CC BY
1
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В СОВРЕМЕННОМ ОБЩЕСТВЕ: РЕВОЛЮЦИЯ В
ПОВСЕДНЕВНОЙ ЖИЗНИ Муродова Г.Б.
Муродова Гули Буроновна - старший преподаватель, кафедра «Информационные системы и цифровые технологии», Бухарский государственный университет, г. Бухара, Республика Узбекистан
Аннотация: в этой статье говорится, о нейронных сетях, которые стали одной из самых важных и активно развивающихся во всех сферах современного общества. Также в статье рассматриваются сравнение и отличие между нейронной сетью и интернетом, нейронной сетью и искусственным интеллектом. Ключевые слова: нейронная сеть, искусственный интеллект, распознавание, обработка, обучение, генерация, машинный перевод.
NEURAL NETWORKS IN MODERN SOCIETY: A REVOLUTION IN DAILY LIFE
Murodova G.B.
Murodova Guli Buronovna - senior lecturer, DEPARTMENT OF INFORMATION SYSTEMS AND DIGITAL TECHNOLOGIES, BUKHARA STATE UNIVERSITY, BUKHARA, REPUBLIC OF UZBEKISTAN
Abstract: this article talks about neural networks, which have become one of the most important and actively developing in all spheres of modern society. The article also discusses the comparison and difference between a neural network and the Internet, a neural network and artificial intelligence.
Keywords: neural network, artificial intelligence, recognition, processing, training, generation, machine translation.
В последнее время мы очень часто слышим термин - нейронная сеть. Что же это такое?
Нейронные сети - это тип алгоритма машинного обучения, который вдохновлен строением человеческого мозга. Они состоят из искусственных нейронов, которые соединены друг с другом в сложные сети.
Нейронные сети это искусственный интеллект, вдохновленный мозгом.
Нейронная сеть — математическая модель, а также ее программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге.
Мозг - это система обработки информации, сложный, нелинейный, параллельный компьютер, который решает множество сложных задач из области распознавания образов, обработки сигналов и прочее.
Структурно-функциональная единица нервной системы — это нейрон. Нейрон — электрически возбудимая клетка, предназначенная для приёма, обработки, хранения, передачи и вывода информации с помощью электрических и химических сигналов.
Разберемся, как же работают нейронные сети:
Искусственные нейроны: Нейронные сети состоят из искусственных нейронов, которые имитируют работу биологических нейронов. Каждый искусственный нейрон принимает несколько входных сигналов, обрабатывает их и выдает один выходной сигнал.
Слои: Нейронные сети организованы в слои. Нейроны в одном слое соединены с нейронами в следующем слое.
Обучение: Нейронные сети обучаются на примерах.
Прямое распространение: На этапе прямого распространения входные данные подаются в сеть, и они проходят через все слои, пока не будет получен выходной сигнал.
Обратное распространение: На этапе обратного распространения ошибки вычисления на выходном слое распространяются назад через сеть, и веса нейронов корректируются.
Активация: Нейроны в сети используют функции активации, которые определяют, как они будут преобразовывать входные сигналы в выходные.
То есть работу нейронных сетей можно изобразить следующей схемой:
Рис. 1. Схема работы нейронных сетей.
Существует множество типов нейронных сетей:
Многослойные персептроны: Это простейший тип нейронных сетей, который используется для решения задач классификации и регрессии.
Сверточные нейронные сети: Эти сети используются для обработки изображений и видео.
Рекуррентные нейронные сети: Эти сети используются для обработки последовательностей данных, таких как текст.
Генеративно-состязательные сети: Эти сети используются для генерации новых данных, таких как изображения, текст и музыка.
Приведем несколько областей применения нейронных сетей:
• Распознавание лиц — определить личность человека по снимку.
• Определение позы человека — определить линии скелета человека.
• Сегментация опухоли — для каждого пикселя определить принадлежит ли он опухоли или нет.
• Перенос стиля — изменить изображение так, чтобы новое изображение сохранило структуру исходного, но переняло стиль целевого изображения.
• Генерация изображений — создание уникальных изображений.
• Определение тональности текста — по определить является текст позитивным или негативным.
• Машинный перевод — перевести текст на одном языке на другой язык.
• Генерация текста — сгенерировать связный текст по соответствующей тематике.
• Текстовые боты
• Распознавание речи — перевести человеческую речь в текст.
• Прогноз погоды — предсказать температуру, осадки, скорость и направление ветра и тд.
• Предсказание продаж — предсказать продажи товаров на некоторый период времени вперед.
Многие путают понятия нейронная сеть, интернет и искусственный интеллект. Разберем в чем отличие
нейронной сети от интернета и искусственного интеллекта.
Нейронная сеть и интернет: сравнение и отличия.
Нейронные сети и интернет - это два разных, но взаимосвязанных инструмента, которые используются для обработки информации.
Нейронная сеть:
• Биологическая аналогия: Нейронная сеть вдохновлена строением человеческого мозга. Она состоит из искусственных нейронов, которые соединены друг с другом в сложные сети.
• Обучение: Нейронные сети обучаются на примерах, и со временем они могут улучшать свою производительность.
