Нейронные сети представляют собой математическую модель, построенную на основе принципов работы бионических нейросетей. Знакомство с этим явлением следует начать с понятия многослойного перцептрона как первого варианта воплощения этой системы как компьютерной модели.

Что такое многослойный персептрон кратко

Многослойный персептрон – это иерархическая вычислительная модель, где вычислитель строится из совокупности нейронов простых узлов, имеющих множество входов и один выход. С каждым входом (синапсом) связан некоторый вес.

На входы системы подаются значения, которые распространяются по межнейронным связям. Эти значения, являющиеся действительными числами, умножаются на веса связей.

Далее нейрон суммирует все значения, приходящие на него по синапсам, производит с получившейся суммой некоторую операцию и передаёт ее на свой выход. И таким образом слой за слоем вычисляется.

Логическую схему принципа функционирования перцептрона легче всего представить с помощью графического рисунка с различными цветами и связями между ними:

Использование нейронных сетей

Данный метод используется в самых разных целях. Например, если на вход подать котировки ценных бумаг на бирже, то получившийся результат может быть интерпретирован как сигнал того, что бумага подешевеет или подорожает в будущем.

Еще одним примером будущего использования нейросетей является более точное предсказание мировых экономических кризисов и финансовых рецессий.

Если на вход подать, к примеру, значение яркости совокупности точек растра, то на выходе можно получить решение о том, что из себя представляет картинка.

По данной схеме нейросети научились подражать полотнам известных художников, в том числе Ван Гога, а так же сами рисовать уникальные изображения в самых разнообразных художественных стилях.

Для столь существенного достижения в области разработки нейронных сетей был предложен компанией Google термин инцепционизм – живопись, созданная искусственным интеллектом и характеризующаяся крайней психоделичностью в лучших традициях писателей-битников.

Разумеется, для того, чтобы система выдавала правильные ответы, необходимо ее подстроить. Первоначально принцип действия основывался на рандомизированном подборе случайных величин. Поэтому суть алгоритма сводится к тому, чтобы настроить систему на наиболее верные ответы.

С этой целью нейросетевая структура была дополнена алгоритмом коррекции весов, позволяющая минимизировать ошибки. Это чрезвычайно полезная вещь, много раз зафиксированная при использовании множества коммерческих продуктов.

Однако, как не парадоксально, система всё никак не становилась похожей на человеческий мозг.  Стало понятно, что для решения задач более серьезных, чем биржевой прогноз, например, для системы управления сложным роботом с многомодальной информацией, нейросеть должная быть большой, в то время как традиционные нейронные сети трудно сделать такими.

Дело в том, что головной мозг состоит из 10 миллиардов нейронов, каждый из которых имеет по 10 000 связей. Это чрезвычайно энергоэкономичная и помехоустойчивая система, созданная миллионами лет эволюции. В чем же состоит отличие?

Различия принципа работы мозга и нейронных сетей

Всё дело в разном принципе передачи сигналов нашей биологической сети нейронов и перцептрона. В многослойном персептроне нейроны обмениваются между собой значениями, являющимися действительными числами. А в головном мозге происходит обмен импульсами со строго фиксированной амплитудой и малой длительностью. То есть испульсы практически мгновенные.

Из этого вытекает целый набор преимуществ и выгод. Во-первых, такие сигнальные линии очень экономичные и малоактивные –  по связям между нейронами почти ничего не распространяется. В перцептроне же каждая сигнальная линия должна нести на себе реально значимую величину.

Во-вторых, импульсная схема передачи сигналов наравне с энергоэффективностью обеспечивает еще и простоту в реализации, так как генерация и обработка импульсов может осуществляться с помощью простейших аналоговых схем, в отличие от сложной машинерии для поддержки передачи реальных значений.

В-третьих, импульсные (спайковые) сети защищены от помех. Мы имеем калиброванный импульс, накладывание шума на который не препятствует работе системы. Действительные числа же подвержены воздействию шумов.

И, разумеется, если говорить о численном моделировании с цифровой, а не аналоговой передачей, то для кодирования 1 байта информации нам понадобится 8 сигнальных линий вместо одной.

То есть цифровая реализация подобных систем также не выход. Даже установка многоуровневых маршрутизаторов не решает проблемы, так как нейронная сеть замедляется и продолжает оставаться неэффективной.

Поэтому очевидно, что для создания масштабных нейросетей следует применять бионический подход, а именно пытаться создавать систему по образу и подобию головного мозга.

Об этом интереснейшем классе импульсных нейронных сетей мы поговорим далее:

» Алгоритмы обучения нейронных сетей

Видео на тему сути нейронный сетей простым языком: