Нейронные сети понятно

Нейронные сети понятно

Нейронные сети понятно

 
 
14:08
10 мар
2012
Настройка размера
шрифта
Краткая ссылка
CTRL+C
Итак, для начала нужно понять, что такое нейронная сеть, и каков общий принцип ее действия. Мы постараемся изложить материал о нейронной сети понятно, без лишних функций, формул и прочего барахла.

Вам теперь должно стать понятно, что нейтронные сети появились через их схожесть с строением и функционированием головного мозга человека. Мозг наш состоит из нейронов, которые ведут себя достаточно просто. Вот рассмотрим схему нейрона и его взаимодействия:

нейронные сети понятно фото

Схема 1. О нейронных сетях понятно.

Каждый нейрон имеет отростки нервных волокон двух типов - дендриты, по которым принимаются импульсы, и единственный аксон, по которому нейрон может передавать импульс. Аксон контактирует с дендритами других нейронов через специальные образования - синапсы, которые влияют на силу импульса. 

Подробно:

  • Единственный аксон - по нему передаются сигналы следующему нейрону.
  • Синапс - посредник, через который проходит сигнал.
  • Дендриты - получают сигнал в нейтрон.

Очень важным является то, что синапсы имеют разные коэффициенты передачи сигнала, они меняют величину сигнала. Это называют весом синапса. Так же коэффициент передачи синапса может изменятся, что приводит к различным реакциям всей нейронной сети. Благодаря тому, что вес каждого входа может изменяться, получаем функцию обучения, или настройки нейронной сети.

Импульсы, поступившие к нейрону одновременно по нескольким дендритам, суммируются. Если суммарный импульс превышает некоторый порог, нейрон возбуждается, формирует собственный импульс и передает его далее по аксону.

Понятно, что изначальными входами для всех нейронов человеческого мозга являются различные органы чувств. Зрение, слух, осязание, обоняние, вкус, секс. Точно также, в искусственных нейронных сетях через входы для первого слоя нейронов передаются необходимые данные.

Нейронная сеть - это система для поиска зависимостей между входными и выходными наборами данных.

Именно зависимость данных и может вычислять нейронная сеть. С самого начала нейронную сеть нужно обучить на примерах с заранее известными примерами.

Внутри нейронной сети тысячи коэффициентов передачи и тысячи связей, по-этому отладить, посмотреть в код нейронной сети практически не возможно.

То, что НС это аппарат, который устанавливает соответствие между входными и выходными данными - факт. Но зависимости эти нелинейные, и в общем случае динамические.

 

Фото 1. Нейроны в мозгу человека.

Искусственная нейронная сеть - это набор нейронов, соединенных между собой. Как правило, передаточные функции всех нейронов в нейронной сети фиксированы, а веса являются параметрами нейронной сети и могут изменяться. Некоторые входы нейронов помечены как внешние входы нейронной сети, а некоторые выходы - как внешние выходы нейронной сети. Подавая любые числа на входы нейронной сети, мы получаем какой-то набор чисел на выходах нейронной сети. Таким образом, работа нейронной сети состоит в преобразовании входного вектора в выходной вектор, причем это преобразование задается весами нейронной сети. 

Статья "нейронные сети понятно", 2012 год.

 

Комментарии посетителей портала (1)

  • blohher
    Если наш мозг решает любые задачи нейронами, то и компьютерам следует.

Будь мужиком, добавь комментарий!

Имя (ник):
Текст комментария: