SLOVESA — журнал о развитии

Наша фишка — креативность

Вас может заинтересовать

Метки

1 вересня (2) 1 сенября (2) instagram продвижение (2) Ожирение (3) аллергия (4) бальзам для губ (2) бренд (7) гиперпигментация (3) диета для похудения (2) завтрак (3) инстаграм (2) инсулин (4) инсулинорезистентность (6) как похудеть (4) кетогенная диета (3) кето диета (3) кислотный пилинг для лица очищение лица (2) кисти для макияжа (2) кокосовое масло для волос (2) конструктор в подарок (2) кортизол (2) краткосрочное голодание (2) мелазма (2) меланодермия (2) мода (2) отеки при беременности (2) отек лица (2) отечность (2) очищение кожи (3) пигментация кожи (2) подборки фильмов (4) полезные завтраки (2) резистентность к инсулину (3) ретинол (2) сахарный диабет (3) сахарный диабет 2 типа (2) сухая кожа (3) творчество (3) тестостерон (2) тревожность (2) устойчивость к инсулину (2) физическая активность (2) что подарить девушке на день влюбленных (2) что подарить ребенку (2) что посмотреть на выходных (3)

Что еще интересного

Что такое нейронные сети, в чем их отличие от человеческого мозга

Что такое нейронные сети, в чем их отличие от человеческого мозга

Основываясь на искусственных нейронных сетях (ИНС) интеллектуальные системы успешно решают проблемы оптимизации, распознавания образов, осуществления прогнозов, ассоциативной памяти и управления. Традиционные решения этих проблем не всегда гибкие и тут многие приложения, используя нейронные сети, находятся в выигрыше.

История возникновения нейросети (нейронной сети)

Понятие «нейронная сеть» как таковое возникло в середине ХХ века. Основателями данных теорий были Мак-Каллока и  Питтса. Эти учёные разработали в 1943 году модель искусственного нейрона. Создана она, основываясь на математических алгоритмахи теории работы головного мозга. Также ими была предложена конструкция сети из этих элементов, чтобы выполнять логические операции. Важно, что у данной сети есть способность обучаться. Это доказано учёными.

Затем уже в 1949 году Дональд Хебб разработал алгоритм вычисления  искусственных нейронных сетей. Он стал основой для разработок на следующие десятилетия.

Фрэнк Розенблатт в 1958 году  разработал парцептрон – структурная система, имитирующая работу головного мозга. Такая технология является основополагающей, не имея аналогов.

Начиная с 1986 года два учёных, советский и американский, независимо друг от друга существенно доработали исходный  метод обучения многослойного перцептрона.

Новая эра нейронных сетей нашла свое начало в 2007 году. Специалист в информационных технологиях из Британии, Джеффри Хинтон, разработал впервые алгоритм, с помощью которого происходит глубокое обучение многослойных нейронных сетей. Сегодня используется в разработке беспилотных автомобилей.

Что такое нейронные сети и где их применяют

Нейронная сеть – это, по сути, определенная математическая модель, работающая по принципу связи нервных клеток живого организма. Это весьма перспективное направление в сфере высоких технологий. Структура нейронной сети в сфере программирования появилась исключительно из биологии. Она даёт машине способность анализировать и запоминать разную информацию. Также, данные сети могут не только анализировать информацию, которая входит, но и воспроизводить ее, используя свою память.

Применяется данная система для решения сложных задач, требующих аналитической работы, на примере человеческого мозга.

Как обучается нейросеть — рис. 1 — источник

Как происходит обучение нейросети

Базовые функции нейронных сетей это:

  • Классификация – распределение по параметрам. Например, даётся группа людей и необходимо решить, кому из них дать кредит, а кому нет. Это задание может выполнить нейронная сеть с помощью анализа такой информации как: возраст, кредитная история, платежеспособность и другие необходимые факторы.
  • Распознавание – на сегодняшний момент, это наиболее распространённая область применения нейросетей. Используют такие компании как Google, когда ищут фотографию или в камерах телефонов, когда выделяется лицо и определяется его положение и многое другое.
  • Предсказание – возможность предусматривать следующий шаг. Например, финансовые перепады, падение или рост акций, полагаясь на ситуацию на фондовом рынке.

Всё чаще, ИНС используют в реальных бизнес приложениях. Например, при обнаружении фальсификаций и оценке риска — они абсолютные лидеры. Постоянно растёт количество их использования в системах прогнозирования и маркетинговых системах.

 

Искусственная нейронная сеть - что это

Сравнение нейросети с мозгом человека

Работа мозга человека и его деятельность – все еще остается загадочным явлением, которое нужно изучать. Хотя, некоторые моменты процесса его деятельности известны ученым. Составляющий элемент человеческого мозга – так называемая специфическая клетка, нейрон. Она имеют способность запоминать, думать, а также применять уже имеющийся опыт к каждому действию, чем существенно отличаются от других клеток тела.

Плоская кора головного мозга человека имеет поверхность, которая состоит из нейронов. Сила человеческого разума зависит от базовых компонентов и разных соединений между ними, а также обучения и генетического программирования.

Индивидуальный нейрон — это вычислительная единица, состоящая из подсистем и механизмов. Он способен передавать информацию через огромное количество электрохимических связей. Насчитывается около сотни разнообразных классов нейронов. Нейроны и соединения между ними нестойкие, не синхронный процесс, который отличается от процессов вычислений традиционных компьютеров. ИНС моделируют лишь самые главные элементы непростого головного мозга.

Главное отличие ИНС и человеческого мозга — разная передача сигналов в биологической сети нейронов и искусственных посылов. Человеческий мозг передаёт импульсы с фиксированной амплитудой, а искусственные нейросети  передают только значения(действительные значения), то есть числа. Отсюда вывод — человеческая сеть нейронов имеет ряд преимуществ.

Как образуются нейронные сети и где применяются

Таким образом, последние десятилетия активно развиваются искусственные нейронные сети. И хотя,  компьютерный чип и устроен иначе, чем биохимические нейросети, но его способность самостоятельно получать знания может вскоре запустить не биологическую эволюцию, которая ведёт к сверхчеловеческому интеллекту. И вполне возможно, что в ближайшие десятилетия ИНС смогут стать на замену человека в четверти существующих профессий.

Похожие записи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Читайте x