Что такое нейронная сеть

Термин «нейросеть» (или «нейронная сеть») часто звучит в контексте искусственного интеллекта, обработки текста и изображений, распознавания речи и анализа данных.

При этом подразумевать могут совершенно разные вещи: конкретные сервисы, отдельные алгоритмы или, наоборот, целую категорию цифровых инструментов.

В целом нейронная сеть — это математическая модель, которая учится находить закономерности в данных. Она состоит из связанных вычислительных элементов и набора параметров, которые настраиваются в процессе обучения и работы.

Нейросети бывают разными: одни лучше работают с изображениями, другие — с текстом, речью или последовательностями данных. Задачи, которые получится решить, как и способ обработки данных в целом, зависят от архитектуры (внутреннего устройства) модели.

В статье разберем, как устроены нейронные сети, как их обычно классифицируют, обучают и применяют.

Что такое нейронная сеть: объяснение простыми словами

Нейросети — название семейства моделей, которые используют в машинном обучении.

Архитектуру нейронных сетей часто сравнивают с устройством нервной системы или человеческого мозга. Они тоже состоят из взаимосвязанных «нейронов», которые обмениваются сигналами.

Но современные нейросети не воспроизводят человеческие системы. Нейроны здесь — это вычислительные модули, а сигналы — числовые данные, которые те принимают, преобразовывают и передают.

Связи между искусственными нейронами имеют разные веса — числовые значения, которые влияют на то, как информация проходит через сеть и какой результат будет на выходе.

Нейронная сеть анализирует примеры, сравнивает результат с ожидаемым и постепенно корректирует внутренние параметры. Со временем это помогает точнее распознавать данные, находить закономерности, строить прогнозы и решать другие задачи.

Как работает нейронная сеть

Нейросеть обрабатывает данные последовательно, через несколько слоев искусственных нейронов: входной, скрытые и выходной.

Каждый слой отвечает за свою часть обработки:

• Входной принимает текст, изображение, звук или другую информацию. Далее он переводит их в числовое представление и передает на следующий слой.
• Скрытые анализируют данные и постепенно выявляют более сложные признаки и зависимости. Именно здесь происходит основная часть внутренних вычислений. Например, при анализе изображений первые скрытые слои могут выделять линии и контуры, следующие — формы, текстуры и отдельные элементы, еще более глубокие — целые объекты и их части.
• Выходной выдает результат. В зависимости от задачи это может быть распознанный объект, перевод текста, прогноз, рекомендация и т.д.

Работа нейронной сети в упрощенном виде выглядит так

Во время обработки данных нейросеть использует веса связей между нейронами как индикаторы: чтобы усиливать одни сигналы и ослаблять другие. При этом чем больше скрытых слоев проходит информация, тем более сложные признаки и зависимости возможно выявить.

Основные виды нейронных сетей

Существуют десятки типов нейросетей. Но все их можно свести к четырем категориям ниже либо к их комбинациям.

Полносвязные

Одна из базовых архитектур нейросетей. В таких моделях нейроны каждого слоя связаны со всеми нейронами следующего.

Их также называют сетями прямого распространения: данные последовательно проходят от входного слоя к выходному без возврата к предыдущим этапам.

Одной из первых моделей такого типа стал перцептрон — простая нейросеть, способная выполнять классификацию по заданным признакам. Со временем на его основе появились более сложные многослойные сети.

Сверточные (CNN)

Лучше всего работают с данными, где важны локальные связи и повторяющиеся структуры — например, в изображениях, видео или аудиосигналах.

Такие сети обрабатывают данные не целиком, а небольшими участками, постепенно выделяют все более сложные признаки. Например:

• линии и контуры;
• формы и текстуры;
• отдельные объекты и их части.

Благодаря такой многоэтапной обработке сверточные сети могут находить сложные закономерности даже в больших массивах данных.

Рекуррентные (RNN)

Способны сохранять информацию о предыдущих этапах обработки и применять ее на следующих. Благодаря этому могут учитывать контекст и связи между элементами данных.

Например, при обработке текстов такие нейросети анализируют не только слова, но и их связи с предыдущими частями предложения.

Но есть ограничение. В длинных и сложных последовательностях рекуррентным сетям трудно удерживать связи между удаленными друг от друга фрагментами. Поэтому во многих современных задачах их постепенно заменяют трансформеры.

Трансформеры

Трансформеры — современная архитектура нейронных сетей. В отличие от рекуррентных, они могут анализировать связи между разными частями данных одновременно, а не последовательно.

В основе трансформеров лежит механизм внимания — технология, которая помогает модели распознать наиболее важную информацию в конкретном контексте.

На архитектуре трансформеров построены многие современные языковые и генеративные модели — в том числе GPT, BERT, Claude.

