что такое нервная сеть
Нервная сеть
Из Википедии — свободной энциклопедии
Нервная сеть (биологическая нейронная сеть) — совокупность нейронов головного и спинного мозга центральной нервной системы (ЦНС) и ганглия периферической нервной системы (ПНС), которые связаны или функционально объединены в нервной системе, выполняют специфические физиологические функции.
Нервная сеть состоит из группы или групп химически или функционально связанных нейронов. Один нейрон может быть связан со многими другими нейронами, а общее количество нейронов и связей в сети может быть достаточно большим. Место контакта нейронов называется синапсом, типичный синапс — аксо-дендритический химический. Передача импульсов осуществляется химическим путём с помощью медиаторов или электрическим путём посредством прохождения ионов из одной клетки в другую.
Представление о нервных сетях оказало значительное влияние на технологии искусственного интеллекта, в попытке построить математическую модель нервной сети был создан обширный инструментарий (искусственных) нейронных сетей, широко используемый в прикладной математике и информатике.
Нейроны объединены в последовательно расположенные слои. Отдельно выделены два крайних слоя — входной и выходной. Через входной слой нейросеть получает информацию, через выходной передает результат ее обработки. Все промежуточные слои называются скрытыми.
Каждый скрытый слой соединен с двумя соседними (предыдущим и следующим) сложной системой связей. В простейшем случае в каждый его нейрон попадают сигналы от каждого нейрона предыдущего слоя, обрабатываются, а затем из него уходят в каждый нейрон следующего слоя.
Нервная сеть
Смотреть что такое «Нервная сеть» в других словарях:
нервная сеть — 1) тип строения нервной ткани, представленный совокупностью нейронов в сочетании с проходящими в различных направлениях нервными волокнами, имеющими под микроскопом вид войлока или сетки (наблюдается у беспозвоночных); 2) совокупность… … Большой медицинский словарь
Мак-Каллока-Питтса нервная сеть — (W. S. McCulloch, род. в 1898 г., амер. нейрофизиолог; W. Н. Pitts, совр. амер. физиолог) модель совокупности нейронов, связанных между собой каналами связи; служит для описания детерминированных логических функций мозга, дает возможность… … Большой медицинский словарь
НЕРВНАЯ СИСТЕМА — (systema nervosum), морфофункц. совокупность отд. нейронов и др. структур нервной ткани животных и человека, объединяющая деятельность всех органов и систем организма в его постоянном взаимодействии с внеш. средой. Н. с. воспринимает внеш. и… … Биологический энциклопедический словарь
сеть — и, предл.; о се/ти, в сети/; мн. род. е/й; ж. см. тж. сетёнка, сетевой, сетной, сетный 1) Приспособление из перекрещивающихся нитей, закреплённых на равных промежутках узлами, используемое для ловли рыб, птиц и т.п … Словарь многих выражений
СЕТЬ — СЕТЬ, сетка, точка жен. вещь или чертеж перекрестною решеткой, клетчатый, в клетках, мережках, ячеях (от ·стар., гл. сетить, искать, ловить?). Сети рыбачьи, рыболовные, вязаный из ниток, дели, сканой пряжи, весьма различные устройства: невод,… … Толковый словарь Даля
сеть — и, предл. о сети, в сети; мн. род. ей; ж. 1. Приспособление из перекрещивающихся нитей, закреплённых на равных промежутках узлами, используемое для ловли рыб, птиц и т.п. Вязать с. Ловить рыбу сетями. Ставить, забрасывать с. Рыболовная,… … Энциклопедический словарь
Нервная система — Декарт: «Раздражение ступни передаётся по нервам в мозг, взаимодействует там с духом и таким образом порождает ощущение боли». Нервная система целостная морфологическая и функциональная совокупность различных взаимо … Википедия
Нервная система человека — Декарт: «Раздражение ступни передаётся по нервам в мозг, взаимодействует там с духом и таким образом порождает ощущение боли». Нервная система целостная морфологическая и функциональная совокупность различных взаимосвязанных нервных структур,… … Википедия
Нервная система — совокупность структур в организме животных и человека, объединяющая деятельность всех органов и систем и обеспечивающая функционирование организма как единого целого в его постоянном взаимодействии с внешней средой. Н. с. воспринимает… … Большая советская энциклопедия
НЕРВНАЯ СИСТЕМА — сложная сеть структур, пронизывающая весь организм и обеспечивающая саморегуляцию его жизнедеятельности благодаря способность реагировать на внешние и внутренние воздействия (стимулы). Основные функции нервной системы получение, хранение и… … Энциклопедия Кольера
Нервная система* — свойственная всем многоклеточным животным, за исключением губок, система органов, управляющая деятельностью остальных органов животного и объединяющая эту деятельность, воспринимающая изменения, совершающиеся во внешнем мире или теле животного, и … Энциклопедический словарь Ф.А. Брокгауза и И.А. Ефрона
Физиология человека и животных
Разделы
3. Понятие о нервном центре, нервной сети. Свойства нервных центров
Нервный центр – это совокупность нервных клеток, регулирующих определенную функцию организма. Эти нервные клетки могут быть расположены компактно в пределах одной анатомической структуры или представлять собой группы нейронов, участвующих в регуляции одной функции, но расположенных во многих отделах ЦНС.
