Нейроны и слои: кирпичики нейросети
В основе любой нейросети лежат искусственные нейроны это математические модели, вдохновленные нейронами головного мозга. Они принимают информацию, обрабатывают её и передают дальше. Представьте себе офис с сотрудниками: каждый работник (нейрон) получает документы (данные), выполняет определенную задачу и передает результат дальше по цепочке.
Нейроны объединяются в слои:
●
Входной слой принимает исходные данные. Например, если нейросеть анализирует изображение, сюда поступает информация о каждом пикселе.
●
Скрытые слои преобразуют и обрабатывают данные. Именно здесь происходит магия вычислений.
●
Выходной слой выдает результат. Например, если нейросеть обучена различать кошек и собак, она сообщит, кто изображен на фото.
Чем больше скрытых слоев, тем сложнее модель. Глубокие нейросети с десятками и сотнями слоев используются в самых мощных ИИ-системах.
Функции активации: как нейрон принимает решения
Каждый нейрон должен решить, передавать ли сигнал дальше. Для этого используются функции активации математические формулы, которые помогают сети определять, какие данные важны.
Три популярные функции активации:
Сигмоида сжимает значения в диапазон от 0 до 1. Хороша для бинарных задач, например, определения, есть ли объект на картинке.
ReLU (Rectified Linear Unit) пропускает только положительные значения, а отрицательные превращает в ноль. Работает быстрее, чем сигмоида, и используется в большинстве современных нейросетей.
Softmax превращает набор чисел в вероятности. Применяется, когда нужно выбрать один из нескольких вариантов, например, в системах распознавания речи.
Представьте себе светорегулятор (диммер): сигмоида это плавное увеличение света, ReLU резкое включение и выключение, а Softmax распределение мощности между разными лампами.
Как нейросети учатся: обратное распространение ошибки
Главная сила нейросетей способность обучаться на данных. Этот процесс называется обратным распространением ошибки.
Допустим, мы учим нейросеть различать рукописные цифры. Сначала она делает случайные предположения, затем сравнивает результат с правильным ответом и исправляет ошибки. Это похоже на обучение ребенка: он пробует написать букву, получает исправления от учителя и корректирует почерк.
Процесс корректировки происходит благодаря алгоритму градиентного спуска он помогает нейросети понемногу улучшать свои предсказания, изменяя вес связей между нейронами. Можно представить это как спуск с горы: мы ищем самый быстрый путь вниз (минимальную ошибку), корректируя направление шаг за шагом.