задачи, такие как классификация изображений или предсказание времени.
Нейросети делятся на несколько типов в зависимости от структуры и сложности, но основные элементы и принципы работы остаются одинаковыми.
2. Структура нейросети
Нейросеть состоит из трех основных типов слоев:
– Входной слой: Это первый слой нейросети, который принимает данные. Входной слой принимает данные, которые могут быть числами, текстами, изображениями или звуковыми сигналами. Каждый нейрон во входном слое представляет собой определенную характеристику данных (например, пиксель изображения или слово в предложении).
– Скрытые слои: Эти слои находятся между входным и выходным слоями. Они не взаимодействуют напрямую с внешней средой, но выполняют обработку данных. Скрытые слои являются основой для извлечения признаков (features), и их число может варьироваться в зависимости от сложности задачи. Чем больше скрытых слоев, тем более абстрактные признаки они могут выявлять. Например, в сети для распознавания изображений скрытые слои могут научиться распознавать простые формы, а на более глубоких уровнях – сложные объекты, такие как лица или животные.
– Выходной слой: Это последний слой нейросети, который генерирует результат обработки. В зависимости от задачи результат может быть различным: например, это может быть вероятность принадлежности объекта к определенному классу (классификация), числовое значение (регрессия) или даже текст (генерация).
3. Как нейросеть обучается?
Процесс обучения нейросети заключается в настройке ее параметров, чтобы она могла правильно выполнять заданную задачу. Этот процесс состоит из нескольких этапов:
– Подача данных: На первом этапе нейросеть получает данные на вход, которые могут быть размечены (например, в задаче классификации, где каждой картинке сопоставлен ярлык «кошка» или «собака») или неразмечены (например, в задачах кластеризации).
– Прогнозирование: Нейросеть делает прогноз или предсказание на основе входных данных. Это может быть, например, предсказание категории для изображения или слова для текста.
– Оценка ошибки: После того как сеть сделала прогноз, необходимо оценить, насколько этот прогноз соответствует действительности. Для этого используется функция потерь (loss function), которая вычисляет ошибку между предсказанным результатом и реальным значением.
– Обратное распространение ошибки (backpropagation): На основе ошибки, полученной на выходе, нейросеть корректирует свои веса. Это происходит с помощью алгоритма обратного распространения ошибки, который определяет, какие нейроны и связи нужно настроить, чтобы уменьшить ошибку. Веса представляют собой параметры, которые связывают нейроны между собой и регулируют силу их влияния на результат.
– Обновление весов: После того как ошибка была оценена, веса обновляются с помощью метода градиентного спуска.