Нейронные сети – система соединённых между собой нейронов мозга животных, человека. Это более широкое понятие, т.к. помимо последовательных цепей сюда включаются параллельные цепи, а также связи между последовательными и параллельными цепями. Нейронные сети – это структуры, выполняющие сложные задачи, например, сенсорные сети выполняют задачу по обработке информации.
Свойства нервных центров во многом определяются структурой и функцией синапсов тех нейронов, которые входят в состав данного нервного центра.
Свойства нервных центров:
1. Одностороннее проведение возбуждения: обусловлено особенностями расположения и характером функционирования синапсов в нервных центрах.
2. Замедление (задержка) распространения возбуждения: обусловлено наличием множества синапсов на пути следования сигнала – может составлять от 0,5 до 2-4 мс в зависимости от количества синапсов, участвующих в работе данного участка нервной цепи.
3. Иррадиация возбуждения – распространение возбуждения от активной клетки на соседние клетки и центры – обусловлено наличием множества ветвлений аксонов.
4. Суммация возбуждений (или торможений): временная и пространственная суммация сигналов, каждый из которых может быть ниже пороговых значений, но в результате суммации может привести к возникновению ПД. Временная суммация обусловлена тем, что ВПСП от предыдущего импульса еще продолжается, когда приходит следующий импульс. Многие нейронные процессы имеют ритмический характер и таким образом могут суммироваться, давая начало надпорогому возбуждению в нейронных цепях. Пространственная суммация заключается в том, что раздельная стимуляция каждого из двух аксонов вызывает образование подпорогового ВПСП, тогда как при при одновременной стимуляции обоих аксонов возникает ПД, обусловленный конвергенцией их влияний. Чаще всего наблюдается пространственно-временная суммация, когда на центральном нейроне сходятся импульсы, поступающие от разных нейронов в достаточно близкие микроинтервалы времени, в результате чего их воздействия суммируются.
5. Тонус нервных центров – наличие постоянного уровня возбуждения в части нейронов нервного центра. Тонус (фоновая активность) объясняется следующими причинами:
а) спонтанной активностью нейронов ЦНС;
б) гуморальными влияниями биологически активных веществ, циркулирующих в крови и влияющих на активность нейронов;
в) импульсацией от различных рефлексогенных зон;
г) суммацией миниатюрных потенциалов, возникающих в результате выделения квантов медиатора из аксона;
д) циркуляцией возбуждения в ЦНС.
6. Трансформация ритма возбуждения – это изменение числа импульсов, возникающих в нейронах центра на выходе относительно числа импульсов, поступающих на вход данного центра. Уменьшение может быть вследствие уменьшения возбудимости за счет процессов пре- и постсинаптического торможения. При большом потоке афферентных влияний, когда уже все нейроны нервного центра возбуждены, дальнейшее увеличение афферентных входов не приводит к увеличению числа возбужденных нейронов.
