Приложите бриф или ТЗ

Нажимая кнопку «Отправить», Вы соглашаетесь, с обработкой личных данных согласно Политики конфиденциальности.

Про искусственный интеллект. Нейрон

фото с сайта unsplash.com

Вспомним биологию…

Кто хорошо учился в школе (вузе), наверно знает, как выглядит нейрон. Он состоит из тела (в котором происходят, если можно так выразиться, «умозаключения») и отростков, которыми нейроны соединяются.

Отростки бывают двух видов – аксоны и дендриты.

Аксон – это как правило длинный отросток, по которому проводится возбуждения от тела нейрона.

Дендрит – короткий и разветвлённый отросток, по которому проводится возбуждения к телу нейрона.

Место контакта между двумя нейронами (например, между аксоном одного и дендритом другого нейрона) называется синапсом.

В основном у нейрона один аксон и несколько дендритов.

Собственно передача импульса происходит химическим (с помощью медиаторов) или электрическим путём (переходом из клетки в клетку ионов).

Один нейрон может иметь связи с 20 тысячами других нейронов, а кора головного мозга человека, на минуточку содержит 10 – 20 миллиардов нейронов!

У машины в общем-то всё то же, только гораздо проще. Искусственная нейронная сеть – это математическая модель, её программная и аппаратная реализация, биологической нейронной сети. Если провести параллель с биологией, то поступающие в нейрон на синапсы сигналы – это значения переменных вводных данных (x1, x2, x3 ... xi).

Синапсы искусственного нейрона – это места входа сигнала, где функции преобразования этого сигнала в соответствии со значением «синаптического веса» (w1, w2, w3 ... wi). Синоптеские веса – это коэффициенты, характеризующие значимость данного входа для нейрона. Они как раз и изменяются у нейрона во время обучения сети.

Тело нейрона – совокупность функций обработки этих данных (f(xiwi)).

Аксон (выход) – результирующее значение (y).

Такие искусственные нейроны объединяют в сети, соединяя выходы одних нейронов с входами других.

Так что же собственно происходит в нашем нейроне?

На вход нейрону поступают сигналы (x1, x2, x3 ... xi) в основном со значениями от 0 до 1. Поступившие сигналы умножаются на соответствующие их входу синоптические веса (w1, w2, w3 ... wi). Далее полученные значения суммируются (∑xiwi), а результат поступает на обработку в так называемую функцию «активации» (f(∑xiwi)).

Существуют несколько типов нейронных сетей (об этом я расскажу позже) и для каждого типа функция активации будет своя.

Само собой один нейрон так сказать «в поле не воин». И для того что бы решить какую ни будь задачу как раз и нужна их сеть. А вот как она работает поговорим в следующий раз.

07.02.2020 | Администратор по умолчанию