Электронная цифровая нейронная сеть из чего она состоит и как работает (8 видео)

Электронная цифровая нейронная сеть – это математическая модель, которая имитирует работу нейронов человеческого мозга. Она состоит из небольших элементов, называемых искусственными нейронами, которые соединены между собой и обрабатывают информацию, сходную с работой настоящего мозга. Эти сети используются для решения сложных задач, таких как распознавание образов, предсказание результатов и многих других.

Основные компоненты электронной цифровой нейронной сети включают входные и выходные данные, скрытые слои нейронов и функции активации. Входные данные представляют собой информацию, которая поступает на вход нейронной сети, такую как значения пикселей изображения или числа в задаче прогнозирования. Выходные данные являются результатом обработки входных данных и могут быть, например, классификацией изображения или числовым предсказанием.

Скрытые слои нейронов являются промежуточными слоями между входом и выходом и используются для выполнения операций обработки данных. Количество и размерность скрытых слоев определяется архитектурой конкретной нейронной сети и задачей, которую она решает.

Функции активации являются неотъемлемой частью каждого искусственного нейрона в нейронной сети. Их задача – производить нелинейное преобразование входных сигналов для увеличения разнообразия и сложности информации, которую может обработать сеть. Некоторые примеры функций активации включают в себя сигмоидную функцию, гиперболический тангенс и функцию ReLU (Rectified Linear Unit).

Работа электронной цифровой нейронной сети заключается в продвижении информации от входа к выходу с использованием вычислений и активации нейронов. Входные данные передаются через нейроны в первом скрытом слое, где они обрабатываются и передаются на следующий слой. Этот процесс повторяется для всех скрытых слоев, пока данные не достигнут финального слоя, где получается конечный результат.

Электронные цифровые нейронные сети имеют множество применений и широко используются в различных областях, таких как компьютерное зрение, естественный язык обработки, робототехника и финансовый анализ. Благодаря своей способности обрабатывать сложные данные и находить скрытые закономерности, нейронные сети могут быть мощным инструментом в решении сложных задач и создании интеллектуальных систем.

Содержание

Структура электронной цифровой нейронной сети:
Нейроны:
Аксоны
Дендриты
Синапсы
Веса и смещения:
Веса
Смещения
Активационная функция:
Сигмоидная функция
💥 Видео

Видео:Что такое нейронные сети? ДЛЯ НОВИЧКОВ / Про IT / GeekbrainsСкачать

Структура электронной цифровой нейронной сети:

Электронная цифровая нейронная сеть состоит из нескольких основных компонентов, которые взаимодействуют между собой, чтобы решать задачи и обрабатывать информацию.

Первым компонентом является искусственный нейрон, который моделирует работу нейрона в головном мозге. Нейрон принимает на вход набор значений, умножает их на веса и применяет активационную функцию, чтобы определить свой выходной сигнал.

Следующим компонентом является функция потерь, которая определяет насколько хорошо нейронная сеть выполнила свою задачу. Функция потерь используется для обновления весов нейронной сети, чтобы она стала более точной и эффективной.

И наконец, последним компонентом является алгоритм обучения, который определяет как нейронная сеть будет обучаться на основе предоставленных данных. Алгоритм обучения может быть различным в зависимости от задачи, которую нейронная сеть должна решать.

Взаимодействие всех этих компонентов позволяет электронной цифровой нейронной сети выполнять сложные задачи, обрабатывать информацию и принимать решения на основе предоставленных данных.

Видео:[DeepLearning | видео 1] Что же такое нейронная сеть?Скачать

Нейроны:

Нейроны в сети обрабатывают информацию, принимают решения и передают сигналы. Они воспринимают данные от внешних источников или от других нейронов через соединения, называемые синапсами.

Каждый нейрон имеет входы и выходы, которые служат для получения и передачи сигналов соответственно. Входы нейрона получают сигналы от других нейронов или от внешних источников, а выходы нейрона передают результат обработки данных другим нейронам или внешним системам.

Наиболее важным элементом нейрона является аксон, который представляет собой проводник сигналов, и дендриты — короткие ветви, которые служат для принятия сигналов от других нейронов.

Каждый нейрон имеет также функцию активации, которая определяет условия, при которых нейрон будет передавать сигнал дальше. Функция активации может быть простым пороговым значением, линейной функцией или сложной нелинейной функцией.