7. Последействие (например, длительное циркулирование импульсов по «нейронной ловушке»), или «облегчение» проведения. Следовые процессы имеют важное значение в понимании механизмов памяти. Непродолжительное последействие до 1 часа связано с циркуляцией импульсов в нейронных цепях и обеспечивает краткосрочную память. Следовые процессы в спинном мозге длятся несколько секунд или минут, в подкорковых центрах – десятки минут, часы, дни, в КБП – до нескольких десятков лет.
8. Утомляемость нервных центров – наблюдается при частых повторных раздражениях и связана с истощением запасов нейромедиаторов в пресинаптических окончаниях, снижением чувствительности рецепторов.
9. Пластичность (приспособляемость, смещение функций) – способность нервного центра к функциональным перестройкам. Например, способность осуществлять функцию при повреждении части нейронов за счет того, что оставшиеся нейроны замещают (компенсируют) функцию погибших. Другим проявлением пластичности является синаптическое облегчение – улучшение проведения в синапсах после короткого раздражения афферентных путей. Облегчение достигает максимума, когда импульсы поступают с интервалом в несколько миллисекунд. Главная причина этого облегчения, по-видимому, заключается в накоплении ионов кальция в пресинаптическом нервном окончании, когда ионный насос не успевает его выводить. Соответственно увеличивается высвобождение медиаторов, ускоряется их синтез, увеличивается активность рецепторов. Следующим проявлением пластичности является образование временных связей, которые обеспечивают образование условных рефлексов.
10. Высокая чувствительность к действию различных фармакологических веществ.
Что такое нервная сеть
В теле человека бессчетное количество клеток, каждая из которых имеет собственную функцию. Среди них самые загадочные – нейроны, отвечающие за любое совершаемое нами действие. Попробуем разобраться как работают нейроны и в чем их предназначение.
Что такое нейрон (нейронные связи)
Нейроны работают при помощи электрических сигналов и способствуют обработке мозгом поступающей информации для дальнейшей координации производимых телом действий.
Эти клетки являются составляющей частью нервной системы человека, предназначение которой состоит в том, чтобы собрать все сигналы, поступающие из вне или от собственного организма и принять решение о необходимости того или иного действия. Именно нейроны помогают справиться с такой задачей.
Каждый из нейронов имеет связь с огромным количеством таких же клеток, создаётся своеобразная «паутина», которая называется нейронной сетью. Посредством данной связи в организме передаются электрические и химические импульсы, приводящие всю нервную систему в состояние покоя либо, наоборот, возбуждения.
К примеру, человек столкнулся с неким значимым событием. Возникает электрохимический толчок (импульс) нейронов, приводящий к возбуждению неровной системы. У человека начинает чаще биться сердце, потеют руки или возникают другие физиологические реакции.
Мы рождаемся с заданным количеством нейронов, но связи между ними еще не сформированы. Нейронная сеть строится постепенно в результате поступающих из вне импульсов. Новые толчки формируют новые нейронные пути, именно по ним в течение жизни побежит аналогичная информация. Мозг воспринимает индивидуальный опыт каждого человека и реагирует на него. К примеру, ребенок, схватился за горячий утюг и отдернул руку. Так у него появилась новая нейронная связь.
Стабильная нейронная сеть выстраивается у ребенка уже к двум годам. Удивительно, но уже с этого возраста те клетки, которые не используются, начинают ослабевать. Но это никак не мешает развитию интеллекта. Наоборот, ребенок познает мир через уже устоявшиеся нейронные связи, а не анализирует бесцельно все вокруг.
Познание нового опыта на протяжении всей жизни приводит к отмиранию ненужных нейронных связей и формированию новых и полезных. Этот процесс оптимизирует головной мозг наиболее эффективным для нас образом. Например, люди, проживающие в жарких странах, учатся жить в определенном климате, а северянам нужен совсем другой опыт для выживания.
Сколько нейронов в мозге
Нервные клетки в составе головного мозга занимают порядка 10 процентов, остальные 90 процентов это астроциты и глиальные клетки, но их задача заключается лишь в обслуживании нейронов.
Подсчитать «вручную» численность клеток в головном мозге также сложно, как узнать количество звезд на небе.
Тем не менее ученые придумали сразу несколько способов для определения количества нейронов у человека:
Строение нейрона
На рисунке приведено строение нейрона. Он состоит из основного тела и ядра. От клеточного тела идет ответвление многочисленных волокон, которые именуются дендритами.
