нейронные сети, технические данные, datasheet

Как разрабатывают нейронные сети.

Поиск по сайту

Как разрабатывают нейронные сети.

Одним из перспективных современных направлений в компьютерной индустрии являются нейронные сети. В их основе положена идея создания электронных устройств, функционирование которых напоминает деятельность мозга человека. В начале 90-х годов была инициирована программа развития компьютерных технологий, в основу которой были положен принцип работы вычислительных систем, способных самостоятельно взаимодействовать с внешним миром. В связи с этим многие IT-компании сфокусировали свою деятельность в таком направлении, как разработка нейронных сетей, успешно используемых в различных сферах деятельности человека.

 

Что представляют собой ИНС

Это устройства либо программные решения, которые содержат огромное количество нейронов и простейших условных рефлексов, получивших название «синапсы». Последние лежат в основе механизмов поведения и хранения информации (памяти). Нейроны в сети могут быть представлены в виде простейшего устройства, которое принимает на вход множество сигналов, и генерирует единственный ответ на выход. Это небольшой процессор, производительность которого значительно уступает по этому параметру CPU даже обычного ПК. Однако организованные в сеть нейроны в своей совокупности представляют очень мощную вычислительную систему, которой свойственна обучаемость как основное преимущество.

 

Как разрабатывают нейронные сети

Чтобы понять, как разработчики создают вычислительные системы, необходимо разобраться в понятии «архитектура нейронной сети». Именно с нее и начинается разработка любой сети. В ее состав входят нейроны, которые не расположены неупорядоченно, а организованы в группы, называемые слоями. Нейронам каждого слоя отведена своя задача. Как правило, «процессоры» первого слоя являются самыми простыми и предназначены для определения общих условий. Нейроны последующего слоя получают на вход результаты вычислений нейронов первого слоя и данный принцип сохраняется для следующих слоев. Окончательное решение принимают нейроны самого последнего слоя сети.

 

Архитектура сети определяется такими критериями, как устройство нейрона, число слоев, количество нейронов, содержащихся в слое, принцип образования связей между слоями.

 

Интересно, что при первом запуске вероятность ошибки в результате вычислений может составить до 50%. Однако основным свойством нейросети является обучаемость, благодаря которой специалистам удается адаптировать ее для выполнения определенных задач и добиться максимально точных результатов вычислений.

 

Текущее положение технологии и перспективы

Нейросети являются многообещающей технологией, однако их сегодняшние возможности все еще далеки от мозга человека. Однако уже сейчас они успешно используются во многих областях. Например, для автоматизации производственных процессов можно заказать разработку нейронной сети, которая позволит улучшить качество производимой продукции и избежать множества ошибок. На данный момент имеется множество сфер деятельности, где можно использовать нейронные сети, такие как финансы, здравоохранение, производство и многие другие.

 

Поскольку процесс обучения НС ранее занимал длительное время, их развитие несколько замедлилось. Однако в последнее время были разработаны различные способы ускоренного обучения нейросетей, поэтому спрос на них существенно возрос.









Рейтинг@Mail.ru Яндекс.Метрика