Нейронные сети. Эволюция. Каниа Алексеевич Кан
вперед, все более актуален вопрос эффективного управления созданным хозяйством. Сегодня, для того чтобы человечеству хватило ресурса для освоения нового и развития уже созданного, требуется новые технологии, которые могли бы справиться с поставленной задачей более эффективно, значительно облегчая и даже заменяя труд людей.
Одной из таких технологий призвана стать – технология искусственных нейронных сетей, идея которой заключается в том, чтобы максимально близко смоделировать работу человеческой нейронной системы, так же эффективно обучаться и исправлять ошибки. Можно сказать, что главная особенность ИНС – способность самостоятельно обучаться и действуя на основании предыдущего опыта, с каждым разом делать все меньше ошибок.
Как пример применения ИНС, можно привести сферу охранного видеонаблюдения – где система искусственных нейронных сетей распознаёт присутствие людей в ненадлежащих зонах, забытые вещи, идентифицируя по лицу личность человека, отпечаткам пальцев и т.д. Ну а об автопилоте в автомобиле думаю наслышаны все, уже сегодня они колесят на просторах дорог в разных странах, пускай хоть и пока в качестве эксперимента, но это уже реальность! Конечно же, это далеко не всё чем ограничиваются искусственные нейронные сети. Их возможности поистине безграничны. Многие эксперты в сфере технологий, называют технологию ИНС – одной из ключевых технологий будущего.
Введение
Цель книги. Для кого она предназначена
Цель книги – объяснить, как устроены и работают нейронные сети, на простом и понятном, даже для школьника старших классов, языке!
Эта книга предназначена для всех, кто хочет разобраться в том, как устроены нейронные сети. Для тех читателей, кто хочет сам научиться программировать нейронные сети, без использования специализированных библиотек машинного обучения.
Книга предоставляет возможность с нуля разобраться в сути работы искусственных нейронов и нейронных сетей, математических идей, лежащих в их основе, где от вас не требуется никаких специальных знаний в области математики, не выходящих за пределы школьного курса.
Для улучшения восприятия информации, в книге сознательно избегается терминология, как например – персептроны, конволюция и так далее, так как приоритетом в данной книге является понимание принципа работы искусственных нейронных сетей, а не заучивание терминов.
Что мы будем делать
Самым разумным подходом для понимания развития технологии искусственных нейронных сетей, будет её биологическая интерпретация. Которая конечно же, в этой книге, не будет претендовать на историческую достоверность.
Мы будем представлять рождение и изменение искусственных нейронов и их взаимодействие между собой – по аналогии с эволюцией биологических видов. Как и в природе, движение от простейших организмов к более сложным, мы начнем с рождения простейшего искусственного нейрона (с одним входом и выходом), используя для его работы (жизнедеятельности), простейший математический аппарат.
В дальнейшем, задачи, которые должен решать искусственный нейрон, будут становится сложнее. Для их решения нам потребуется эволюционировать наш созданный нейрон. Добавляя новые входы, или убирая ненужные, наподобие того, как это происходит в живой природе (например – отрастание или отмирание некоторых частей тела), вместе с тем модифицируя его математический аппарат.
Вносить изменения будем не кардинальные, опираясь на старые компоненты, будем постепенно, лишь слегка их модифицировать. Тем самым, действуя похожим образом как в реальных условиях, сама природа.
В процессе такой эволюции, созданные нами нейроны, научатся взаимодействовать между собой, объединяясь в сети.
Как мы будем это делать
Все сказанное будет подкрепляться теорией. Сначала на простейших принципах линейной функции, создадим наш первый искусственный нейрон. Подтвердим практически его работу – на языке Python выполним задачу по классификации, обучим наш нейрон, в результате чего, он самостоятельно проанализирует данные и классифицирует их. Тем самым максимально автоматизируя процесс классификации. Более того, подавая на вход обученного нейрона новые данные, которые он еще не видел, получим на выходе – верный ответ. Это будет наш первый искусственный интеллект!
Цифровой мир и живая природа очень многообразна. Для выживания в ней, необходима наилучшая приспособляемость к окружающей среде. В живой природе виды эволюционируют, в результате чего приобретают новые навыки и способности для выживания. Так же, когда нашему нейрону потребуется решать задачи, на решение которых, на текущем этапе своей эволюции, он не способен, то для его выживания в цифровом мире, ему тоже будут необходимы новые навыки. Осваивая новые математические принципы, лежащую в основе работы нашего будущего нейрона, мы будем на их основе его немного модифицировать.
Ну и конечно же, подкрепим всё практикой. Разработанные нами алгоритмы, будем применят на языке программирования – Python. Так как, новые математические алгоритмы – модификация предыдущих, то и здесь пойдем