Мощные и длинные дендриты называются аксонами, которые в действительности намного длиннее, чем на картинке. Их протяженность варьируется от нескольких миллиметров до более метра.
Аксоны играют ведущую роль в передаче информации между нейронами и обеспечивают работу всей нервной системы.
Место соединения дендрита (аксона) с другим нейроном называется синапсом. Дендриты при наличии раздражителей могут разрастись настолько сильно, что станут улавливать импульсы от других клеток, что приводит к образованию новых синаптических связей.
Синаптические связи играют существенную роль в формировании личности человека. Так, личность с устоявшимся позитивным опытом будет смотреть на жизнь с любовью и надеждой, человек, у которого нейронные связи с негативным зарядом, станет со временем пессимистом.
Виды нейронов и нейронных связей
Нейроны можно обнаружить в различных органах человека, а не исключительно в головном мозге. Большое их количество расположено в рецепторах (глаза, уши, язык, пальцы рук – органы чувств). Совокупность нервных клеток, которые пронизывают наш организм составляет основу периферической нервной системы. Выделим основные виды нейронов.
Слаженная работа нейронов трех типов выглядит так: человек «слышит» запах шашлыка, нейрон передает информацию в соответствующий раздел мозга, мозг передает сигнал желудку, который выделяет желудочный сок, человек принимает решение «хочу есть» и бежит покупать шашлык. Упрощенно так это действует.
Самыми загадочными являются промежуточные нейроны. С одной стороны, их работа обуславливает наличие рефлекса: дотронулся до электричества – отдернул руку, полетела пыль –зажмурился. Однако, пока не объяснимо как обмен между волокнами рождает идеи, образы, мысли?
Единственное, что установили ученые, это тот факт, что любой вид мыслительной деятельности (чтение книг, рисование, решение математических задач) сопровождается особой активностью (вспышкой) нервных клеток определенного участка головного мозга.
Есть особая разновидность нейронов, которые именуются зеркальными. Их особенность заключается в том, что они не только приходят в возбуждение от внешних сигналов, но и начинают «шевелиться», наблюдая за действиями своих собратьев – других нейронов.
Функции нейронов
Без нейронов невозможна работа организма человека. Мы увидели, что эти наноклетки отвечают буквально за каждое наше движение, любой поступок. Выполняемые ими функции до настоящего времени в полной мере не изучены и не определены.
Существует несколько классификаций функций нейронов. Мы остановимся на общепринятой в научном мире.
Функция распространения информации
Данная функция:
Суть ее в том, что нейронами обрабатываются и переносятся в головной мозг все импульсы, которые поступают из окружающего мира или собственного тела. Далее происходит их обработка, подобно тому, как работает поисковик в браузере.
По результатам сканирования сведений из вне, головной мозг в форме обратной связи передает обработанную информацию к органам чувств или мышцам.
Мы не подозреваем, что в нашем теле происходит ежесекундная доставка и переработка информации, не только в голове и на уровне периферической нервной системы.
До настоящего времени создать искусственный интеллект, который бы приблизился к работе нейронных сетей человека, не удалось. У каждого из 85 миллиардов нейронов имеется, как минимум, 10 тысяч обусловленных опытом связей, и все они работают на передачу и обработку информации.
Функция аккумуляции знаний (сохранения опыта)
Человек обладает памятью, возможностью понимать суть вещей, явлений и действий, которые он единожды или многократно повторял. За формирование памяти отвечают именно нейронные клетки, точнее нейротрансмиттеры, связующие звенья между соседними нейронами.
Таким образом, за память отвечает не какая-то отдельная часть мозга, а маленькие белковые мостики между клетками. Человек может потерять память, когда произошло крушение этих нервных связей.
Функция интеграции
Данная функция позволяет взаимодействовать между собой отдельным долям головного мозга. Как мы уже сказали, сигналы от разных органов чувств поступают в разные отделы мозга.
Нейроны посредством «вспышек» активности передают и принимают импульсы в разных частях мозга. Так происходит процесс появления мыслей, эмоций и чувств. Чем больше таких разноплановых связей, тем эффективнее человек мыслит. Если человек способен к размышлениям и аналитике в определенном направлении, то он будет хорошо соображать и в другом вопросе.
Функция производства белков
Нейроны – настолько полезные клетки, что не ограничиваются только передаточными функциями. Нервные клетки вырабатывают необходимые для жизни человека белки. Опять же ключевую роль в производстве белков имеют нейротрансмиттеры, которые отвечают за память.
Всего в невронах индуцируется порядка 80 белков, вот основные из них, влияющие на самочувствие человека:
Прекращение выработки белков или их выпуск в недостаточном количестве способны привести к тяжелым заболеваниям.
Восстанавливаются ли нервные клетки
При нормальном состоянии организма нейроны могут жить и функционировать очень долго. К сожалению, случается так, что они начинают массово погибать. Причин разрушения нервных волокон может быть много, но до конца механизм их деструкции не изучен.
Установлено, что нервные клетки погибают из-за гипоксии (кислородное голодание). Нейронные сети рушатся при отдельных травмах головного мозга, человек теряет память или утрачивает способность к хранению информации. В этом случае сами нейроны сохранены, но теряется их передаточная функция.
Отсутствие допамина ведет к развитию болезни Паркинсона, а его переизбыток является причиной шизофрении. Почему прекращается выработка белка не известно, спусковой механизм не выявлен.
Гибель нервных клеток происходит при алкоголизации личности. Алкоголик со временем может совершенно деградировать и утратить вкус к жизни.
Формирование нервных клеток происходит при рождении. Долгое время ученые полагали, что со временем нейроны отмирают. Поэтому с возрастом человек утрачивает способность накапливать информацию, хуже соображает. Нарушение функции по выработке допамина и серотонина связывается с наличием практически у всех пожилых людей депрессивных состояний.
Гибель нейронов, действительно неизбежна, в год исчезает примерно 1 процент от их количества. Но есть и хорошие новости. Последние исследования показали, что в коре головного мозга есть особенный участок, именуемый гипокаммом. Именно в нем генерируются новые чистые нейроны. Подсчитано примерное количество генерируемых ежедневно нервных клеток – 1400.
В науке обозначилось новое понятие «нейропластичность», обозначающее возможность мозга регенерироваться и перестраиваться. Но есть одна тонкость: новые нейроны еще не имеют никакого опыта и наработанных связей. Поэтому с возрастом или после заболевания мозг нужно тренировать, как и все иные мышцы тела: получать новые знания, анализировать происходящие события и явления.
Подобно тому, как мы усиливаем бицепс при помощи гантели, активизировать процесс включения новых нервных клеток можно следующими способами:
Механизм возрождения прост. У нас имеются совершенно не задействованные новые клетки, которые нужно заставить работать, а сделать это можно лишь путем постановки новых задач и изучения неизвестных предметных сфер.
Типы нейронных сетей. Принцип их работы и сфера применения
Искусственный интеллект и искусственные нейронные сети становятся всё популярнее. В этой статье мы рассмотрим основные разновидности нейронных сетей и поговорим о том, как они работают и где применяются. Что включает в себя понятие нейронных сетей, как происходит развитие нейронной сети с точки зрения их эксплуатации в реальной жизни. Немного поговорим и про технологии нейронных сетей.
Что такое нейронная сеть? Базовая информация о нейронных сетях
Классическое определение говорит нам, что нейронной сетью называется некоторая последовательность нейронов, объединённых между собой синапсами. Если программа имеет структуру нейронной сети, появляется возможность на машинном уровне проанализировать входные данные с запоминанием результата.
Т. е нейронные сети и данные для нейронных сетей есть упрощённая модель биологического аналога. Некоторые специалисты, говоря о нейросетях, вспоминают человеческий мозг. Да, это близко к истине, но человеческой мозг чрезмерно сложен, поэтому это весьма приближённое сравнение, ведь мы не способны (пока) воссоздать его механизмы в полной мере даже с помощью современных технологий. В результате нейронную сеть лучше назвать программой, которая основана на принципе работы головного мозга.
