19.07.2024
типы нейронных сетей

Обзор типов нейронных сетей — простая классификация

Нейронные сети — это мощный подкласс техник машинного обучения, имитирующий работу человеческого мозга. Они стали прорывом в нескольких отраслях. Разберем, как именно они работают, какие типы нейронных сетей существуют и уже влияют на нашу жизнь.

Что такое нейросеть

Нейронные сети (ANN, искусственные, в отличие от биологических) похожи на серию связанных узлов или нейронов, вдохновленных структурой нашего собственного мозга. Пропуская входные данные через несколько слоев этих узлов, нейросеть может обучаться выполнению широкого спектра задач, от распознавания изображений до обработки естественного языка.

Основная идея заключается в том, чтобы имитировать работу мозга и его способность обрабатывать информацию параллельно с высокой скоростью. В нейросети информация проходит через ряд слоев, состоящих из нейронов. Любой нейрон способен принять исходные данные, выполнить математические операции над ними и передать результат последующему слою. Такой тип последовательной обработки знаний позволяет нейросети выявлять сложные закономерности, делать предсказания, используя входные данные.

Нейросети могут быть разных типов, включая однослойные, многослойные, сверточные и рекуррентные. На самом деле классификация еще не устоялась, постоянно дополняется. Каждый тип имеет свои особенности, применяется в зависимости от конкретной задачи.

Типы нейросетей: краткий обзор

Давайте раскроем коробку и взглянем на некоторые распространенные типы искусственных нейронных сетей.

Однослойные сети

Однослойные нейронные сети — это простые модели искусственного интеллекта, использующие только один слой нейронов для обработки информации. Они представляют собой базовую форму и обладают ограниченной вычислительной мощностью по сравнению с более сложными многослойными моделями.

Однослойные структуры состоят из входного уровня, в котором находятся нейроны, принимающие исходные данные, и выходного слоя, формирующего итоговый результат. Любой нейрон на входе соединен со всеми нейронами на выходе с помощью весовых коэффициентов. Эти веса определяют важность каждого входного сигнала для формирования выходного значения.

Однослойные нейронные сети чаще применяются для решения простых задач классификации или регрессии. Они могут быть эффективны в ситуациях, когда данные имеют простую структуру и линейную зависимость между входными и выходными переменными. Однако ограничены в способности моделировать нелинейные взаимосвязи.

Многослойные ANN

Многослойные нейросети отличаются от однослойных следующими особенностями:

  1. Глубина — многослойные модели имеют, кроме входного и выходного слоёв, дополнительные скрытые уровни. Каждый из них содержит набор нейронов, способных обрабатывать информацию.
  2. Иерархическая структура — каждый уровень передает информацию следующему. Скрытые позволяют моделировать сложные и нелинейные взаимосвязи между переменными и извлекать более высокоуровневые признаки из данных.
  3. Нелинейность — могут использовать нелинейные функции активации, такие как сигмоидная, гиперболический тангенс или ReLU. Это позволяет моделировать сложные нелинейные связи данных.
  4. Вычислительная мощность — благодаря наличию скрытых уровней, этот тип способен находить более точные и сложные закономерности.
  5. Применение широкое в разных областях: обработка естественного языка, распознавание речи, компьютерное зрение.

Многослойный тип является частным случаем глубоких нейросетей (deep neural).

Читайте также: Что такое нейросеть Шедеврум

Сверточный тип (CNN)

Основной характеристикой сверточных нейронных сетей можно считать использование операции свертки, которая позволяет автоматически извлекать и выделять важные особенности из входных данных. Эта операция проходит через различные слои сети, именуемые сверточными слоями, и создает карты признаков иерархических структур данных.

Сверточный тип имеют следующие характеристики:

  1. Сверточные и пулинг слои. Сверточные выполняют операцию свертки, применяя фильтры к входным данным. Фильтры обнаруживают различные особенности, такие как границы, текстуры или формы, создают карты признаков. Пулинг выполняют операцию субдискретизации, уменьшая размер карты признаков и сокращая количество параметров в сети. Это помогает улучшить вычислительную эффективность и обобщающую способность модели.
  2. Нелинейность. Применяются нелинейные функции активации, такие как ReLU (Rectified Linear Unit) или сигмоид, для введения нелинейности в сеть.
  3. Обучение включает процесс оптимизации весов нейронной сети с применением алгоритмов градиентного спуска. Это позволяет нейросети автоматически настраивать свои параметры для лучшего соответствия исходным данным.
  4. Сверточные типы широко применяются в тех же областях, что и многослойные,связанных с анализом данных с пространственной структурой. Они позволяют достичь высокой точности и эффективности в решении непростых задач.

Рекуррентные нейросети (RNN)

Когда вы отдаете голосовую команду вашему умному домашнему устройству или задаете вопрос Siri, вы взаимодействуете с RNN. Эти типы нейронных сетей отлично справляются с задачами, которые включают последовательные данные (например, речь или текст), потому что они имеют «память», чтобы отслеживать предыдущие вводы.

RNN способны обрабатывать и анализировать последовательные данные. Они отличаются от других типов тем, что имеют внутреннюю память, для запоминания информации о предыдущих входах и использования ее для обработки последующих входов.

Основным преимуществом рекуррентных нейронных сетей можно назвать способность моделировать последовательности переменной длины. Это идеальный инструмент для работы с речью, временными рядами, текстами и подобными типами информации, где последовательность играет важную роль.

Принцип работы RNN основывается на использовании рекуррентного слоя, который передает знания о предыдущих состояниях на следующие шаги обработки. Это позволяет сети учитывать контекст и зависимости между последовательными элементами данных.

рекурентный тип

Примеры применения рекуррентного нейронного типа:

  • Машинный перевод текста с одного языка на другой, учитывая контекст и грамматические правила.
  • Генерация текста, имитируя стиль и лексику обучающего набора данных.
  • Распознавание речи, учитывая контекст и последовательность звуков.
  • Анализ временных рядов с учетом предыдущих значений и трендов.
  • Распознавание и классификация образов.

RNN являются мощным инструментом в области анализа и обработки последовательных данных, продолжают развиваться и находить новые применения в различных областях.

Применение нейросетей

Нейронные сети, во всех типах и размерах, проникли в ткань повседневной жизни. От умной технологии распознавания лица, которая разблокирует смартфон, до умных алгоритмов, которые предлагающих фильмы — нейросети трудятся за кулисами.

В здравоохранении, например, CNN используются для обнаружения заболеваний на медицинских изображениях с поразительной точностью. На дороге автономные автомобили полагаются на комбинацию искусственного интеллекта для интерпретации дорожных ситуаций и принятия решений о вождении. В области электронной коммерции RNN помогают предоставлять персонализированные рекомендации по покупкам.

В области климатической науки нейронные сети используются для моделирования сложных погодных условий, прогнозирования будущих климатических сценариев, предоставляя неоценимые данные для разработки политики и управления стихийными бедствиями.

Фото: JJ Ying Unsplash