Нейронные сети (искусственная нейронная сеть) - Студенческий научный форум

XII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2020

Нейронные сети (искусственная нейронная сеть)

Болотников М.А. 1
1БГУ имени И.Г. Петровского
 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF

Нейронные сети (искусственная нейронная сеть) — это система соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты (особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах). Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И, тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, эти процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи, поскольку нейронные сети обучаются в процессе работы.

Еще несколько лет назад нейросети считались чем-то диковинным. Сейчас же данный инструмент осваивает все больше людей. Причем эта отрасль развивается невероятными темпами: совсем недавно нейросети учились рисовать картины, и уже сейчас выдают шедевры мирового искусства (и даже способны написать пьесу!). Но для работы любой нейросети нужны данные — без этого пользы от нее будет не больше, чем от простого компьютерного алгоритма.

Один из главных и самый важный критерий – возможность обучения нейросети. В целом, нейросеть – это совокупность нейронов, через которые проходит сигнал. Если подать его на вход, то пройдя через тысячи нейронов, на выходе получится неизвестно что. Для преобразования нужно менять параметры сети, чтобы на выходе получились нужные результаты.

В некоторых аспектах, нейронная сеть уже превосходит человеческий мозг – это запоминание информации и быстродействие, ее обработка. Однажды запомнив данные, нейросеть навсегда отложит их в своей памяти.

Что касается качества обработки информации, то нейросеть еще не дотягивает до уровней человеческого мозга. С каждым годом, этот показатель улучшается, но достичь или превзойти человека – вопрос на десятилетия продуктивного труда. Несовершенство нейронной сети тоже играет немаловажную роль. Типов сети сделано достаточно много и каждый отвечает за тот или иной аспект деятельности. Естественная нейросеть – одна и она взаимодействует как единый механизм, чего на практике достичь искусственно очень и очень тяжело.

История нейронных сетей

Развитие искусственной нейросети началось с появлением электронно-вычислительных машин (ЭВМ) в конце 1940 года. В это время, канадский физиолог и нейропсихолог Дональд Хебб создал алгоритм нейронной сети, и заложил принципы его работы в ЭВМ. Затем, важными точками в развитии искусственных нейросетей были такие даты: 1. 1954 год – на рабочей ЭВМ впервые на практике применили нейросеть. 2. 1958 год – американским ученым по нейрофизиологии и искусственного интеллекта, Фрэнком Розенблаттом был разработан алгоритм распознавания образов и предоставлено его краткое изложение для общественности. 3. 1960 год – ЭВМ не могла должным образом из-за слабых мощностей выполнять сложные задачи, возложенные на нее, поэтому интерес к технологии немного угас. 4. За двадцатилетний период полным ходом шла «компьютеризация», и мощности тогдашних компьютеров хватило, чтобы вновь разжечь интерес к нейросетям. В 1980 году появилась система с механизмом обратной связи и начались разработки алгоритмов по самообучению. 5. Спустя следующие 20 лет, мощности компьютеров выросли настолько, что в 2000 году ученые-исследователи смогли применять нейросети во многих сферах. Появились программы распознавания речи, имитация зрения, когнитивного восприятия информации. Нейросеть, машинное обучение, робототехника, компьютеризация стали частью нечто большего, под названием «искусственный интеллект».

Почему нейронные сети стали так популярны именно сейчас.Все дело в мощностях вычислительной техники. Сегодня, из сотен или тысяч компьютеров можно создать сеть с огромной вычислительной мощностью, которая позволяет решать задачи, ранее не доступные ученым. Например, моделировать вселенную или использовать распознавание речи, получить быстрый ответ на любой заданный вопрос.

Применение нейронных сетей

Яндекс и Google не первый год используют нейронные сети для обучения собственный поисковых систем, делая их «умнее». Они адаптируются под конкретного пользователя, узнают о его предпочтениях и выдают максимально релевантные результаты. Тот же принцип применяется и в контекстной и таргетированной рекламе.

Системы распознавания речи достигли такого уровня, что позволяют распознать вопрос и предоставить информацию по нему, или выполнить ту или иную функцию. Эти голосовые ассистенты внедряются в технику, поэтому мы можем голосом попросить включить медленную музыкальную композицию, притушить свет в комнате, открыть окно на проветривание и поставить таймер на приготовление еды в мультиварке.

правление без участия водителя – это уже реальность сегодняшнего дня. Благодаря нейронной сети, что входит в комплекс систем автономного управления, автомобиль может передвигаться в автоматическом режиме, соблюдая все правила дорожного движения.

Работа с графикой – самое популярное направление нейросети. С ее помощью можно накладывать множество фильтров на фото и видео, используя дополнительную реальность. Еще, множество фотографий можно прогонять через специальные приложения, чтобы получить на выходе эффекты молодости, старения, смены пола и прочие прелести вполне качественного автоматического фотошопа.

Искусственные нейронные сети – технология, что уже позволяет приниматься человечеству за задачи, на решение которых ушли бы тысячелетия. Это перспективная и востребованная ветвь развития науки и техники, которая будет популярна на протяжении многих лет.

Просмотров работы: 10