Нейросеть — это связка нейронов. Каждый из этих нейронов получает данные, обрабатывает их, а потом передаёт другому нейрону. И каждый нейрон обрабатывает сигналы одинаково. Но каким же тогда образом мы получаем разный результат? За это отвечают синапсы, соединяющие нейроны друг с другом. Каждый нейрон способен иметь множество синапсов, которые ослабляют или усиливают сигнал. Нейроны способны менять свои характеристики в течение определённого времени. Кстати, правильно выбрав параметры синапсов, мы сможем получать на выходе правильные результаты преобразования входной информации.
Виды нейронных сетей
В общих чертах мы определились с тем, что же такое нейронная сеть. Теперь пришло время поговорить об их разновидностях и типах, то есть о классификации. Но тут потребуется небольшое уточнение. Каждая нейронная сеть включает в себя первый слой нейронов, называемый входным. Этот слой не выполняет каких-либо преобразований и вычислений, его задача в другом: принимать и распределять входные сигналы по остальным нейронам. И этот слой единственный, являющийся общим для всех типов нейросетей, а критерием для деления является уже дальнейшая структура: 1. Однослойная структура нейронной сети. Представляет собой структуру взаимодействия нейронов, в которой сигналы со входного слоя сразу направляются на выходной слой, который, собственно говоря, не только преобразует сигнал, но и сразу же выдаёт ответ. Как уже было сказано, 1-й входной слой только принимает и распределяет сигналы, а нужные вычисления происходят уже во втором слое. Входные нейроны являются объединёнными с основным слоем с помощью синапсов с разными весами, обеспечивающими качество связей. 2. Многослойная нейронная сеть. Здесь, помимо выходного и входного слоёв, имеются ещё несколько скрытых промежуточных слоёв. Число этих слоёв зависит от степени сложности нейронной сети. Она в большей степени напоминает структуру биологической нейронной сети. Такие виды были разработаны совсем недавно, до этого все процессы были реализованы с помощью однослойных нейронных сетей. Соответствующие решения обладают большими возможностями, если сравнивать с однослойными, ведь в процессе обработки данных каждый промежуточный слой — это промежуточный этап, на котором осуществляется обработка и распределение информации.
Кроме количества слоёв, нейронные сети можно классифицировать по направлению распределения информации по синапсам между нейронами: 1. Нейросети прямого распространения (однонаправленные). В этой структуре сигнал перемещается строго по направлению от входного слоя к выходному. Движение сигнала в обратном направлении не осуществляется и в принципе невозможно. Сегодня разработки этого плана распространены широко и на сегодняшний день успешно решают задачи распознавания образов, прогнозирования и кластеризации. 2. Рекуррентные нейронные сети (с обратными связями). Здесь сигнал двигается и в прямом, и в обратном направлении. В итоге результат выхода способен возвращаться на вход. Выход нейрона определяется весовыми характеристиками и входными сигналами, плюс дополняется предыдущими выходами, снова вернувшимися на вход. Этим нейросетям присуща функция кратковременной памяти, на основании чего сигналы восстанавливаются и дополняются во время их обработки. 3. Радиально-базисные функции. 4. Самоорганизующиеся карты.
Но это далеко не все варианты классификации и виды нейронных сетей. Также их делят: 1. В зависимости от типов нейронов: — однородные; — гибридные. 2. В зависимости от метода нейронных сетей по обучению: — обучение с учителем; — без учителя; — с подкреплением. 3. По типу входной информации нейронные сети бывают: — аналоговые; — двоичные; — образные. 4. По характеру настройки синапсов: — с фиксированными связями; — с динамическими связями.
Ещё существуют понятия гетероассоциативные или автоассоциативные нейросети.
Схема и концепция работы
Представить принцип работы нейросети можно, не имея конкретных навыков. Общая схема или алгоритм следующий: — на входной слой нейронов происходит поступление определённых данных; — информация передаётся с помощью синапсов следующему слою, причём каждый синапс имеет собственный коэффициент веса, а любой следующий нейрон способен иметь несколько входящих синапсов; — данные, полученные следующим нейроном, — это сумма всех данных для нейронных сетей, которые перемножены на коэффициенты весов (каждый на свой); — полученное в итоге значение подставляется в функцию активации, в результате чего происходит формирование выходной информации; — информация передаётся дальше до тех пор, пока не дойдёт до конечного выхода.