Нейроны объединяются в слои, которые формируют иерархическую структуру нейронной сети. Каждый слой может содержать множество нейронов, которые взаимодействуют друг с другом для выполнения определенной функции или задачи.

Таким образом, нейроны являются ключевыми элементами электронной цифровой нейронной сети, выполняющими обработку информации и передачу сигналов между собой и другими компонентами сети.

Аксоны

Аксоны обеспечивают передачу электрических импульсов, называемых действительными потенциалами действия, от нейрона к другим нейронам или эффекторным клеткам, таким как мышцы или железы. Они являются частью структуры, называемой нейроном, и выполняют важную роль в процессе передачи информации в нервных системах.

Аксоны могут иметь различную длину и разветвляться на концах, образуя синапсы — контактные точки с другими нейронами. Это позволяет аксонам передавать сигналы от одного нейрона к другому и обеспечивает взаимодействие и коммуникацию между различными частями нервной системы.

Каждый аксон окружен миелиновой оболочкой, которая служит изоляцией и повышает скорость передачи сигналов по аксону. Миелин обусловливает электрическую изоляцию аксона и снижает проводимость, что является важным фактором для эффективной и точной передачи информации.

Аксоны играют ключевую роль в функционировании электронной цифровой нейронной сети и позволяют передавать информацию с высокой скоростью и точностью. Благодаря аксонам нейронная сеть способна обрабатывать и передавать сложные сигналы, что позволяет ей выполнять разнообразные задачи и функции в организме.

Дендриты

Дендриты имеют форму ветвистого дерева, состоящего из главного ствола и множества мелких отростков, называемых спайками или древесинками. Эта структура позволяет дендритам эффективно связываться с большим количеством других нейронов и обрабатывать информацию, полученную от них.

Каждый дендрит может иметь свои специализированные функции, например, одни могут быть ответственными за обработку зрительной информации, а другие — за обработку обонятельной информации. Каждый сигнал, передаваемый через дендрит, проходит через процесс, называемый суммацией, где сигналы с различных дендритов суммируются и передаются в аксон нейрона.

Дендриты являются ключевым элементом в работе нейрона в ЭЦНС. Они позволяют нейронам обмениваться информацией и выполнять сложные вычисления. Более того, дендриты могут менять свою структуру и соединения между нейронами под воздействием опыта и обучения, что делает их гибкими и адаптивными к окружающей среде.

Синапсы

Сигналы в синапсе могут передаваться электрически или химически. В случае электрической передачи, сигнал путешествует по аксону нейрона, затем переходит на дендрит с помощью электрического импульса. Если передача сигнала происходит химически, то по окончании аксона выделяются нейротрансмиттеры — химические вещества, которые переносят информацию на следующий нейрон.

Синапсы обладают свойствами, позволяющими усилить или ослабить сигнал передачи информации. Этот процесс называется синаптической пластичностью и играет ключевую роль в формировании и сохранении памяти. В результате взаимодействия нейронов и синапсов, формируется сложная сеть связей, что позволяет нервной системе обрабатывать и анализировать информацию.

Видео:Структура и принцип работы полносвязных нейронных сетей | #1 нейросети на PythonСкачать

Веса и смещения:

Каждый нейрон в сети имеет свои уникальные веса и смещения, которые задаются в процессе обучения нейронной сети. Веса и смещения можно представить в виде матрицы или вектора, в зависимости от архитектуры сети.

В процессе работы нейронной сети, каждый нейрон суммирует входные сигналы, умноженные на соответствующие им веса, и добавляет смещение. Затем полученная сумма пропускается через функцию активации, которая определяет выходной сигнал нейрона.

Изменение весов и смещений происходит в процессе обучения нейронной сети с использованием алгоритмов оптимизации, таких как градиентный спуск. Целью обучения является нахождение оптимальных значений весов и смещений, которые минимизируют ошибку сети и обеспечивают точность предсказаний.

Таким образом, веса и смещения играют важную роль в работе электронной цифровой нейронной сети, определяя ее способность обрабатывать входные данные и делать предсказания.

Веса

Веса играют важную роль в работе электронной цифровой нейронной сети. Они представляют собой числа, которые определяют вклад каждого входного сигнала в выходной результат нейрона. Веса можно представить как силу связи между нейронами, которая определяет, насколько сильно входной сигнал будет влиять на активацию нейрона.

