Блог

Каждая нейросеть способна обучаться, в этом её большое преимущество, если сравнивать с другими типами вычислительных систем. Однако обучение нейросети является сложным процессом, а подчас и очень затратным по времени.

Сегодня нейросеть считается одним из наиболее перспективных направлений для создания искусственного интеллекта. Именно нейросетью является мозг человека, поэтому, чтобы приблизиться к его мощностям, большинство разработчиков идут по пути конструирования искусственных нейросетей.

Алгоритм обратного распространения ошибки сегодня является одним из наиболее распространённых в практике обучения нейросетей. Не всегда можно придумать, чем заменить данный алгоритм. Но чтобы он работал максимально хорошо, нужно каким-то образом преодолеть его недостатки, даже если не в полной мере.

Имея дело с нейронной сетью, приходится тратить большие усилия на её обучение. Только в этом случае можно рассчитывать, что её работа станет достаточно эффективной. Один из основных методов обучения – метод обратного распространения ошибки.

Одно из главных свойств нейросетей – их обучаемость. При этом обучаемость означает, что нейросеть способна самостоятельно отследить ошибку и её исправить. В случае с простыми типами нейросетей – например, многослойный персептрон – о полностью самостоятельном обучении нейросети говорить, правда, не приходится.

Однослойная нейронная сеть прямого распространения (персептрон) была первой моделью искусственной нейросети, которая появилась ещё в середине 20 века. Однослойность помогала в том, чтобы анализировать работу персептрона и узнавать его функции.

Именно многослойные нейросети сегодня пользуются наибольшим спросом, потому что они позволяют выполнять такие функции и проводить такие вычисления, которые для однослойных сетей (персептронов) уже невозможны. Когда сегодня говорят о развитии нейросетей, почти во всех случаях имеются в виду многослойные сети.