Нейронная сеть — это компьютерная модель, вдохновленная работой человеческого мозга, предназначенная для решения различных задач, таких как классификация, регрессия, обработка естественного языка и т. д. Она состоит из множества связанных между собой элементов, называемых искусственными нейронами, которые работают вместе для обработки и интерпретации входных данных и принятия соответствующего решения.
Основные компоненты нейронной сети:
- Искусственные нейроны (нейроны): Основная строительная единица нейронной сети. Он имеет несколько входов и один выход, к которому применяется функция активации. Когда нейрон получает входные данные, он выполняет взвешенную сумму входов, а затем применяет функцию активации для получения выхода.
- Связи (веса): У каждой связи между искусственными нейронами есть свой вес, который представляет собой важность этой связи. Входные данные умножаются на соответствующие веса перед передачей нейрону.
- Функция активации: Нейрон обычно имеет функцию активации, которая определяет его выход на основе входной суммы. Это позволяет нейронам обрабатывать нелинейные зависимости в данных.
- Архитектура: Нейроны организованы в слои. Слои делятся на входной слой, скрытые слои и выходной слой. Входной слой принимает входные данные, выходной слой выдает результат, а скрытые слои обрабатывают информацию между ними.
Процесс обучения нейронной сети:
- Инициализация: Веса связей между нейронами инициализируются случайными значениями.
- Прямой проход (forward pass): Данные подаются на вход нейронной сети, и они проходят через слои нейронов, взвешиваясь и активируясь в соответствии с определенными функциями активации. Этот процесс продолжается до выходного слоя, который генерирует предсказанные значения.
- Подсчет ошибки: На этапе обучения нейронная сеть сравнивает свои предсказания с правильными ответами из обучающего набора данных и вычисляет ошибку (потерю).
- Обратное распространение ошибки (backpropagation): Ошибка распространяется назад через сеть, и веса связей корректируются с целью уменьшения ошибки. Этот процесс выполняется с использованием методов оптимизации, таких как градиентный спуск.
- Итерации: Процессы прямого прохода и обратного распространения ошибки повторяются многократно (несколько эпох), пока модель не достигнет достаточно низкого уровня ошибки на обучающем наборе данных.
- Тестирование: После завершения обучения модель тестируется на новых данных, чтобы оценить ее обобщающую способность.
Вот так, используя процессы прямого и обратного прохода, нейронные сети способны обучаться и адаптироваться для решения различных задач, в зависимости от своей архитектуры и объема данных, на которых они обучаются.