Процесс обучения нейросети включает в себя две ключевые стадии: прямое распространение (forward propagation) и обратное распространение ошибки (backpropagation). В ходе прямого распространения данные проходят через сеть, а в обратном распространении нейросеть корректирует свои веса на основе ошибки, которая была вычислена между предсказанным и реальным значением.
Разновидности нейросетей
– CNN (Convolutional Neural Networks):
Используются в основном для обработки изображений. Они хорошо справляются с задачами распознавания объектов, классификации изображений и т. д. Основной принцип – это свёрточные слои, которые позволяют выявлять локальные паттерны в данных.
– RNN (Recurrent Neural Networks):
Эти сети предназначены для обработки последовательных данных, таких как текст или временные ряды. Они имеют память, что позволяет им «помнить» информацию из предыдущих шагов, что особенно полезно в задачах, связанных с языком.
– GAN (Generative Adversarial Networks):
Состоит из двух нейросетей: генератора и дискриминатора. Генератор создает новые данные, а дискриминатор оценивает, насколько реальные эти данные. Они используются для генерации фотореалистичных изображений, видео и даже музыки.
– DNN (Deep Neural Networks):
Это многослойные нейросети, которые могут использоваться для самых разных задач, от классификации до регрессии. Глубина сети позволяет ей извлекать сложные паттерны из данных.
Где применяются нейросети
Нейросети находят применение в самых разных областях:
Бизнес:
Используются для анализа больших данных, прогнозирования спроса, автоматизации процессов и даже в чат-ботах для обслуживания клиентов.
Здравоохранение:
Применяются для диагностики заболеваний, анализа медицинских изображений и разработки персонализированных планов лечения.
Автономные транспортные средства:
В нейросетях основываются системы распознавания объектов, что позволяет автомобилям «видеть» и реагировать на окружающую среду.
Искусство:
Нейросети используются для генерации музыки, создания картин и даже написания сценариев. Например, GAN могут создавать новые изображения по заданному стилю.
Применяются для алгоритмической торговли, оценки кредитных рисков и выявления мошенничества.
Вот такая вот краткая, но информативная экскурсия в мир нейросетей!