Искусственная нейронная сеть - это то, что чаще всего подразумевается под нейронной сетью. Это сложная серия взаимосвязанных искусственных нейронов, смоделированных по образцу нейронов человеческого мозга и используемых в искусственном интеллекте для обработки информации, обучения и прогнозирования.
Как работают нейронные сети?
Нейрон – самая фундаментальная клетка человеческого мозга. Человеческий мозг состоит из многих миллиардов нейронов, которые взаимодействуют и общаются друг с другом, образуя нейронные сети.
Эти нейроны принимают множество входных данных, от того, что мы видим и слышим, до того, как мы себя чувствуем, до всего, что находится между ними, а затем посылают сообщения другим нейронам, которые реагируют в свою очередь. Работающие нейронные сети - это то, что позволяет людям думать и, что более важно, учиться.
Являясь методом сбора больших объемов данных, их обработки и принятия прогнозов и принятия решений на основе данных, нейронные сети человеческого мозга, безусловно, являются самой мощной вычислительной силой, известной человеку.
ПАСИЕКА / Getty Images
Типы нейронных сетей
Нейронная сеть технически является биологическим термином, а искусственная нейронная сеть – это тип нейронной сети, на который опирается искусственный интеллект. Хотя само это слово чаще всего используется для обозначения искусственной нейронной сети, вы часто будете видеть, как люди называют искусственные нейронные сети просто нейронными сетями.
Естественно, нейронная сеть в человеческом мозгу сильно отличается от искусственно созданной нейронной сети. Тем не менее, основной способ обработки информации и прогнозирования остается прежним.
Хотя искусственная нейронная сеть не будет идеальной копией биологической нейронной сети, искусственные нейронные сети основаны на нейронных сетях мозга и смоделированы по ним именно из-за вычислительной мощности этих сетей.
Для чего используются нейронные сети?
Люди используют биологические нейронные сети, чтобы обрабатывать информацию, учиться и делать прогнозы, например, думать. Искусственные нейронные сети работают почти так же, но в меньшей степени, поскольку искусственные нейронные сети еще не могут сравниться по сложности и мощности с теми, что есть в человеческом мозгу.
Искусственные нейронные сети обеспечивают более сложный, реалистичный и мощный искусственный интеллект посредством глубокого обучения, которое представляет собой процесс независимого обучения и принятия собственных решений искусственной нейронной сетью.
Искусственный интеллект, подобный человеческому, возможен с продвинутой нейронной сетью и достаточным количеством данных для обучения (или обучения) нейронной сети. ИИ, каким его показывают в фильмах, сегодня еще не существует, но если он когда-нибудь появится, глубокое обучение с помощью нейронных сетей будет способствовать развитию этого интеллекта.
FAQ
Что такое глубокая нейронная сеть?
Также известное как глубокое обучение, это подобласть машинного обучения в области искусственного интеллекта. работа с алгоритмами, смоделированными на структуре и функциях мозга. Глубокие нейронные сети предназначены для распознавания числовых закономерностей и преобразования их в данные реального мира, такие как изображения, текст или аудио.
Что такое сверточная нейронная сеть?
Это класс глубоких нейронных алгоритмов, часто используемых для анализа визуальных образов. Сверточная нейронная сеть получает изображение и извлекает признаки с помощью фильтров и используется в основном для обработки изображений, классификации и сегментации.
Что такое рекуррентная нейронная сеть?
Это тип искусственной нейронной сети, обычно используемый для распознавания речи и обработки естественного языка. Рекуррентная нейронная сеть использует последовательные данные или данные временных рядов для решения общих временных проблем при языковом переводе и распознавании речи.
