Типы нейронных сетей. Принцип их работы и сфера применения
2026-03-10 02:26 Diff
https://otus.ru/nest/post/1263/

Искусственный интеллект и искусственные нейронные сети становятся всё популярнее. В этой статье мы рассмотрим основные разновидности нейронных сетей и поговорим о том, как они работают и где применяются. Что включает в себя понятие нейронных сетей, как происходит развитие нейронной сети с точки зрения их эксплуатации в реальной жизни. Немного поговорим и про технологии нейронных сетей.

Что такое нейронная сеть? Базовая информация о нейронных сетях

Классическое определение говорит нам, что нейронной сетью называется некоторая последовательность нейронов, объединённых между собой синапсами. Если программа имеет структуру нейронной сети, появляется возможность на машинном уровне проанализировать входные данные с запоминанием результата.

Т. е нейронные сети и данные для нейронных сетей есть упрощённая модель биологического аналога. Некоторые специалисты, говоря о нейросетях, вспоминают человеческий мозг. Да, это бл��зко к истине, но человеческой мозг чрезмерно сложен, поэтому это весьма приближённое сравнение, ведь мы не способны (пока) воссоздать его механизмы в полной мере даже с помощью современных технологий. В результате нейронную сеть лучше назвать программой, которая основана на принципе работы головного мозга.

Нейросеть — это связка нейронов. Каждый из этих нейронов получает данные, обрабатывает их, а потом передаёт другому нейрону. И каждый нейрон обрабатывает сигналы одинаково. Но каким же тогда образом мы получаем разный результат? За это отвечают синапсы, соединяющие нейроны друг с другом. Каждый нейрон способен иметь множество синапсов, которые ослабляют или усиливают сигнал. Нейроны способны менять свои характеристики в течение определённого времени. Кстати, правильно выбрав параметры синапсов, мы сможем получать на выходе правильные результаты преобразования входной информации.

Виды нейронных сетей

В общих чертах мы определились с тем, что же такое нейронная сеть. Теперь пришло время поговорить об их разновидностях и типах, то есть о классификации. Но тут потребуется небольшое уточнение. Каждая нейронная сеть включает в себя первый слой нейронов, называемый входным. Этот слой не выполняет каких-либо преобразований и вычислений, его задача в другом: принимать и распределять входные сигналы по остальным нейронам. И этот слой единственный, являющийся общим для всех типов нейросетей, а критерием для деления является уже дальнейшая структура: 1. Однослойная структура нейронной сети. Представляет собой структуру взаимодействия нейронов, в которой сигналы со входного слоя сразу направляются на выходной слой, который, собственно говоря, не только преобразует сигнал, но и сразу же выдаёт ответ. Как уже было сказано, 1-й входной слой только принимает и распределяет сигналы, а нужные вычисления происходят уже во втором слое. Входные нейроны являются объединёнными с основным слоем с помощью синапсов с разными весами, обеспечивающими качество связей. 2. Многослойная нейронная сеть. Здесь, помимо выходного и входного слоёв, имеются ещё несколько скрытых промежуточных слоёв. Число этих слоёв зависит от степени сложности нейронной сети. Она в большей степени напоминает структуру биологической нейронной сети. Такие виды были разработаны совсем недавно, до этого все процессы были реализованы с помощью однослойных нейронных сетей. Соответствующие решения обладают большими возможностями, если сравнивать с однослойными, ведь в процессе обработки данных каждый промежуточный слой — это промежуточный этап, на котором осуществляется обработка и распределение информации.

Кроме количества слоёв, нейронные сети можно классифицировать по направлению распределения информации по синапсам между нейронами: 1. Нейросети прямого распространения (однонаправленные). В этой структуре сигнал перемещается строго по направлению от входного слоя к выходному. Движение сигнала в обратном направлении не осуществляется и в принципе невозможно. Сегодня разработки этого плана распространены широко и на сегодняшний день успешно решают задачи распознавания образов, прогнозирования и кластеризации. 2. Рекуррентные нейронные сети (с обратными связями). Здесь сигнал двигается и в прямом, и в обратном направлении. В итоге результат выхода способен возвращаться на вход. Выход нейрона определяется весовыми характеристиками и входными сигналами, плюс дополняется предыдущими выходами, снова вернувшимися на вход. Этим нейросетям присуща функция кратковременной памяти, на основании чего сигналы восстанавливаются и дополняются во время их обработки. 3. Радиально-базисные функции. 4. Самоорганизующиеся карты.

Но это далеко не все варианты классификации и виды нейронных сетей. Также их делят: 1. В зависимости от типов нейронов: — однородные; — гибридные. 2. В зависимости от метода нейронных сетей по обучению: — обучение с учителем; — без учителя; — с подкреплением. 3. По типу входной информации нейронные сети бывают: — аналоговые; — двоичные; — образные. 4. По характеру настройки синапсов: — с фиксированными связями; — с динамическими связями.

Ещё существуют понятия гетероассоциативные или автоассоциативные нейросети.

Схема и концепция работы

Представить принцип работы нейросети можно, не имея конкретных навыков. Общая схема или алгоритм следующий: — на входной слой нейронов происходит поступление определённых данных; — информация передаётся с помощью синапсов следующему слою, причём каждый синапс имеет собственный коэффициент веса, а любой следующий нейрон способен иметь несколько входящих синапсов; — данные, полученные следующим нейроном, — это сумма всех данных для нейронных сетей, которые перемножены на коэффициенты весов (каждый на свой); — полученное в итоге значение подставляется в функцию активации, в результате чего происходит формирование выходной информации; — информация передаётся дальше до тех пор, пока не дойдёт до конечного выхода.

Как мы знаем, 1-й запуск нейросети не даст верных результатов, ведь она ещё не натренирована. Если мы говорим о понятии функции активации, то эта функция используется в целях нормализации входных данных. Этих функций бывает много, но хотелось бы выделить основные, имеющие самое широкое распространение. Главное отличие — диапазон значений, где они функционируют: — линейная функция f(x) = x. Является наиболее простой из всех, должна применяться лишь для тестирования созданной нейросети либо передачи данных в исходной форме; — сигмоид — более распространённая функция активации. Диапазон значений — от нуля до единицы. Также её называю логистической функцией; — гиперболический тангенс. Метод нужен для охвата также и отрицательных значений. Когда их применение не предусмотрено, гиперболический тангенс не нужен.

Остаётся сказать, что для задания нейросети данных для дальнейшего оперирования ими, потребуются тренировочные сеты.

Что такое синапс и нейрон?

Говоря об этом в разрезе искусственных нейронных сетей, мы понимаем единицу, выполняющую вычисления. Она получает данные со входного слоя, выполняя с ней простые вычисления, а потом передавая следующему нейрону.

В составе нейросети есть три вида нейронов: входной, выходной и скрытый. В однослойной структуре скрытых нейронов не будет. Также есть единицы, которых называют нейронами смещения и контекстными нейронами.

Любой нейрон состоит из двух типов данных: входных и выходных. У первого слоя входные данные равняются выходным. В других случаях на вход попадает суммарная информация предыдущих слоёв, после чего она нормализуется (все значения, которые выпадают из требуемого диапазона, преобразуются с помощью функции активации).

Мы уже говорили, что синапс — связь между нейронами, причём каждый синапс имеет свой вес. Благодаря этому входные данные видоизменяются при передаче. Во время обработки переданная синапсом информация с большим показателем веса станет преобладающей.

В результате на результат оказывают влияние не нейроны, а конкретно синапсы, которые дают совокупность веса входных данных, ведь собственно сами нейроны постоянно выполняют абсолютно одинаковые вычисления. Выставление весов осуществляется в случайном порядке.

Где применяют нейронные сети?

Нейронные сети применяются для решения множества разных задач. Если мы говорим о простых проектах, то с ними справляется обычная компьютерная программа, если говорить об усложнённых задачах, требующих решения уравнений и прогнозирования, применяется компьютерная программа, поддерживающая статические методы обработки. Есть и совсем сложные задачи, то же распознавание образов. Здесь нужен другой подход, ведь в голове человека все эти процессы проходят неосознанно (при распознавании и запоминании образов человек делает это, если можно так сказать, сам по себе, то есть он не управляет соответствующими процессами в мозгу).

Собственно говоря, нейронные сети как раз для этого и созданы, чтобы помогать людям решать задачи со сложными и не до конца исследованными алгоритмами. Имеет значение и качество нейронных сетей.

Схема нейронной сети:

Сегодня нейронные сети применяются в следующих сферах: — распознавание образов (по этому направлению работают наиболее широко); — предсказание следующего шага (повышает эффективность и качество торговли на тех же фондовых рынках); — классификация входной информации по параметрам (с этой работой легко справляются кредитные роботы, способные быстро принять решение об одобрении или отказе по поводу кредита, используя для этого входные наборы разнообразных параметров).

Так как современные нейронные сети имеют очень большие способности и разные варианты использования, их популярность растёт, а развитие отрасли тоже идёт семимильными шагами. Их учат играть в компьютерные игры, узнавать голоса и т. д. По сути, искусственные сети создаются по принципу биологических, а значит, мы можем обучить их выполнению тех процессов, которые человек выполняет не вполне осознанно.

P. S. Одно дело читать, другое дело — практиковаться. Если вас интересует развитие навыков работы с современными нейронными сетями (neural networks) и вы хотели изучить различные связанные технологии из категории «нейро», ждём вас на наших курсах. Все занятия проходят онлайн, потребуется только компьютер и интернет. Специалистом может стать каждый.

https://otus.ru/lessons/deep-learning-engineer/

Это курсы для тех, кому важен результат и нужно получить практические знания. Не пропустите ссылку выше!