Как работает искусственная нейронная сеть?
Теперь, когда у нас есть входные данные и веса́, мы можем получить выходные данные. Получив выходные данные, мы передаём их дальше. И так повторяем для всех слоёв, пока не дойдём до выходного нейрона. Включив такую сеть в первый раз, мы, вероятно, получим результат весьма далёкий от правильного. Это потому что сеть «не натренирована». Чтобы улучшить результаты мы будем её тренировать. Но прежде давайте введём несколько терминов и свойств нейронной сети.
Тренировочный сет – это последовательность данных, которыми оперирует нейронная сеть.
Эпоха. Перед запуском нейронной сети эта величина устанавливается в 0 и имеет предел, заданный вручную. Эпоха увеличивается каждый раз, по завершении всего набора тренировочных сетов.
Ошибка. Этот термин применяется к процентной величине, показывающей расхождение между правильным и полученным ответами. Ошибка формируется каждую эпоху и по мере обучения сети должна снижаться. Для вычисления ошибки разработаны различные алгоритмы (мы их рассматривать не будем).
Важным свойством любой нейронной сети является способность к обучению. Процесс обучения сводится к процедуре настройки весов и порогов, приводящих к уменьшению показателя ошибок.
После обучения сеть может работать в режиме распознавания и обобщения. При этом ей предъявляются ранее неизвестные объекты, а она должна установить, к какому классу они принадлежат.
Обученная нейронная сеть приобретает способность выявлять сложные и даже неочевидные взаимосвязи между входными данными и выходными. Такая сеть сможет выдать верный результат на основании данных, которых не было в обучающей выборке, а также неполных и частично искажённых данных.
Кто будет обучать ИНС? Ответ – компьютер. Откуда компьютер знает? Человек вложил в него информацию. Искусственный интеллект – это по-прежнему абстракция.
.