Машинное обучение и Искусственный Интеллект - страница 8

Обратное распространение использует набор обучающих данных, которые сопоставляют известные входы с желаемыми выходами.

Сначала входы подключаются к сети и определяются выходы.

Затем функция ошибки определяет, насколько далеко данный выход находится от желаемого выхода.

И наконец, делаются изменения, чтобы уменьшить ошибки.

Набор нейронов называется слоем, и слой принимает входные данные и обеспечивает выходные данные.

Любая нейронная сеть будет иметь один входной слой и один выходной слой.

И нейронная сеть также будет иметь один или несколько скрытых слоев, которые имитируют типы деятельности, происходящих в человеческом мозге.

Скрытые слои принимают набор взвешенных входных данных и выдают результат с помощью функции активации.

Нейронная сеть, имеющая более одного скрытого слоя, называется глубокой нейронной сетью.

Перцептроны – это самые простые и старые типы нейронных сетей.

Это однослойные нейронные сети, состоящие из входных узлов, подключенных непосредственно к выходному узлу.

Входные слои передают входные значения следующему слою путем умножения на вес и суммирования результатов.

Скрытые слои получают входные данные от других узлов и направляют свои выходные данные на другие узлы.

Скрытые и выходные узлы имеют свойство, называемое смещением bias, которое представляет собой особый тип веса, который применяется к узлу после рассмотрения других входных данных.

И наконец, функция активации определяет, как узел реагирует на свои входные данные.

Функция запускается на сумме входов и смещения, а затем результат передается как выходной.

Функции активации могут принимать различные формы, и их выбор является критическим компонентом успеха нейронной сети.

Сверточные нейронные сети или CNN представляют собой многослойные нейронные сети, которые основываются на работе зрительной коры животных.

CNN полезны в таких приложениях, как обработка изображений, распознавание видео и обработка языка.

Свертка – это математическая операция, в которой функция применяется к другой функции, а результат представляет собой смесь двух функций.

Свертки хороши при обнаружении простых структур на изображении и объединении этих простых функций для создания более сложных функций.

В сверточной сети этот процесс происходит в последовательности слоев, каждый из которых проводит свертку на выходе предыдущего слоя.

CNN являются экспертами в построении сложных функций из менее сложных.

Рекуррентные нейронные сети или RNN являются рекуррентными, потому что они выполняют одну и ту же задачу для каждого элемента последовательности, причем предыдущие выходы питают входы последующих этапов.

В обычной нейронной сети вход обрабатывается через несколько слоев, а выход создается с допущением, что два последовательных входа независимы друг от друга, но это может не выполняться в определенных сценариях.

Например, когда нам нужно учитывать контекст, в котором было произнесено слово, в таких сценариях необходимо учитывать зависимость от предыдущих наблюдений, чтобы получить результат.

И RNN могут использовать информацию в длинных последовательностях, причем каждый уровень сети представляет наблюдение в определенное время.

Новый тип нейронной сети, называемый порождающей состязательной сетью (GAN), может использоваться для создания сложных выходных данных, таких как фотореалистичные изображения.

На странице сайта IBM вы можете попробовать создать изображение с помощью GAN.