Искусственный нейрон как аналог биологического
Проектирование нейронных сетей требует в значительной мере подражания свойствам нейросетей естественных, то есть нейросетей головного мозга. При этом важно понимать, что искусственная нейросеть всё равно сильно отличается от естественной.
- Упрощённость структуры. Нейросеть мозга включает в себя миллиарды нейронов, искусственные нейросети – в тысячи и миллионы раз меньше.
- Упрощённость связей. Каждый нейрон мозга связан с сотнями тысяч других нейронов, в искусственных нейросетях количество связей 1 нейрона редко превышает 100.
- Отсутствие задержек во времени. Человеческий мозг работает так, что входной сигнал на нейрон не сразу даёт выходной импульс с него. Такие задержки не являются недостатком, за это время нейрон обрабатывает сигнал и взвешивает его важность.
Как же выглядит искусственная нейросеть и какие свойства естественного аналога ей всё же удалось позаимствовать?
Из чего состоит искусственная нейросеть
- Сумматор – это аналог клетки нейрона. Его функция – сложение входящих сигналов, которые могут поступать как извне (если нейрон находится на входе), так и от других нейронов.
- Синапсы – аналог нервных связей, по которым сигнал идёт от нейрона к нейрону. Функция синапса – не только передача сигнала, но также его усиление или ослабление. Это называется приданием сигналу соответствующего веса.
- Функция активации. В искусственной нейросети это просто математическая функция с задачей определения, куда далее отправится сигнал с выхода конкретного нейрона.
Таким образом, искусственная нейросеть работает по следующему принципу:
- На входящие нейроны поступают сигналы. Как правило, имеются в виду многочисленные данные какой-то другой программы или таблицы.
- Входящие нейроны суммируют значения и по синапсам передают сигналы дальше, к следующим нейронам-сумматорам. Функция активации определяет, какие значения куда передаются.
- На выход нейросети подаётся обработанная ею информация.
Обычно на выходе пользователь получает поток данных, который также представляется в виде таблицы или изображения. Полученный результат в ряде случаев можно оценить визуально, в других потребуется специализированная программа – та же самая, с которой данные были загружены на вход, или другая.
Пока что нейросети являются лишь слабым подобием полноценных биологических сетей, однако уже помогают успешно решать многие задачи.
