• технологии
  • статьи
  • 07 фев. 23
  • 1118
  • 0
  • 0

Что нужно знать о нейросетях? Разбираемся, как устроены алгоритмы

NFTRU

+112

Нейронные сети считаются одним из ответвлений искусственного интеллекта. Они задают классификации, прогнозы, анализ и воспроизводят аналитические процессы, генерируемые человеческим мозгом.

Плюс ко всему, нейроны запрограммированы на самообучение для того, чтобы методом проб и ошибок выстраивать самостоятельную практику работы. Для наглядности: распознание речи нейросетью занимает минуты по сравнению с идентификацией вручную экспертами, на чью работу может уйти по несколько часов.

Подойдем к вопросу с технической стороны. Искусственные нейросети (ANN) работают по принципу узловых слоев. Узел – и есть искусственный нейрон, который при соединении с другими образует порог. Узел активируется и передает данные на следующий уровень сети, только если превышает пороговое значение. Если же такого не происходит, то данные не передаются.

Нейрон принимает сигнал, преобразует его и передает другим. Так, технология работы нейронов строится на перестраивания из нескольких показателей в один.

После определения входа нейроны получают веса, которые помогают определить важность любой заданной единицы. Затем все входные данные умножаются на соответствующие веса и суммируются. После этого происходит активация и весь спект нейронных соединений вступает в работу.

Применим алгоритм нейронных сетей для решения обыденной задачи. К примеру решим, стоит ли покататься на сноуборде, используя двоичные данные (да: 1, нет: 0)

Предположим, что есть три условия, влияющих на решение вопроса:

Погода подходящая? (Да: 1, Нет: 0)

Очереди нет? (Да: 1, Нет: 0)

Если ли риск здоровью у новичков? (Да: 0, Нет: 1)

Затем предположим исход событий, при исходных условиях:

X1 = 1, так как солнечно и нет ветра

X2 = 0, так как в будни мало людей

X3 = 1, так как таких случаев не наблюдалось в последнее время

Теперь нам нужно назначить веса, чтобы задать приоритетность (важность) условий. Чем больше вес, тем параметр играет более значимую роль для задачи.

W1 = 5, так как вьюги не так часто случаются

W2 = 2, так как привыкли к толпе

W3 = 4, так как есть страх перелома

Теперь зададим пороговое значение 3, при котором значение смещения -3.

Со всеми различными входными данными мы можем начать подключать значения к формуле, чтобы получить желаемый результат.

Y-hat = (1*5) + (0*2) + (1*4) - 3 = 6

Выходом этого узла послужит значение 1 (так как 6 больше 0). В этом случае, с помощью алгоритма мы получаем решение задачи и идем кататься на сноуборде.

Вуаля — сложная задача решена по принципу алгоритма работы нейтронных сетей.

  • 1118
  • 0
  • 0

0

NFTRU

+112

0 комментариев