Глава 1: Что такое нейронная сеть?
Мир искусственного интеллекта (ИИ) стремительно развивается, и одной из самых обсуждаемых технологий в нём является нейронная сеть. Но что такое нейронная сеть и как она работает?
Проще говоря, нейронная сеть — это разновидность алгоритма машинного обучения, основанная на структуре и функциях человеческого мозга. Она состоит из взаимосвязанных узлов, или нейронов, расположенных слоями. Эти нейроны обрабатывают и передают информацию через связи, называемые синапсами, подобно тому, как нейроны взаимодействуют в человеческом мозге.
Как нейронные сети обучаются:
Нейронные сети обучаются, обрабатывая большие объёмы данных и выявляя закономерности. Они используют процесс, называемый «обучением», в ходе которого в них поступают данные и корректируется сила связей (синапсов), чтобы улучшить их способность прогнозировать или классифицировать новые данные.
Ключевые концепции:
— Входной слой: первый слой получает необработанные данные, такие как изображения, текст или числовые данные.
— Скрытые слои: эти слои обрабатывают и преобразуют данные с помощью ряда вычислений.
— Выходной слой: последний слой генерирует результат, например прогноз, классификацию или сгенерированный текст.
— Весовые коэффициенты: каждое соединение между нейронами имеет весовой коэффициент, который отражает силу соединения.
— Функция активации: каждый нейрон применяет функцию активации для определения своего выходного сигнала на основе взвешенной суммы входных сигналов.
Типы нейронных сетей:
Существуют различные типы нейронных сетей, каждая из которых предназначена для решения конкретных задач:
— Сети прямого распространения: данные передаются в одном направлении от входа к выходу.
— Свёрточные нейронные сети (CNN): используются для распознавания изображений и задач компьютерного зрения.