Каждый нейрон в сети имеет свой набор весов, которые инициализируются случайными значениями перед началом обучения. В процессе обучения нейронной сети веса корректируются с помощью алгоритмов оптимизации, таких как градиентный спуск или обратное распространение ошибки. Это позволяет сети настраивать свои веса для достижения лучших результатов на тренировочных данных.

Веса могут быть как положительными, так и отрицательными, в зависимости от того, какой вклад они вносят в активацию нейрона. Чем больше вес, тем сильнее вклад входного сигнала. Например, положительный вес может указывать на то, что при повышении значения входного сигнала активация нейрона также будет повышаться. Наоборот, отрицательный вес может означать, что повышение значения входного сигнала будет уменьшать активацию нейрона.

Значение веса может изменяться в результате обучения нейронной сети. Чем больше сеть обучается на тренировочных данных, тем больше веса будут корректироваться, чтобы адаптироваться к особенностям этих данных. Веса нейронной сети представляют собой ее «знания» о тренировочных данных и позволяют сети делать предсказания на новых данных.

Веса влияют на процесс обучения нейронной сети и могут иметь решающее значение для ее результатов. Неправильная инициализация или настройка весов может привести к плохим результатам или низкой точности сети. Поэтому, для достижения хороших результатов, важно проводить тщательное обучение и оптимизацию весов нейронной сети.

Смещения

В ЭЦНС каждый нейрон имеет свое собственное значение смещения, которое определяется в процессе обучения сети. Смещения можно рассматривать как «пороговые значения», которые определяют, когда нейрон должен активироваться и передавать свой выходной сигнал дальше по сети.

Смещения можно представить в виде таблицы, где каждая строка соответствует отдельному нейрону в сети. Таблица содержит значения смещений для каждого нейрона. Значение смещения может быть положительным или отрицательным, что влияет на то, какой вклад этот нейрон вносит в итоговый результат сети.

Нейрон	Смещение
Нейрон 1	0.5
Нейрон 2	-0.2
Нейрон 3	0.1

Когда входные сигналы нейронов перемножаются на веса и складываются с соответствующими значениями смещений, результат проходит через функцию активации, которая определяет выходной сигнал нейрона.

Использование смещений в ЭЦНС позволяет модели гибко настраиваться и учитывать специфические особенности данных, что делает ее более точной в решении различных задач.

Видео:Замедленная съёмка нейронов, формирующих новые связи. Примерно так выглядят ваши мыслиСкачать

Активационная функция:

Активационная функция может быть различной, в зависимости от задачи, которую предполагается решить. Она преобразует суммарный входной сигнал нейрона и назначает нейрону уровень активации или выходное значение.

Например, одной из самых популярных активационных функций является сигмоидная функция. Она преобразует значения входного сигнала в диапазоне от 0 до 1, что позволяет интерпретировать его как вероятность. Другой распространенной активационной функцией является функция ReLU, которая «включает» нейрон, если суммарный входной сигнал положителен, и «выключает» его в противном случае.

Активационная функция является неотъемлемой частью обучаемого процесса нейронной сети. Она играет решающую роль в передаче информации и позволяет моделировать сложные и нелинейные зависимости между входными и выходными данными.

Активационная функция	Описание
Сигмоидная функция	Преобразует входные значения в диапазон от 0 до 1. Часто используется в задачах классификации.
ReLU (Rectified Linear Unit)	Активирует нейрон, если суммарный вход положителен. В противном случае, выход равен нулю.
Гиперболический тангенс	Преобразует входные значения в диапазон от -1 до 1. Используется в моделях, требующих симметричного диапазона значений.

Сигмоидная функция

Математически сигмоидная функция представляет собой логистическую функцию и обозначается как σ(z). Она принимает входное значение z и возвращает значение от 0 до 1:

z	σ(z)
−∞	0
0	0.5
+∞	1

Сигмоидная функция имеет форму характеристической кривой, которая напоминает букву «S». Она плавно изменяет выходной сигнал в зависимости от входного значения.

В электронной цифровой нейронной сети, сигмоидная функция обычно используется в последнем слое нейронов для преобразования значения активации в вероятность принадлежности к определенному классу. Это позволяет сети принимать вердикт, основанный на выходном сигнале, и классифицировать входные данные.