Подытожим сказанное выше, а еще — покажем, с какими данными эффективнее работает та или иная категория нейронных сетей:

Где применяют нейросети

Нейросети используют, чтобы автоматизировать отдельные процессы целиком или дополнить работу человека. Вот некоторые примеры задач, которые уже решают с их помощью.

Распознавание и анализ данных

Нейросети умеют находить и выявлять объекты, признаки, связи в больших массивах информации. Это полезно в системах:

• распознавания речи,
• поиска и фильтрации,
• медицинской диагностики,
• управления беспилотным транспортом.

Классификация и прогнозирование

Модели могут сортировать данные по категориям и определять вероятные результаты на основе предыдущих примеров. Например, в рекомендательных системах, финансовом анализе, прогнозировании спроса, выявлении аномалий и мошеннических операций.

Обработка текста и речи

Нейросети помогают анализировать и интерпретировать текстовую и голосовую информацию. Области, где это важно:

• машинный перевод,
• чат-боты,
• голосовые помощники,
• поисковые системы.

Производство контента

Современные генеративные модели способны создавать на основе обучающих данных новый контент — тексты, изображения, музыку, видео, программный код.

В PromoPult нейросети упрощают сложные технические процессы, и тем самым экономят время и бюджет владельцев бизнеса и специалистов:

• подбирают и оценивают эффективность ключевых слов, рекомендуют площадки для ссылочного продвижения в SEO-модуле;
• генерируют креативы и управляют ставками в модулях контекстной и таргетированной рекламы;
• собирают кампании в прямых аккаунтах Яндекс Директа и VK Ads.

Выбирайте инструмент продвижения под свои задачи, комбинируйте их и оценивайте эффективность в едином интерфейсе PromoPult.

Реклама. ООО «Клик.ру», ИНН:7743771327, ERID: 2VtzqvKxSRN

Возможности и качество работы нейронных сетей во многом зависят от того, на каких данных и каким образом их обучали. Кратко рассмотрим, как обычно выстроен процесс.

Как обучаются нейронные сети

Если коротко — на примерах.

Нейросети обрабатывают входящие данные и ищут закономерности. При этом качество информации на входе напрямую влияет на результат.

Обучение требует длительных вычислений, крупных массивов данных, мощных видеокарт и серверов.

В целом нейронная сеть многократно повторяет один и тот же цикл:

С каждым кругом модель точнее выявляет закономерности и лучше работает с новыми данными

Один из самых распространенных подходов — контролируемое обучение («с учителем»). В этом случае нейросеть получает размеченные данные, где заранее известен правильный ответ. Например, изображения с подписями объектов или тексты с готовым переводом.

Существует и обучение без учителя. В этом случае модель самостоятельно ищет связи и закономерности в неразмеченных данных — то есть без правильных ответов.

Существуют и другие подходы к обучению: с частичным привлечением учителя — комбинация упомянутых выше, или с подкреплением — когда в ответ на результат нейросеть получает либо штраф, либо вознаграждение.

Если данных недостаточно или они плохо отражают реальные условия, нейронная сеть может столкнуться с переобучением.

Это ситуация, когда модель слишком точно запоминает обучающие примеры, и не учится обобщать. В результате нейросеть хуже работает на новых данных.

Чтобы предотвратить проблему, данные собирают из разных источников, а еще искусственно расширяют их набор: например, модифицируют изображения, добавляют аудиошум, меняют формулировки текста.

Ответы на часто задаваемые вопросы

Нейронная сеть и искусственный интеллект — это одно и то же?

Нет, это не синонимы. Но нейросети — по сути, подкатегория: одно из направлений развития искусственного интеллекта.

Чем нейросеть отличается от обычной программы?

Обычная программа работает по заранее заданным правилам. Нейросеть не получает готовый набор инструкций, а выявляет и применяет закономерности.

Откуда нейросети берут информацию?

Во время обучения нейросети анализируют тексты, изображения, аудио и другие данные. На их основе модель выявляет закономерности и учится строить ответы, прогнозы или создавать новый контент.

Понимают ли нейросети смысл информации?

Не в человеческом смысле. Нейросети работают с математическими зависимостями, вероятностями и связями между данными, но не «осознают» саму информацию.

Почему нейросети ошибаются («галлюцинируют»)?

Причины могут быть разными:

• недостаток или низкое качество данных;
• ошибки в обучающей выборке;
• переобучение;
• сложность или неоднозначность задачи.

В общем случае нейросеть выдает убедительный, но неверный результат, потому что опирается на статистику, а не на достоверность в привычном понимании.

Могут ли нейросети полностью заменить человека?

Во многих задачах нейросети помогают автоматизировать рутинную обработку данных и ускоряют работу. Однако они по-прежнему требуют контроля, особенно в сложных или критически важных вопросах.