|
|
История развития нейронных сетей. Httpsfuture2day runejronnyeseti#
https://future2day.ru/nejronnye-seti/#::text=В%20упрощённой%20трактовке%20можно%20сказать,тесной%20связи%20с%20тысячами%20нейронов
Нейронные сети
Нейронные сети – это современный тренд, применяемый в науке и технике. С их помощью улучшаются программы и создаются целые системы, способные автоматизировать, ускорять и помогать в работе человеку. Основная урбанистическая цель – научить систему самостоятельно принимать решения в сложных ситуациях так, как это делает человек.
Биологические нейронные сети
Многое из того, что человечество желает достичь искусственно, уже сделано природой. Человеческий мозг наделен великолепной нейронной сетью, изучение которой ведется и по сей день. Генетически, биологические нейронные сети устроены довольно сложно и человеку без соответствующей технической подготовки будет сложно понять процесс работы естественной нейросети.
В упрощённой трактовке можно сказать так: биологическая нейронная сеть это та часть нервной системы, что находится в мозге человека. Совокупность нейронов и сети позволяет нам думать, принимать решения и воспринимать окружающий мир. Биологический нейрон – клетка, основные составляющие которой: ядро, отростки, тела и иные компоненты для тесной связи с тысячами нейронов. По этой связи передаются электрохимические импульсы, приводящие нейронную сеть в состояние спокойствия или возбуждения. Например, перед сдачей экзаменов или другим важным событием, порождается импульс и распространяется по всей нейронной сети в головном мозге, проводя сеть в состояние возбуждения. Затем, по нервной системе передается это состояние другим органам, что приводит к учащению сердцебиения, частому морганию ресниц и прочим проявлениям волнения.
По упрощенной теории естественной нейросети рассмотрим составляющие нейрона. Состоит он из тела клетки и ядра. К телу относится множество ответвлений, называемых дендритами. Длинные дендриты называться Аксонами. С их помощью проходит связь между нейронами с помощью синапсов (места контакта двух нейронов, по которым проходит импульс). В этом случае можно уловить закономерность. На дендрит приходит сигнал (значит это вход), по аксону (выход) передается на другую нейронную клетку. В точке синаптической передачи импульса, его частота и амплитуда может изменяться (переменные составляющие сложного уравнения, влияющие на состояние сигнала). Примерно так работает естественная нейросеть в голове каждого человека. В таком случае, почему бы не создать искусственную нейросеть наподобие естественной, откинув биологическую составляющую. Дендрит будет выступать в роли входа, аксон – выход, тело нейрона в виде сумматора, а кодом, состоящим из 0 и 1 можно регулировать частоту, импульс сигнала, перед подачей на сумматор в разделе «Веса». Это основная составляющая нейрона. В целом, математическую и графическую модель нейрона можно записать так.
Нарисовать и представить алгоритм работы можно с помощью абстрактной схемы. Есть несколько методов представления схем нейронных сетей, но для наглядности проще будет использовать кружки со стрелками.
Изучив основные аспекты, можно дать определение искусственной нейронной сети – это построенная по математическим правилам модель естественной нейросети, которая воплощена в жизнь с помощью программных и аппаратных составляющих.
История нейронных сетей
Развитие искусственной нейросети началось с появлением электронно-вычислительных машин (ЭВМ) в конце 1940 года. В это время, канадский физиолог и нейропсихолог Дональд Хебб создал алгоритм нейронной сети, и заложил принципы его работы в ЭВМ. Затем, важными точками в развитии искусственных нейросетей были такие даты: 1. 1954 год – на рабочей ЭВМ впервые на практике применили нейросеть.
2. 1958 год – американским ученым по нейрофизиологии и искусственного интеллекта, Фрэнком Розенблаттом был разработан алгоритм распознавания образов и предоставлено его краткое изложение для общественности.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Розенблатт,_Фрэнк
3. 1960 год – ЭВМ не могла должным образом из-за слабых мощностей выполнять сложные задачи, возложенные на нее, поэтому интерес к технологии немного угас.
4. За двадцатилетний период полным ходом шла «компьютеризация», и мощности тогдашних компьютеров хватило, чтобы вновь разжечь интерес к нейросетям. В 1980 году появилась система с механизмом обратной связи и начались разработки алгоритмов по самообучению.
5. Спустя следующие 20 лет, мощности компьютеров выросли настолько, что в 2000 году ученые-исследователи смогли применять нейросети во многих сферах. Появились программы распознавания речи, имитация зрения, когнитивного восприятия информации. Нейросеть, машинное обучение, робототехника, компьютеризация стали частью нечто большего, под названием «искусственный интеллект».
|
|
|
Скачать 1.07 Mb.