Sieci neuronowe to zaawansowane narzędzia w dziedzinie sztucznej inteligencji, które naśladują działanie ludzkiego mózgu. Zostały one po raz pierwszy zaproponowane w 1944 roku przez Warrena McCullougha i Waltera Pittsa z Uniwersytetu Chicagowskiego, którzy później przenieśli się do MIT, zakładając tam coś na kształt pierwszego wydziału nauk kognitywnych. Sieci neuronowe były przedmiotem badań zarówno w neurologii, jak i informatyce aż do 1969 roku, kiedy to Marvin Minsky i Seymour Papert z MIT opublikowali pracę, która na jakiś czas zahamowała zainteresowanie tą technologią.
Sieci neuronowe – jak funkcjonują?
Sieci neuronowe składają się z tysięcy, a nawet milionów prostych węzłów przetwarzających, które są gęsto ze sobą połączone. Są one zorganizowane w warstwy, a dane przepływają przez nie tylko w jednym kierunku. Każdy węzeł w sieci przypisuje wagę swoim połączeniom przychodzącym. Kiedy sieć jest aktywna, węzeł otrzymuje różne dane przez każde z połączeń i mnoży je przez powiązaną wagę. Następnie sumuje wynikające z tego produkty, uzyskując pojedynczą liczbę. Jeśli ta liczba jest poniżej określonego progu, węzeł nie przekazuje danych do następnej warstwy. Jeśli liczba przekracza próg, węzeł “aktywuje się”, co zazwyczaj oznacza przesłanie sumy ważonych wejść dalej.
W trakcie treningu sieci neuronowej wszystkie jej wagi i progi są początkowo ustawione na losowe wartości. Dane treningowe są wprowadzane do dolnej warstwy – warstwy wejściowej – i przechodzą przez kolejne warstwy, będąc mnożone i sumowane w skomplikowany sposób, aż w końcu, głęboko przekształcone, docierają do warstwy wyjściowej. Podczas treningu wagi i progi są ciągle dostosowywane, aż dane treningowe z tymi samymi etykietami zaczną konsekwentnie dawać podobne wyniki.
Pozostała część artykułu pod materiałem wideo:
Rodzaje rozwiązań
Sieci konwolucyjne (CNN). Zawierają pięć rodzajów warstw: wejściową, konwolucyjną, pooling (agregującą), w pełni połączoną i wyjściową. Każda warstwa ma określony cel, taki jak podsumowywanie, łączenie lub aktywacja. Sieci konwolucyjne zyskały popularność w klasyfikacji obrazów i wykrywaniu obiektów. Jednakże, CNN są również stosowane w innych obszarach, takich jak przetwarzanie języka naturalnego i prognozowanie.
Sieci rekurencyjne (RNN). Wykorzystują informacje sekwencyjne, takie jak dane czasowe z urządzenia sensorowego lub wypowiedziane zdanie, składające się z sekwencji terminów. W przeciwieństwie do tradycyjnych sieci neuronowych, wszystkie wejścia do sieci rekurencyjnej nie są niezależne od siebie, a wynik dla każdego elementu zależy od obliczeń jego poprzednich elementów. RNN są używane w prognozowaniu i aplikacjach dotyczących szeregów czasowych, analizie sentymentu i innych aplikacjach tekstowych.
Sieć neuronowa jednokierunkowa to typ sieci, w której sygnały przemieszczają się tylko w jednym kierunku: zaczynają od warstwy wejściowej, przechodzą przez ewentualne warstwy ukryte i kończą na warstwie wyjściowej. W takich sieciach nie ma możliwości przepływu sygnałów w kierunku odwrotnym, co odróżnia je od sieci rekurencyjnych. Sieci jednokierunkowe, które działają zgodnie z tym schematem, określa się także mianem feedforward. Jednak sam fakt, że sygnały przemieszczają się tylko od wejścia do wyjścia, nie definiuje pełni charakterystyki sieci. W ramach sieci jednokierunkowych istnieje wiele różnych typów, takich jak wielowarstwowe perceptrony (MLP), sieci radialne (RBF), sieci uogólnionej regresji (GRNN), probabilistyczne sieci neuronowe (PNN) i inne, które różnią się między sobą strukturą i zasadami działania.
Sieci autoenkoderów. Są używane do tworzenia abstrakcji zwanych enkoderami, utworzonych z danego zestawu wejść. Chociaż są podobne do bardziej tradycyjnych sieci neuronowych, autoenkodery starają się modelować same wejścia, dlatego metoda ta jest uważana za nienadzorowaną. Założeniem autoenkoderów jest desensybilizacja (zmniejszenie wrażliwości) na elementy nieistotne i zwiększenie wrażliwości na elementy istotne. W miarę dodawania warstw, dalsze abstrakcje są formułowane na wyższych warstwach (warstwach najbliższych punktowi, w którym wprowadzona jest warstwa dekodera). Te abstrakcje mogą następnie być wykorzystywane przez klasyfikatory liniowe lub nieliniowe.
Zastosowanie sieci neuronowych
Sieci neuronowe są niezwykle istotne w dzisiejszym świecie ze względu na ich zdolność do efektywnego grupowania, klasyfikowania i znajdowania wzorców w dużych ilościach surowych danych. Ta zdolność sprawia, że znajdują one zastosowanie w wielu różnorodnych obszarach. Na przykład, są one kluczowym elementem w tworzeniu inteligentnych botów AI, które mogą naśladować ludzkie zachowania, odpowiadać na pytania i wykonywać zadania. W przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) umożliwiają analizę i rozumienie języka ludzkiego, co jest wykorzystywane w tłumaczeniach maszynowych, analizie sentymentu i asystentach głosowych.
Sieci neuronowe są również stosowane do modelowania rzadkich zdarzeń, co jest przydatne w takich dziedzinach jak finanse czy medycyna, gdzie przewidywanie i identyfikacja rzadko występujących zdarzeń w dużych zbiorach danych jest kluczowe. Ponadto, są one podstawą wielu zaawansowanych technologii, w tym rozpoznawania obrazów, systemów rekomendacji, autonomicznych pojazdów i wielu innych. Ich znaczenie wynika z ich zdolności do uczenia się i adaptacji, co pozwala na efektywne przetwarzanie i analizę dużych ilości danych, często przekraczających możliwości ludzkiego umysłu lub tradycyjnych metod obliczeniowych.
Czytaj dalej:
