Читать книгу Нейросети - - Страница 7

Глубокие нейронные сети (ГНС) – это тип искусственных нейронных сетей, которые имеют несколько слоев нейронов между входным и выходным слоями. Эти слои обычно называются скрытыми слоями, а количество скрытых слоев в ГНС может варьироваться от нескольких до сотен или даже тысяч, в зависимости от сложности решаемой задачи.

Архитектура типичной ГНК состоит из входного слоя, одного или нескольких скрытых слоев и выходного слоя. Каждый слой состоит из набора нейронов, которые соединены с нейронами предыдущего и следующего слоев набором весов. В процессе обучения веса настраиваются таким образом, чтобы минимизировать разницу между прогнозируемым выходом сети и фактическим выходом.

Для обучения ГНС обычно используется метод обратного распространения, который предполагает вычисление градиента функции потерь относительно весов и последующее обновление весов с помощью алгоритма оптимизации, например, стохастического градиентного спуска. Использование нескольких скрытых слоев позволяет сети обучаться все более абстрактным представлениям входных данных, что может быть полезно для таких задач, как распознавание изображений, распознавание речи и обработка естественного языка.

Одной из основных проблем ГНС является проблема переподгонки, которая может возникнуть, когда сеть становится слишком сложной и начинает запоминать обучающие данные вместо того, чтобы изучать обобщенные модели. Для решения этой проблемы можно использовать различные методы регуляризации, такие как отсев и уменьшение веса, чтобы предотвратить переподгонку сети.

ГНС достигли самой высокой производительности в широком спектре задач машинного обучения, таких как классификация изображений, распознавание речи и обработка естественного языка. Они также использовались для решения таких задач, как поиск лекарств и т.д.. Доступность больших наборов данных и мощных вычислительных ресурсов позволила разработать все более сложные ГНС, которые способны обучать представлениям, которые человеку трудно или невозможно определить вручную.