Нейронный сети. Эволюция. Каниа Алексеевич Кан

– это огромное преимущество компьютера над мозгом человека. Сложение больших чисел у человека вызывает затруднение, не говоря о скорости их вычисления.

      Но есть задачи, с которыми наш мозг справляется куда эффективнее любого компьютера. Если мы взглянем на изображение ниже, то легко можем распознать что на нем изображено:

      Вы без труда узнаете, что изображено на картинке, так как наш мозг идеальное средство для анализа изображения и его классификации. А вот компьютеру, напротив, очень трудно решать подобные задачи.

      Но мы можем использовать вычислительные ресурсы современных компьютеров для моделирования работы мозга человека – искусственной нейронной сети.

      Как устроены биологические нейронные сети

      Что такое биологический нейрон и нейронные сети? У нас с вами и многих животных есть мозг. Мозг в свою очередь представляет собой сложную биологическую нейронную сеть, которая принимает информацию от органов чувств и обрабатывает её (распознавание слуховой и зрительной информации, распознавание вкуса, тактильных ощущений и т.д.).

      Строение биологического нейрона:

      Собственно, эту биологическую модель нейрона мы и будем моделировать. А точнее нам понадобится смоделировать некую структуру, которая принимает на вход сигнал (дендрит), преобразовать этот сигнал по типу – как это происходит в биологическом нейроне, и передать преобразованный сигнал на выход (аксон).

      Искусственный нейрон – математическая модель биологического нейрона.

      Модель искусственного нейрона (слева – биологический нейрон, справа – искусственный):

      Наш мозг, как и любая биологическая нейронная сеть, состоит из множества нейронов.

      В человеческом головном мозге насчитывается более 80 миллиардов нейронов, у каждого из который тысячи входов и выходов, и каждый из них соединен с входами других нейронов. И такую модель, в ограниченных объёмах, мы тоже с успехом можем упростить.

      Переход к модели искусственных нейронных сетей:

      Уровень вычислительной мощности для моделирования ИНС

      Мы уже знаем, что в мозге человека более 80 миллиардов нейронов, у каждого из который тысячи входов и каждый из них соединен с выходами других нейронов.

      Смоделировать такой объём нейронов и количество их связей, мы на сегодняшний день не сможем. Но, мы можем упростить модель работы мозга, правда в гораздо меньших объёмах. Уровень вычислительной мощности современных компьютеров, при моделировании биологических нейронных сетей, как можно видеть на слайде ниже, немногим выше обычной пиявки.

      Насколько сильно мы уменьшаем количество нейронов и связей по сравнению с человеческим мозгом:

      Как видите, до человека еще достаточно далеко. Но и этого объёма, что будет доступен, будет вполне достаточно для наших задач.

      Почему работают нейронные сети

      Весь секрет