Привет читатели seoslim.ru! Актуальность нейронных сетей на данный момент неоспорима. Многие люди уже попробовали сделать свой портрет с их помощью, создать персонажей по описанию, задать параметры для написания текстов и пр.
Кто-то доволен полученным результатом, кто-то удивлен, кому-то не нравится, что в итоге получилось, но ясно одно: никто не остался равнодушным.
Сегодня искусственные нейронные сети выполняют различные задачи, например, распознают рукописный текст, разукрашивают черно-белые фото, совмещают воедино картинки или создают новые по описанию.
Это далеко не полный перечень того, что они умеют. Теоретически, возможности ИНС являются безграничными, но пока что они не являются равноценными тому, что умеет делать человек и его мозг.
Интересно, что общество воспринимает нейросети, как инновацию и часть будущего, но на самом деле разработки в этой сфере начались примерно 50 лет назад.
Просто тогда мало кто об этом знал и мало, кто верил в то, что данные технологии могут эффективно работать.
Что такое нейронная сеть
Чтобы понять сущность данной технологии, следует обратиться к школьным урокам биологии, на которых каждый из нас изучал строение организма.
Именно оттуда всем известно, что у любого живого существа на планете имеется нервная система, а у более продвинутых земных обитателей — мозг.
Органы чувств осуществляют передачу информации о каких-либо раздражителях нейронным сетям, которые будут обрабатывать ее, за счет чего человек сможет почувствовать холод или тепло, влагу или сухость, запомнит какую-либо информацию, распознает образы.
Искусственный нейрон похож на биологический, но при этом он сильно упрощен. Он не нуждается в ядрах, оболочках, хромосомах, без проблем существуя и без них.
Необходим только алгоритм работы бионейрона для осуществления, задуманного, то есть, для самообучения компьютеров и компьютерных систем.
Может возникнуть вполне логичный вопрос: если нейроны функционируют по идентичному алгоритму, то как получается, что ИНС выдают разные ответы, а не одни и те же? Суть в том, что здесь также принимают участие синапсы.
Синапсом принято называть место соединения для входа одного нейрона и выхода другого. Причем сигнал в процессе прохождения через синапс будет усилен или ослаблен.
От этого и зависит конечный итог. За счет совместной работы синапса и нейрона в правильные решения будут преобразовываться входящие сигналы.
Несмотря на то, что алгоритм работы ИНС был создан довольно давно, на данный момент технологии пока не способны моделировать большого числа нейронов.
Основная идея состоит в максимально близком моделировании работы нервной системы человека, а именно ее способности к обучению и к тому, чтобы исправлять допущенные ошибки.
То есть, основная особенность любой ИНС заключается в том, что она самостоятельно обучается и принимает решения на базе накопленного опыта. При этом ошибок будет становиться все меньше и меньше.
Зачем были созданы нейросети
Все задачи, которые возложены на ИНС, так или иначе, связаны с обучением.
Технология активно применяется для решения следующих задач:
- Составление прогнозов.
- Оптимизация.
- Проведение анализа данных.
- Распознавание образа.
- Принятие решений.
За последние несколько лет разработчики стали активно заниматься созданием мобильных приложений для массового рынка.
Например, многие слышали о видеосервисе «MSQRD», который был выкуплен Facebook, российские приложения, предназначенные для того, чтобы обрабатывать снимки, например, «Prisma», «Mlvch».
Основной причиной создания таких развлекательных сервисов является не решение каких-то глобальных задач, демонстрация возможностей технологии.
Однако, стоит учитывать и то, что развлекательные продукты могут быть задействованы и в более полезных сферах. К примеру, актуальной для ряда индустрий (компьютерные игры, мультипликация, дизайн) является задача по стилизации образов.
При этом полноценное применение на практике ИНС способно привести к оптимизации методов, а также стоимости на создание контента для разных отраслей.
Виды
На данный момент нейронные сети подразделяются на:
- Однослойные. Выдают результат сразу после того, как в них будет загружен определенный массив данных.
