12 годин.
Курс навчить вас:
- Основам глибокого навчання та функціонування нейронних мереж.
- Розробляти код для нейронних мереж з нуля.
Вартість курсу – 35,13 $.
#3. Створення нейронних мереж від Udemy
Курс Udemy Building Neural Networks in Python from scratch дає можливість студентам розвивати глибоке та машинне навчання за допомогою градієнтного спуску та лінійної регресії. Тривалість курсу – 3 години 6 хвилин.
Курс навчить вас:
- Основним функціям нейронних мереж, таким як лінійна регресія, зворотне поширення та функція вартості.
- Навчати нейронні мережі, класифікувати їх, налаштовувати швидкість навчання, нормалізувати вхідні дані та оптимізувати точність.
Вартість курсу – 31,50 $.
#4. Нейронні мережі та глибоке навчання від Coursera
Курс «Нейронні мережі та глибоке навчання» пропонується на Coursera. Це перший курс, що спеціалізується на глибокому навчанні та зосереджений на його базових концепціях. Тривалість курсу – 25 годин.
Курс навчить вас:
- Ознайомитися з важливими технологічними тенденціями, що сприяють розвитку глибокого навчання.
- Вивчати, як навчати глибоке навчання та використовувати його для створення повністю підключеної мережі.
Цей курс є безкоштовним.
#5. Створення передового глибокого навчання та НЛП
Курс «Створення передового глибокого навчання та НЛП» пропонується на Educative. Курс займає приблизно 5 годин.
Курс навчить вас:
- Працювати в практичних середовищах кодування.
- Вивчати концепції глибокого навчання та практикувати їх у проектах, пов’язаних з обробкою природної мови (NLP) і передовим глибоким навчанням.
Вартість курсу становить 9,09$ на місяць.
#6. Проекти нейронної мережі з Python:
Ця книга Джеймса Лоя є чудовим посібником із використання Python та відкриття можливостей штучних нейронних мереж. Вона допоможе вам вивчати та впроваджувати нейронні мережі за допомогою шести проектів на Python. Завершення цих проектів дозволить створити ваше портфоліо машинного навчання.
Курс навчить вас:
- Архітектурам нейронних мереж, таким як LSTM і CNN.
- Використовувати популярні бібліотеки, наприклад, Keras.
- Проекти включають аналіз настроїв, ідентифікацію облич, виявлення об’єктів тощо.
#7. Нейронні мережі та глибоке навчання
У цій книзі Чару К. Аггарвала розглядаються сучасні та класичні моделі глибокого навчання. Вона навчить вас алгоритмам та теорії глибокого навчання та нейронних мереж, що дозволить застосовувати їх у різних додатках.
Вона також охоплює такі додатки, як системи рекомендацій, розпізнавання підписів та класифікація зображень, текстова аналітика, машинний переклад, ігри та інше.
Ви навчитеся:
- Основам нейронної мережі.
- Основам глибокого навчання.
- Розширеним темам нейронних мереж, таким як GAN, нейронні машини Тьюринга та інші.
Висновок
Нейронні мережі є важливим компонентом штучного інтелекту, який підтримує навчання в спосіб, близький до людського інтелекту. Вони складаються з різних шарів, кожен з яких виконує свою функцію та генерує свій результат. Завдяки таким перевагам як точність, можливості обробки даних, паралельні обчислення, сфера застосування нейронних мереж постійно зростає в багатьох галузях для прогнозування та прийняття розумних рішень.
Ви також можете дослідити згорткові нейронні мережі.