• Задачи: Нейронные сети используются для решения задач в самых разных областях, таких как распознавание образов, обработка естественного языка, прогнозирование и робототехника.
• Ограничения: Нейронные сети могут быть очень сложными для понимания, интерпретации и требуют большого объема данных для обучения.
Интернет:
• Глобальная сеть: Интернет - это глобальная система компьютерных сетей, которая обеспечивает связь между устройствами по всему миру.
• Обмен информацией: Интернет позволяет людям обмениваться информацией, общаться друг с другом и получать доступ к различным ресурсам.
• Децентрализация: Интернет не имеет централизованного управления, что делает его устойчивым к сбоям и цензуре.
• Ограничения: Интернет может быть ненадежным, а доступ к информации может быть ограничен пропускной способностью и географическим положением.
Приведем таблицу для сравнения:
Таблица 1. Сравнительные характеристики нейронной сети и интернета.
Критерий Нейронная сеть Интернет
Принцип работы Имитирует работу человеческого мозга Коммутация и передача данных
Обучение Обучается на примерах Не обучается
Задачи Распознавание образов, обработка языка, прогнозирование Обмен информацией, общение, доступ к ресурсам
Ограничения Сложность, интерпретация, объем данных Надежность, доступность, пропускная способность
Взаимосвязь нейронной сети и интернета заключается в следующем:
• Интернет используется для передачи данных, необходимых для обучения нейронных сетей.
• Нейронные сети используются для создания новых интернет-приложений, таких как голосовые помощники и системы машинного перевода.
То есть, нейронные сети и интернет - это два разных, но взаимодополняющих инструмента, которые играют важную роль в современном мире.
Нейронные сети и искусственный интеллект: сходства и отличия.
Нейронные сети и искусственный интеллект (ИИ) - это два тесно связанных, но не тождественных понятия.
Нейронные сети:
• Биологическая аналогия: Нейронная сеть вдохновлена строением человеческого мозга. Она состоит из искусственных нейронов, которые соединены друг с другом в сложные сети.
• Обучение: Нейронные сети обучаются на примерах, и со временем они могут улучшать свою производительность.
• Задачи: Нейронные сети используются для решения задач в самых разных областях, таких как распознавание образов, обработка естественного языка, прогнозирование и робототехника.
• Ограничения: Нейронные сети могут быть очень сложными для понимания, интерпретации и требуют большого объема данных для обучения.
Искусственный интеллект:
• Широкое понятие: Искусственный интеллект - это широкая область науки, которая занимается разработкой систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта.
• Разные подходы: ИИ может быть реализован с помощью различных методов, включая нейронные сети, экспертные системы, логические системы и машинное обучение.
• Цель: Цель ИИ - создать системы, которые могут мыслить, учиться и действовать как люди.
• Вызовы: ИИ сталкивается с рядом проблем, таких как ограниченная объяснимость, предвзятость и этические вопросы.
Сходства:
• Нейронные сети - это один из методов реализации ИИ.
• Обе системы способны обучаться и решать задачи.
• Обе системы могут быть использованы для создания интеллектуальных машин. Отличия:
• Нейронные сети - это конкретный метод, а ИИ - это широкая область.
• Нейронные сети основаны на модели человеческого мозга, а ИИ может использовать другие методы.
• Нейронные сети обычно используются для решения задач в конкретных областях, а ИИ может быть применен к более широкому спектру задач.
В заключение можно подчеркнуть, что нейронные сети в современном мире играют ключевую роль в различных областях, от науки и технологий до бизнеса и медицины. Их способность обучаться на основе данных, выявлять сложные закономерности и принимать решения делает их мощным инструментом для решения разнообразных задач. Однако вместе с этим стоит помнить о важности этических и безопасных применений нейронных сетей, чтобы обеспечить их положительный вклад в общество. С постоянным развитием технологий и глубоким пониманием принципов работы нейронных сетей, они могут стать сильным катализатором для инноваций и улучшений в различных сферах, формируя облик современного мира.
Список литературы /References
1. Львов Федор Алексеевич ТИПЫ И ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ // Кронос: естественные и технические науки. 2019. №2 (24). URL: https://cyberlemnka.ru/artide/ntipy-i-primenenie-neyronnyh-setey.
2. Сущеня Р.В., Кокаев А.Э. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ И ИХ КЛАССИФИКАЦИЯ. ОСНОВНЫЕ ВИДЫ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ // Вестник науки. 2023. №8 (65). URL: https://cyberleninka.ru/artide/n/neyronnye-seti-i-ih-klassifikatsiya-osnovnye-vidy-neyronnyh-setey.
3. Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс // Вильямс. 2019. - с. 49-50.
4. Атаева Гульсина Исроиловна, Муродова Гули Бурановна ЗНАЧЕНИЕ «УМНЫХ» СЕТЕЙ // Universum: технические науки. 2022. №3-1 (96).
5. Атаева Гульсина Исроиловна, Хамроева Холида Юлдашевна АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ОБЛАЧНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ВЫСШЕМ ОБРАЗОВАНИИ УЗБЕКИСТАНА // Universum: технические науки. 2022. №1-1 (94).
