Jak działają sztuczne sieci neuronowe?
Jak działają sztuczne sieci neuronowe?
Rozwój technologii przyczynił się do szeregu kolejnych, spektakularnych i czasami niesamowitych wynalazków, które zdumiewają nawet współczesnych ludzi, którzy z technologią nie są na bakier. Na pewno do takich wynalazków należą sztuczne sieci neuronowe, czyli matematyczne modele odwzorowujące budowę naturalnych neuronów oraz układów nerwowych ludzkiego mózgu. Głównym celem ich zaprojektowania było ułatwienie życia – mają zdolność do uczenia się, a dzięki temu do rozwiązywania nowych zadań przy użyciu zgromadzonych wcześniej informacji. Dzięki temu sztuczne sieci neuronowe z powodzeniem można wykorzystywać na rynkach finansowych czy w medycynie.
Jak działają takie sztuczne sieci neuronowe? O tym piszemy dzisiaj. Zapraszamy do lektury!
Jak działa ludzi mózg?
Sztuczne sieci neuronowe przekazują informacje i podejmują cząstkowe decyzje, podobnie jak ludzki mózg. Na każdą naszą decyzję ma wpływ szereg przeróżnych danych i informacji, gromadzonych przez całe nasze życie, mniej lub bardziej znaczących w danym momencie.
Każdy neuron w mózgu człowieka ma wiele wejść i jedno wyjście, Wejścia połączone są z wyjściami innych neuronów i tą drogą przekazywane są informacje. Neurony reagują na bodziec, receptor wejściowy, którego wartość powinna być wyższa niż wartość progowa. Dla przykładu, jeżeli robimy zakupy, od tego, jakie bodźce na nas zadziałają, albo coś kupimy, albo nie. Proste. Kupowania jednak musieliśmy się nauczyć – i tutaj właśnie zaczyna się problem wielu sztucznych rozległych sieci neuronowych.
Od czego zależy działanie sztucznych sieci neuronowych?
Sztuczne sieci neuronowe używają bowiem narzędzi algorytmicznych i naśladują dzięki nim pracę ludzkiego mózgu przy rozwiązywaniu problemów. Aby jednak działały zgodnie z oczekiwaniami twórców, trzeba spełnić wiele warunków.
Sztuczna sieć neuronowa będzie działała sprawnie, jeżeli zostanie do niej wprowadzona odpowiednia ilość informacji i danych, a także, jeżeli wszystkim tym danym nadamy odpowiednią wagę itp. Nie zawsze jednak jest to tak oczywiste i proste, jak się wydaje. Istnieje nawet cała dyscyplina zajmująca się wydobywaniem ważnych dla danego problemu informacji – od tego, czy zostaną one prawidłowo wytypowane, w ogromnym stopniu zależy jakość pracy sieci neuronowej. Już samo zebranie danych może bowiem przysporzyć problemów, co dopiero nadanie im odpowiedniej hierarchii.
Jednak jeżeli zgromadzi się już dane, nada się im hierarchię, można rozpocząć uczenie sieci. Podstawą sukcesu jest dobra jakość danych, powolne uczenie, dawanie sieci nowych doświadczeń. Ostateczna jakość sieci w dużym stopniu zależy też od szybkości nauki – im jest ona wolniejsza, tym lepiej.
Wyróżnia się dwa typy sztucznych sieci neuronowych:
- „z nauczycielem”, czyli taka, gdzie naukowiec zna wynik, który zamierza osiągnąć w trakcie uczenia sieci, a różnicę między danymi wejściowymi i pożądanymi zmniejsza przez stopniowe uczenie,
- „bez nauczyciela”, czyli taka, która działa jako samoorganizująca się mapa.