Как мы знаем, 1-й запуск нейросети не даст верных результатов, ведь она ещё не натренирована. Если мы говорим о понятии функции активации, то эта функция используется в целях нормализации входных данных. Этих функций бывает много, но хотелось бы выделить основные, имеющие самое широкое распространение. Главное отличие — диапазон значений, где они функционируют: — линейная функция f(x) = x. Является наиболее простой из всех, должна применяться лишь для тестирования созданной нейросети либо передачи данных в исходной форме; — сигмоид — более распространённая функция активации. Диапазон значений — от нуля до единицы. Также её называю логистической функцией; — гиперболический тангенс. Метод нужен для охвата также и отрицательных значений. Когда их применение не предусмотрено, гиперболический тангенс не нужен.
Остаётся сказать, что для задания нейросети данных для дальнейшего оперирования ими, потребуются тренировочные сеты.
Что такое синапс и нейрон?
Говоря об этом в разрезе искусственных нейронных сетей, мы понимаем единицу, выполняющую вычисления. Она получает данные со входного слоя, выполняя с ней простые вычисления, а потом передавая следующему нейрону.
В составе нейросети есть три вида нейронов: входной, выходной и скрытый. В однослойной структуре скрытых нейронов не будет. Также есть единицы, которых называют нейронами смещения и контекстными нейронами.
Любой нейрон состоит из двух типов данных: входных и выходных. У первого слоя входные данные равняются выходным. В других случаях на вход попадает суммарная информация предыдущих слоёв, после чего она нормализуется (все значения, которые выпадают из требуемого диапазона, преобразуются с помощью функции активации).
Мы уже говорили, что синапс — связь между нейронами, причём каждый синапс имеет свой вес. Благодаря этому входные данные видоизменяются при передаче. Во время обработки переданная синапсом информация с большим показателем веса станет преобладающей.
В результате на результат оказывают влияние не нейроны, а конкретно синапсы, которые дают совокупность веса входных данных, ведь собственно сами нейроны постоянно выполняют абсолютно одинаковые вычисления. Выставление весов осуществляется в случайном порядке.
Где применяют нейронные сети?
Нейронные сети применяются для решения множества разных задач. Если мы говорим о простых проектах, то с ними справляется обычная компьютерная программа, если говорить об усложнённых задачах, требующих решения уравнений и прогнозирования, применяется компьютерная программа, поддерживающая статические методы обработки. Есть и совсем сложные задачи, то же распознавание образов. Здесь нужен другой подход, ведь в голове человека все эти процессы проходят неосознанно (при распознавании и запоминании образов человек делает это, если можно так сказать, сам по себе, то есть он не управляет соответствующими процессами в мозгу).
Собственно говоря, нейронные сети как раз для этого и созданы, чтобы помогать людям решать задачи со сложными и не до конца исследованными алгоритмами. Имеет значение и качество нейронных сетей.
Схема нейронной сети:
Сегодня нейронные сети применяются в следующих сферах: — распознавание образов (по этому направлению работают наиболее широко); — предсказание следующего шага (повышает эффективность и качество торговли на тех же фондовых рынках); — классификация входной информации по параметрам (с этой работой легко справляются кредитные роботы, способные быстро принять решение об одобрении или отказе по поводу кредита, используя для этого входные наборы разнообразных параметров).
Так как современные нейронные сети имеют очень большие способности и разные варианты использования, их популярность растёт, а развитие отрасли тоже идёт семимильными шагами. Их учат играть в компьютерные игры, узнавать голоса и т. д. По сути, искусственные сети создаются по принципу биологических, а значит, мы можем обучить их выполнению тех процессов, которые человек выполняет не вполне осознанно.
P. S. Одно дело читать, другое дело — практиковаться. Если вас интересует развитие навыков работы с современными нейронными сетями (neural networks) и вы хотели изучить различные связанные технологии из категории «нейро», ждём вас на наших курсах. Все занятия проходят онлайн, потребуется только компьютер и интернет. Специалистом может стать каждый.
Это курсы для тех, кому важен результат и нужно получить практические знания. Не пропустите ссылку выше!