Нейросеть

Сплошная теория:


инет
Нейронная сеть
Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Текущая версия страницы пока не проверялась опытными участниками и может значительно отличаться от версии, проверенной 22 марта 2023 года; проверки требуют 7 правок.
Эта статья о понятии в программировании; о сетях нервных клеток живых организмов см. Нервная сеть.

Схема простой нейросети. Зелёным цветом обозначены входные нейроны, голубым — скрытые нейроны, жёлтым — выходной нейрон
Нейро;нная сеть[1] (также искусственная нейронная сеть, ИНС) — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети У. Маккалока и У. Питтса[2]. После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др.

ИНС представляет собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты (особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах). Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И, тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие по отдельности простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи.

С точки зрения машинного обучения, нейронная сеть представляет собой частный случай методов распознавания образов, дискриминантного анализа;
С точки зрения математики, обучение нейронных сетей — это многопараметрическая задача нелинейной оптимизации;
С точки зрения кибернетики, нейронная сеть используется в задачах адаптивного управления и как алгоритмы для робототехники;
С точки зрения развития вычислительной техники и программирования, нейронная сеть — способ решения проблемы эффективного параллелизма[3];
С точки зрения искусственного интеллекта, ИНС является основой философского течения коннекционизма и основным направлением в структурном подходе по изучению возможности построения (моделирования) естественного интеллекта с помощью компьютерных алгоритмов.
Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются[a]. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что в случае успешного обучения сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных и/или «зашумленных», частично искажённых данных.


Какие нейросети есть в России?
Картинки по запросу
Нейросети, генерирующие картинки по словесным описаниям, в России есть – самая современная называется Kandinsky 2.0. Главное отличие от иностранных в том, что это первая диффузионная модель, способная понимать более 100 языков, включая, конечно же, русский.9 мар. 2023;г.

Что нейросети не могут?
Более того, нейросети обладают определенной особенностью, которую называют катастрофической забывчивостью (catastrophic forgetting). Она сводится к тому, что нейросеть нельзя последовательно обучить нескольким задачам — на каждой новой обучающей выборке все веса нейронов будут переписаны, и прошлый опыт будет «забыт».9 авг. 2017;г.


В чем отличие ИИ от нейросети?
Нейросети, в отличие от других алгоритмов ИИ, не программируются на выполнение конкретных задач, а просто настраиваются на изучение информации. Стратегия обучения нейронных сетей базируется на трех методах: Контролируемое обучение.

Нейронные сети — вычислительные системы или машины, созданные для моделирования аналитических действий, совершаемых человеческим мозгом.

Нейронные сети относятся к направлению искусственного интеллекта (ИИ) и применяются для распознавания скрытых закономерностей в необработанных данных, группировки и классификации, а также решения задач в области ИИ, машинного и глубокого обучения.