Что такое нейронные сети (ANN)
- Аналитика бизнеса
- Методы анализа данных Ответы на вопросы
- Что такое нейронные сети (ANN)
Оглавление
Структура нейронных сетей
Типичная нейронная сеть может содержать десятки, сотни, тысячи или миллионы искусственных нейронов (узлов), которые расположены в связанных между собой слоях.
Некоторые из нейронов являются узлами ввода, предназначенными для получения информации, которую сеть должна распознать и изучить. Другие нейроны являются узлами вывода. Они должны сигнализировать о результатах обработки введенной информации. Между слоями входных и выходных узлов расположены слои скрытых узлов, которые являются основной частью искусственного мозга.
Связи между нейронами характеризуются числом, называемым синоптическим весом. Значение синоптического веса может быть или положительным, или отрицательным. Чем выше его численное выражение, тем больше узлы воздействуют друг на друга.
Процесс обучения нейронной сети можно назвать процессом оптимизации весов, при котором ошибка предсказаний минимизируется, после чего система достигает заданного уровня точности.
Типы нейронных сетей
- Нейронная сеть прямого распространения характеризуется тем, что связи между узлами не формируют цикл, так как передача информации в сети происходит только в одну сторону: от входа к выходу. Однослойный перцептрон и многослойный перцептрон – две разновидности ANN прямого распространения.
- Рекуррентная нейронная сеть является системой, в которой данные могут передаваться в нескольких направлениях. Такая сеть имеет большие способности к обучению. Широко применяется для решения более сложных задач, таких как изучение рукописного текста или распознавание языка.
- Сверточная нейронная сеть (CNN) имеет алгоритм глубокого обучения. Использует сверточные слои для фильтрации входных сведений на основе изображений, видео, текста или звука. Фильтры автоматически настраиваются с учетом изученных параметров для извлечения полезной информации. Приложения CNN включают в себя различные модели распознавания и обработки изображений, текстов, речи, а также современные системы виртуальных помощников и самоходных автомобилей.
- Рекурсивная нейронная сеть (RNN) характеризуется древовидной структурой, в которой связи между нейронами формируют направленный цикл. Создается методом рекурсивного использования одинакового набора весов к структурированному входу данных переменной длины. Такие системы могут быть полезны для машинного понимания естественного языка.
- Стохастическая нейронная сеть использует стохастические (случайные) передаточные функции. Для каждого нейрона такой системы характерно двоичное значение, а возможность его срабатывания зависит от других нейронов. Примером стохастической сети является машина Больцмана.
Заключение
Почитать еще
Что такое нейронные сети (ANN)
Человеческий мозг является сложным и интеллектуальным “компьютером”. Взяв за основу принцип образования нейронных связей в
Что такое когнитивные вычисления? Особенности, объем и ограничения
Человеческое мышление выходит за рамки воображения. Может ли компьютер развить такую способность мыслить и рассуждать
Количественный анализ данных
Количественный анализ данных – одна из тех вещей, которые часто вселяют страх в студентов, когда
Качественный анализ данных
Перво-наперво – давайте сделаем шаг назад и зададим вопрос: «Что такое качественные данные?» Что ж,
Краткое введение в прогнозирование
Маркетолог может заметить, что данная формула не зависит напрямую от размера выборки. Иными словами, человек, обладающий
Структурированные и неструктурированные данные: сравнение и объяснение
По данным IBM, прогнозировалось , что глобальный объем данных достигнет 35 зеттабайт в 2020 году. Поскольку
Что такое моделирование ценообразования
Концепция моделирования ценообразования тесно связана с идеей тестирования цен. Они работают с одинаковыми базовыми категориями,
Что такое отток клиентов
Тема оттока клиентов достаточно обширная и многогранная. В данной статье мы попытались в сжатой форме
Что такое виртуализация данных?
Программное обеспечение для виртуализации данных действует как мост между множеством разнообразных источников данных, объединяя критически важные