- Многослойные. Способны прогнать вводные данные через промежуточные слои. По принципу своей работы схожи с биологической нейронной сетью. Результат будет получен после того, как информация пройдет все слои, где будут осуществлены ее обработка и последующий анализ.
- Рекуррентные. Информация направляется туда и обратно, до получения конечного результата. Применяется эффект кратковременной памяти, на базе которого информация будет дополняться, а затем восстанавливаться. Часто используются с целью составления прогнозов.
- ИНС прямого распространения. Применяются для распознавания образов, кластеризации, классификации данных. Ориентированы в одну сторону и не могут направить информацию назад, то есть если человек ввел данные, то он в любом случае получит ответ.
Также нейросети классифицируются по следующим критериям:
- Вид нейронов: однородные и гибридные.
- Метод и способ обучения: обучаемые и самообучающиеся.
- Тип входных сигналов: образные, двоичные, аналоговые.
Где применяют нейросети
На практике их используют для выполнения следующих задач:
- Анализ больших объемов данных.
- Составление прогнозов.
- Классификация и определение образов в социально-экономических или научных сферах, например, в управлении предприятием, распознавании изображений, прогнозировании международных конфликтов, поиске следов жизни на других планетах.
Принцип работы
Любая ИНС функционирует по принципу биологической нейронной сети. То есть, каждый нейрон способен обработать сигнал, а в силу их многочисленности, данные на входе преобразуются в верный сигнал на выходе.
Фактически, в специальную математическую модель, словно в пустую емкость, загружается массив данных, которые могут быть представлены литературными произведениями, изображениями, эссе, сочинениями, статьями и пр.
Это интересно: Что за ошибка 502 и как с ней бороться
Если, например, в нейросеть будет загружено собрание сочинение какого-то известного писателя, то на выходе она напишет свой собственный текст с учетом его стилевых особенностей. Аналогично это работает и с фото.
Кроме того, нейросети способны обнаруживать определенные закономерности, находить совпадения в процессе анализа больших баз данных.
К примеру, они смогут вычислять преступников, составлять прогнозы на годы вперед, основываясь на определенных исследованиях и т.д.
Плюсы и минусы нейронных сетей
Главным плюсом здесь можно назвать возможность распознавать сложные глубокие закономерности, которые позволят решать поставленные задачи.
Если правильно выставить настройки, то можно получить довольно качественные результаты. Но стопроцентной точности получить не удастся, а значит, говорить о том, что можно полагаться только на результаты деятельности нейросети, пока не приходится.
Вероятно, со временем, они превратятся в более точный инструмент для решения поставленных задач, но вряд ли он будет основным. Скорее, как дополнение к уже существующим механизмам.
ТОП-3 популярные нейросети
Выделим несколько самых популярных на данный момент нейросетей:
- WomboArt. Речь идет о популярном генераторе изображений на базе текстового запроса. В открытом доступе – с конца 2021 года. Есть собственное мобильное приложение, которое называется «Dream by Wombo». Осуществляет генерирование картинок с прицелом на применение в виде обоев на телефоне. Желательно составлять запрос на английском языке.
- RuGPT-3. Сервис заточен на генерацию текстов. Разработчики взяли за основу GPT-3 от OpenAI, а также технологию обработки естественного языка, и за счет суперкомпьютера Microsoft Azure AI создали уже сотни гигабайтов различных текстов.
- ThisPersonDoesNotExist. Создает портреты несуществующих людей. Сервис удивляет естественностью созданных лиц. Кажется, что смотришь на изображение девушки и кажется, что именно такая сидит за кассой в соседнем магазине.
Таким образом, несмотря на то, что нейросети являются довольно продвинутой технологией, демонстрирующей интересные результаты, которая, несомненно, будет развиваться и дальше, пока что они не могут заменить человека.
Однако, не за горами те времена, когда работа некоторых специалистов будет существенно упрощена за счет возможностей, которые обеспечат людям ИНС.
Загрузка...
