Нейронная сеть — программное воплощение математической модели, которая копирует работу головного мозга человека. Специалист загружает данные в программу, она обрабатывает их по формулам и выдаёт результат вычислений.
Такая программа моделирует работу человеческой нервной системы, поэтому способна к обучению и исправлению ошибок. И все её компоненты работают по такому же принципу, как и биологические сети.
Вот базовые компоненты нейросети:
- Нейроны — вычислительные единицы, которые получают информацию, обрабатывают её и передают дальше. Множество нейронов — это слой.
- Синапс — связь между нейронами. У каждого синапса есть веc — он определяет, будет усилен или ослаблен сигнал, передаваемый между нейронами. Благодаря весам входная информация обрабатывается и превращается в результат.
- Входные данные — то, что нужно обработать программой.
- Выходные данные — результат обработки входящих данных.
Чтобы эти определения не выглядели как набор слов, разберём, что делает каждый компонент сети. Это поможет понять, как она работает.
Как обучается нейросеть
Чтобы программа смогла ответить на вопрос пользователя, программист не загружает скрипты ответов. Программа сама «учит» правила общения и может самостоятельно поддержать диалог. При этом она неспособна импровизировать и придумывать какие-то оригинальные решения — она воспроизводит ровно то, чему её обучили.
Предположим, у нас есть данные о людях, которые пользуются конкретным приложением по заказу вещей. Наша задача – предсказать вероятность того, что эти люди закажут одежду бренда «Z». При этом в отдельном файле у нас есть настоящие вероятности – как пользователи приложения на самом деле делали заказы.
Построим примитивную сеть. На входе – количество совершённых за месяц заказов. На выходе – вероятность того, что человек закажет одежду бренда. Вход и выход связаны математической формулой — она обрабатывает данные и выдаёт предсказание. Мы должны уточнить формулу так, чтобы она давала более-менее правдивые предсказания. Пока мы не знаем правильную форму, вводим предполагаемую и говорим программе посчитать. Её предсказание — человек, совершивший 15 заказов за месяц, закажет вещи бренда «Z» с вероятностью 5%. Но у нас есть реальные данные: вероятность из файла составляет 35%.
Тогда мы подгоняем формулу под готовое решение. Снова запускаем программу: вероятность из файла совпадает с рассчитанной. Этот пример показывает, как обучить простейшую нейронную сеть на одном наборе данных.
Источник - https://slidepoint.online
Это интересно
0
|
|||
Комментарии временно отключены