Штучні нейронні мережі — це моделі обчислення, що імітують принципи функціонування природного мозку. Ці мережі не є просто набором алгоритмів, а системами, які адаптуються до нової інформації. Концепція нейронних мереж виникла в 1943 році, коли нейрофізіолог Воррен Маккалох та математик Волтер Піттс вперше описали модель, що базувалася на уявленні про біологічний нейрон. Ця модель заклала основу для подальшого розвитку інтелектуальних обчислювальних систем.
У 1954 році Белмонт Фарлі та Веслі Кларк успішно реалізували першу примітивну штучну нейронну мережу, що стало початком нового етапу в обчислювальній інженерії. З того часу нейронні мережі почали розвиватися від теоретичних моделей до практичних систем, що активно застосовуються в різних галузях.
Архітектура та принцип функціонування
Нейронна мережа складається з елементів, які імітують нейрони мозку, штучних нейронів. Вони з’єднані між собою у вигляді багаторівневої структури: вхідний шар, один або кілька прихованих шарів і вихідний шар. Вхідний шар отримує зовнішні дані, які проходять через мережу, де кожен нейрон обробляє інформацію, і, в залежності від налаштувань (власних ваг і порогових значень), надсилає сигнали далі.
Кожне з’єднання між нейронами має певну “вагу” числовий коефіцієнт, що визначає силу впливу сигналу. Якщо підсумок вхідних зважених сигналів перевищує порогове значення, нейрон активується і передає сигнал далі. Це забезпечує динамічну реакцію системи на різні вхідні умови.
Ці ваги не встановлюються вручну, вони навчаються. Під час навчання нейронна мережа змінює свої ваги, щоб зменшити різницю між передбаченням і правильним результатом. Таким чином, мережа формує власну внутрішню модель систему зв’язків, що дозволяє розпізнавати шаблони та приймати рішення.
Навчання нейронних мереж
Один з найважливіших етапів у функціонуванні нейронної мережі — це процес навчання. Для цього використовують алгоритм зворотного поширення помилки (backpropagation), який дозволяє нейронній мережі адаптувати свої ваги на основі помилок, виявлених на виході.
Під час навчання мережа отримує набір прикладів (вхідні дані та очікувані результати) і коригує ваги так, щоб з часом видавати дедалі точніші відповіді. Завдяки цьому мережа набуває здатності узагальнювати закономірності та переносити отримані знання на нові ситуації.
Особливо складні задачі вирішуються за допомогою багатошарових нейронних мереж, у яких приховані шари можуть навчатися виявляти складні абстракції. Наприклад, риси облич або стилістичні особливості тексту. У таких архітектурах нейронна мережа перетворюється на інструмент багаторівневої обробки ознак.
Рекурентні нейронні мережі та асоціативне мислення
Окрім прямого передавання сигналів між шарами, деякі архітектури дозволяють використання рекурентних зв’язків. Рекурентні нейронні мережі (RNN) здатні зберігати інформацію про попередні стани, що робить їх ефективними у роботі з послідовностями мовленням, текстом або тимчасовими рядами.
На відміну від простих мереж прямого зв’язку, рекурентні мережі включають зворотні зв’язки всередині шару або між шарами, що створює петлі обчислень і дозволяє моделювати складні асоціації між подіями.
Практичні застосування
Однією з головних переваг нейронних мереж є їхня здатність до розпізнавання образів. Саме тому вони стали основою для багатьох сучасних технологій: систем розпізнавання облич, автоматичного перекладу, розпізнавання голосу, автономного керування транспортом.
У фінансовій сфері нейронні мережі застосовуються для прогнозування ринку, оцінки ризиків і ухвалення інвестиційних рішень. У безпеці для виявлення підозрілої активності, аналізу рукописів та навіть виявлення вибухонебезпечних об’єктів. В медичній діагностиці вони допомагають розпізнавати аномалії на знімках і прогнозувати розвиток хвороб.
В одному прикладі кредитного скорингу, нейронна мережа отримує вхідні дані про заявника (вік, дохід, кредитну історію), і видає ймовірність схвалення або відмови в кредиті. Така система дозволяє автоматизувати рішення, зменшуючи людський фактор і покращуючи точність оцінок.
Данило Ігнатенко
