Что такое нейронные сети и как они меняют мир

Существует много способов классификации нейронных сетей. Нейронные сети могут быть классифицированы по признакам architectures, number of hidden layers, activation functions, loss functions, optimization algorithms. Также существуют гибридные алгоритмы машинного обучения, объединяющие два или more methods of training. Один из таких алгоритмов — evolutionary neural networks, совмещающих в себе эволюционное программирование и нейронные сети.

Довольно часто встречаются нейронные сети глубинного обучения (Deep Neural Networks, DNN), состоящие из двух или более уровней neurons, за исключением в ходового и вы ходового уровней называемые скрытыми. Каждый последующий уровень является более абстрактным, чем предыдущий, так как комбинирует различные вхождения с предыдущих уровней. Каждый neuron level performs some mathematical operation on its inputs and produces an output signal that propagates to other neurons. В таких нейронных сетях каждый нейрон внутри скрытого уровня может быть связан практически со всеми нейронами во всех других скрытых уровнях и выходном уровне. Такой подход позволяет за короткую суммарную длину связи между нейронами модели получать очень длинные пути связи between units within the model, достигая более высокого уровня абстракции над представлением objects being modeled. Также это даёт возможность нейронам внутри скрытого уровня представлять increasingly complex features by composing simple ones from previous levels.

Ещё одна популярная архитектура глубинных нейронных сетей — Convolutional Neural Network (CNN). Она включает в себя наборы управляющих параметрами конвейерных слоев (Conv+ReLU), слои агрегации (Pooling) и полно связных слои (FC). Конвейерные слои выполняют конволюцию исходного изображения набором фильтров, затем применяют функцию активации ReLu. Далее происходит агрегация, свёртывающая каждую функцию активации из предыдущего слоя в одну точку данных новым слоем. Полно связный слой FC соединяет все набранные на предыдущих слоях точки данных в одно и выдаёт результат в виде выходных данных. Эти нейронные сети используются для распознавания образов, таких как изображения и звуковые сигналы. Они также могут быть использованы для распознавания речевых паттернов, таких как голосовые команды, и для анализа текстов, например, для автоматического перевода текстов на другие языки.

Нейронные сети широко применяются в настоящее время в разных областях знаний. В медицине они используются для распознавания раковых образований на цитологических материалах, изготовления медицинских изображений и прогнозирования риска развития психических расстройств. В экономике нейронные сети применяются для анализа финансовых данных, управления рисками и прогнозирования цен на товары. В транспортном хозяйстве нейронные сети применяются для управления движением на дорогах, прогнозирования траекторий автомобилей, кораблей и самолётов. В военном деле нейронные сети используются для управления роботами и беспилотными системами, анализа данных радиолокаторов и систем слежения, а также для защиты от киберугрозы.

В целом, нейронные сети открывают совершенно новые возможности для разработки сложных программных продуктов, которые могут выполнять сложные задачи анализа данных и автоматизированного принятия решений на основе этих данных. Использование нейронных сетей продолжает активно развиваться и совершенствоваться