Какие виды нейронных сетей существуют и где они применяются? ?

Сегодня хочу поговорить о том, что скрывается за кулисами современных технологий и превращает их в то, что мы видим каждый день. Я про нейронные сети. Эти виртуальные «мозги» делают то, что раньше казалось невероятным. Давайте рассмотрим, что это такое и какие их виды существуют, и где они находят применение.

Что Такое Нейронные Сети?

Нейронные сети – это вычислительные модели, которые состоят из множества простых взаимосвязанных элементов, называемых нейронами, организованные в слои. Эти сети обучаются распознавать сложные зависимости и паттерны в данных посредством процесса, называемого обучением с подкреплением или обучением с учителем, путем настройки весов связей между нейронами.

Виды нейронных сетей и их применение

1. Перцептрон

Это самый простой вид нейронной сети, который был изобретён ещё в 1958 году Фрэнком Розенблаттом. Перцептроны стали основой для многих современных архитектур нейронных сетей. Используются, как правило, в простых задачах классификации, где не требуется глубокая обработка данных.

2. Многослойный перцептрон (MLP)

Этот вид расширяет идею обычного перцептрона, добавив несколько скрытых слоёв. MLP подходит для задач регрессии (когда есть ряды данных) и классификации. ? Вы могли использовать его незаметно для себя в приложении по распознаванию цифр или текстов.

3. Свёрточные нейронные сети (CNN)

Вот где начинается магия компьютерного зрения! CNN оптимизированы для обработки изображений и видео. Они находят применение в распознавании лиц, анализе медицинских изображений и в создании искусственного искусства. Интересный факт: CNN вдохновлены нейронными процессами в зрительной коре головного мозга.

4. Рекуррентные нейронные сети (RNN)

Специалисты по обработке последовательных данных выбрали RNN, и не зря. Эти сети способны предсказывать временные ряды, переводить текст и даже сочинять музыку. Используются в виртуальных ассистентах, таких как ваши любимые голосовые помощники.

5. Долгосрочная краткосрочная память (LSTM) и Гейтированные рекуррентные блоки (GRU)

Вариации RNN, которые справляются с задачами запоминания длинных последовательностей. Открывают невероятные возможности в области обработки естественного языка, что делает возможным создание переводчиков и чат-ботов. ?

6. Генеративно-состязательные сети (GAN)

Вы когда-нибудь задумывались, как можно создать фотореалистичные изображения совершенно новых объектов? GAN решают эту задачу, используя две сети, которые обучаются соревноваться друг с другом. На практике их применяют в расширении изображения и даже в создании фейковых видео.

Интересно, что на старте своей карьеры нейронные сети подвергались серьёзному скепсису как со стороны научного сообщества, так и индустрии. Сейчас они являются основой мировых исследований и развития в области машинного обучения.

Источник: vk.com

Комментарии: