Полезная литература. Книга нейросети


Нейронные сети учебник – нейросеть книги

о проектеоб авторе

главная

обновленияна сайте

математика

физика

Химия ибиология

техническиенауки

гуманитарныенауки

компьютернаялитература

школьникам

научно-популярные

художественная

программы

контактыгостевая книга

сcылки

Все книги можно скачать бесплатно и без регистрации.

NEW. В.П. Боровиков. Нейронные сети. 2008 год. 392 стр. djvu. 400 Kб. Изложены нейросетевые методы анализа данных, основанные на использовании пакета Statistica Neural Networks (фирма производитель StatSoft), полностью адаптированного для русского пользователя. Даны основы теории нейронных сетей; большое внимание уделено решению практических задач, всесторонне рассмотрена методология и технология проведения исследований с помощью пакета Statistica Neural Networks — мощного инструмента анализа и прогнозирования данных, имеющего широкие применения в бизнесе, промышленности, управлении, финансах. Книга содержит множество примеров анализа данных, практические рекомендации по проведению анализа, прогнозирования, классификации, распознавания образов, управления производственными процессами с помощью нейронных сетей.

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . СкачатьNEW. Евменов В.П. Интеллектуальные системы управления. Уч. пособие. 2009 год. 290 стр. djvu. 15.7 Мб. Обсуждается возможность машинного моделирования интеллекта человека; приведены обоснования гипотез о материальности мысли, материальности информации и универсальности процессов управления. На основании этих гипотез уточнены основные понятия управления, информационной связи и языковой коммуникации. Установлено качественное различие процессов моделирования природы мозгом и компьютерной программой.

Предложены два направления исследования скрытых от наблюдения процессов мышления.Книга рассчитана на широкий круг читателей различных специальностей, которых интересуют интеллектуальные возможности компьютеров и относящиеся к ним проблемы философии, психологии, лингвистики и программирования. Может быть использована как учебное пособие для студентов и аспирантов, обучающихся по специальностям в области информатики и управления.

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . СкачатьБровкова М.Б. Системы искусственного интеллекта в машиностроении. 2004 год. 120 стр. PDF. 5.6 Мб. Содержит материалы, посвященные интеллектуализации машиностроительного производства, в том числе общие сведения о методах искусственного интеллекта, определении параметров качества детали в механообработке на основе нейронных сетей, применении генетических алгоритмов для оптимизации управляющих воздействий. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Захаров, Хорошевский редакторы. Справочник. Искусственный интеллект. В 3-х книгах. 1990 год. djvu. Книга 3. Програмные и аппаратные средства. 365 стр. 6.1 Мб. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Лужковская Ю. Диета для работы мозга 1960 год. 397 стр. PDF. 9.1 Мб. Аннотация: Ученые давно выяснили, что здоровье и работоспособность человеческого мозга, а значит, и интеллект его обладателя напрямую зависят от питания. Люди, ведущие здоровый образ жизни и правильно питающиеся, застрахованы от раннего появления таких тяжелых болезней, как синдромы Альцгеймера и Паркинсона, сердечнососудистых заболеваний и мигрени. Эта книга рассказывает о том, каким образом сбалансированная диета продлевает активную жизнь мозга. Вы узнаете, какие продукты обязательно должны присутствовать в рационе, чтобы вы могли использовать потенциал своего мозга по максимуму, а также чем и как кормить ребенка, чтобы его мозг успешно развивался и функционировал. Оказывается, с помощью определенных блюд можно избавиться от бессонницы, атеросклероза, депрессии и многих других неприятностей со здоровьем — без лекарств! Ваши дети будут лучше учиться, легче запоминать информацию, им будет проще сосредоточиться, если вы будете кормить их правильно. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Ж.-Л. Лорьер. Нейронные сети. Системы искусственного интеллекта. 1991 год. 568 стр. djvu. 4.9 Мб. Книга известного французского специалиста посвящена вопросам проектирования и применения систем искусственного интеллекта, при построении которых используются такие современные инструментальные средства, как языки Лисп, Пролог и оболочки экспертных систем. В качестве применения рассмотрена область принятия решений. Для специалистов в области искусственного интеллекта и студентов старших курсов соответствующих специальностей вузов. Книга известного французского специалиста посвящена вопросам проектирования и применения систем искусственного интеллекта, при построении которых используются такие современные инструментальные средства, как языки Лисп, Пролог и оболочки экспертных систем. В качестве применения рассмотрена область принятия решений. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать А.В. Напалков, Л.Л. Прагина. Мозг человека и искусственный интеллект. 1985 год. 120 стр. PDF. 845 Кб. В книге в популярной форме излагаются основные достижения в раскрытии механизмов работы мозга, связанные с развитием физиологии высшей нервной деятельности и использованием кибернетики. Показано, что новые методы изучения мозга позволяют настолько глубоко проникнуть в тайны природы, что удается воспроизвести в виде моделей на вычислительных машинах отдельные формы интуитивной творческой деятельности человека и таким образом создать элементы «искусственного интеллекта». Для широкого круга читателей, интересующихся проблемами изучения работы мозга, механизмов мышления и перспективами построения «искусственного интеллекта». . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Дж. Г. Николлс и др. От нейрона к мозгу. 2003 год. 667 стр. PDF. 40.0 Мб. Цель нового издания знаменитой и ставшей классической в нейробиологии книги «От нейрона к мозгу» осталась той же, что и в первом издании, написанном 25 лет назад. В предисловии к этой книге цель декларирована как: «описать способы передачи сигналов нервными клетками, как сигналы анализируются и как на основе этой интеграции возникают высшие функции мозга. Книга предназначена читателю без специального образования, который интересуется принципами работы нервной системы». В новом издании четыре широко известных нейробиолога в том же ясном стиле описывают существующие факты, методические подходы и концепции, делая упор на экспериментальные данные, как классические, так и самые современные. Фактически более чем на три четверти это совершенно новая книга, так как бурный рост науки о мозге привел к удивительным открытиям в последние десятилетия. Книга снабжена огромным количеством иллюстраций, просто и четко излагаются не только каждая проблема, но и откуда она появилась, как связана с другими вопросами нейробиологии. Очень приятной особенностью книги является то, что авторы не опускают спорные вопросы, четко описывают альтернативные точки зрения и не стесняются сказать, что многие основные проблемы в настоящее время не решены. Первое издание книги было переведено и стало настольным справочником по основным вопросам физиологии мозга для нескольких поколений русскоязычных исследователей. Первое издание входит как рекомендованная литература практически во все курсы, касающиеся работы мозга, для студентов медицинских и биологических вузов России. Надеемся, что новое полностью переработанное современное издание займет такое же место. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Н. Нильсон.. Принципы искусственного интеллекта. 1985 год. 374 стр. djvu. 6.3 Мб. Описаны фундаментальные вопросы из области искусственного интеллекта, лежащие в основе многих приложений к обработке естественного языка, автоматическому программированию, «интеллектуальным» системам извлечения информации, экспертным системам и планированию действий. Показано, что большинство современных систем искусственного интеллекта (ИИ) может быть описано в виде глобальной базы данных, к которой применяются правила продукций под контролем некоторой управляющей системы. Выделение базы данных, правил продукций и блока управления в системе ИИ дает возможность изучения разнообразных механизмов использования в вычислительном процессе дополнительной информации о предметной области, обеспечивающихв конечном счете эффективное решение задач реальной сложности. Приводятся многочисленные примеры и программы, поясняющие и детализирующие общий подход к максимальному использованию знаний при решении задач. Автор книги — известный американский ученый, руководитель работ по искусственному интеллекту в Станфордском исследовательском институте, разработчик системы STRIPS, предназначенной для управления автономным роботом. Для научных работников, специализирующихся в области искусственного интеллекта. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Р. Пенроуз. Тени разума. В поисках науки о сознании 2005 год. 888 стр. djvu. 17.3 Мб. Часть 1: Понимание разума и новая физика.

Часть 2: Новая физика, необходимая для понимания разума.Книга знаменитого физика о современных подходах к изучению деятельности мозга, мыслительных процессов и пр. Излагаются основы математического аппарата — от классической теории (теорема Геделя) до последних достижений, связанных с квантовыми вычислениями. Книга состоит из двух частей: в первой части обсуждается тезис о невычислимости сознания, во второй части рассматриваются вопросы физики и биологии, необходимые для понимания функционирования реального мозга. В частности, высказывается гипотеза об объективной редукции как физической основе сознания.

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Р. Пенроуз. Новый ум короля. О компьютерах, мышлении и законах физики. 2003 год. 384 стр. djvu. 4.4 Мб. Посвящена изучению проблемы искусственного интеллекта на основе всестороннего анализа достижений современных наук. Возможно ли моделирование разума? Чтобы найти ответ на этот вопрос, Пенроуз обсуждает широчайший круг явлений: алгоритмизацию математического мышления, машины Тьюринга, теорию сложности, теорему Геделя, телепортацию материи, парадоксы квантовой физики, энтропию, рождение Вселенной, чёрные дыры, строение мозга и многое другое. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Попов Э.В. редактор. Справочник. Искусственный интеллект. В 3-х книгах. 1990 год. djvu. Книга 1. Системы общения и экспертные системы. 463 стр. 7.2 Мб. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Поспелов Д.А.. редактор. Справочник. Искусственный интеллект. В 3-х книгах. 1990 год. djvu. Книга 2. Модели и методы. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Рутковская, Пилиньский, Рутковский. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. 2006 год. 382 стр. djvu. 4.4 Мб. Книга посвящена вопросам . Содержит базовые знания о генетических алгоритмах, эволюционном программировании, нечетких системах, а также о связях этих направлений с нейронными сетями. Для научных и инженерно-технических работников в области информатики и вычислительной техники, занимающихся созданием и использованием интеллектуальных систем, а также аспирантов и студентов различных специальностей в области компьютерных технологий . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Рассел, Норвиг. Искусственный интеллект. Современный подход. 2-е изд. 2006 год. 1408 стр. djvu. 17.8 Мб. В книге представлены все современные достижения и изложены идеи, которые были сформулированы в исследованиях, проводившихся в течение последних пятидесяти лет, а также собраны на протяжении двух тысячелетий в областях знаний, ставших стимулом к развитию искусственного интеллекта как науки проектирования рациональных агентов. Теоретическое описание иллюстрируется многочисленными алгоритмами, реализации которых в виде готовых программ на нескольких языках программирования находятся на сопровождающем книгу Web-узле. Книга предназначена для использования в базовом университетском курсе или в последовательности курсов по специальности. Применима в качестве основного справочника для аспирантов, специализирующихся в области искусственного интеллекта, а также будет небезынтересна профессионалам, желающим выйти за пределы избранной ими специальности. Благодаря кристальной ясности и наглядности изложения вполне может быть отнесена клучшим образцам научно-популярной литературы. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Cмолин Д.В. Введение в искусственный интеллект. Конспект лекций. 2004 год. 208 стр. djvu. 6.3 Мб. В работе представлены базовые модели современного искусственного интеллекта, теоретические обоснования и практически полезные примеры построения разумных систем. Изложен авторский взгляд на основные достижения и пути дальнейшего развития программ с искусственным интеллектом. Рассмотрены практические аспекты применения интеллектуальных систем в предметных областях. Работа отличается простотой изложения — многие формулы дополнены или заменены словесным описанием, что, по мысли автора, должно послужить глубокому пониманию материала. Для студентов информационных специальностей, аспирантов и специалистов в области применения современных информационных технологий. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Г. ХАКЕН, М. ХАКЕН-КРЕЛЛЬ. Тайны восприятия. 2002 год. 272 стр. djvu. 3.7 Мб. Главная идея этой книги такова: человеческий мозг является самоорганизующейся системой. И хотя эта система — самая сложная из всех известных нам, она все же соответствует принципам синергетики. Синергетика — это созданная Германом Хакеном наука о взаимодействии. На законах синергетики основан и новый тип компьютера, обладающий основными сюйствами человеческого восприятия. Эта книга предлагает нам новый ключ к пониманию важнейших функций головного мозга. Для широкого круга читателей. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Саймон Хайкин. Нейронные сети. Полный курс. 2-е изд. 2006 год. 1102 стр. djvu. 11.5 Мб. В книге рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач, а также обширную библиографию. В книге также анализируется роль нейронных сетей при решении задач распознавания образов, управления и обработки сигналов. Структура книги очень удобна для разработки курсов обучения нейронным сетям и интеллектуальным вычислениям. Книга будет полезна для инженеров, специалистов в области компьютерных наук, физиков и специалистов в других областях, а также для всех тех, кто интересуется искусственными нейронными сетями. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Г. Хакен. Принципы работы головного мозга Сенергетический подход к активнрсти мозга, поведению и когнитивной деятельности. 2001 год. 351 стр. djvu. 29.5 Мб. Часть 1: Понимание разума и новая физика. Часть 2: Новая физика, необходимая для понимания разума. Книга знаменитого физика о современных подходах к изучению деятельности мозга, мыслительных процессов и пр. Излагаются основы математического аппарата — от классической теории (теорема Геделя) до последних достижений, связанных с квантовыми вычислениями. Книга состоит из двух частей: в первой части обсуждается тезис о невычислимости сознания, во второй части рассматриваются вопросы физики и биологии, необходимые для понимания функционирования реального мозга. В частности, высказывается гипотеза об объективной редукции как физической основе сознания. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Д. Хокинс, С. Блейксли. Об интеллекте. fb2 в архиве 382 Кб. В книге Об интеллекте Джефф Хокинс представляет революционную теорию на стыке нейробиологии, психологии и кибернетики и описывающую систему «память–предсказание» как основу человеческого интеллекта. Автор отмечает, что все предшествующие попытки создания разумных машин провалились из-за фундаментальной ошибки разработчиков, стремившихся воссоздать человеческое поведение, но не учитывавших природу биологического разума. Джуфф Хокинс предполагает, что идеи, сформулированные им в книге Об интеллекте, лягут в основу создания истинного искусственного интеллекта — не копирующего, а превосходящего человеческий разум. Кроме этого, книга содержит рассуждения о последствиях и возможностях создания разумных машин, взгляды автора на природу и отличительные особенности человеческого интеллекта. Книга рекомендуется всем, кого интересует устройство человеческого мозга и принципы его функционирования, а также тем, кто занимается проблемами разработки искусственного интеллекта. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Нейронные сети

. . . . . . Скачать Хьюбел Д. Глаз, мозг, зрение. 1990 год. 239 стр. PDF 18.8 Мб. Аннотация: В книге известного американского нейрофизиолога, лауреата Нобелевской премии, обобщены современные представления о том, как устроены нейронные структуры зрительной системы, включая кору головного мозга, и как они перерабатывают зрительную информацию. При высоком научном уровне изложения книга написана простым, ясным языком, прекрасно иллюстрирована. Она может служить учебным пособием по физиологии зрения и зрительного восприятия. Для студентов биологических и медицинских вузов, нейрофизиологов, офтальмологов, психологов, специалистов по вычислительной технике и искусственному интеллекту.

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Книга известного английского ученого, специалиста в области кибернетики Алекса Эндрю, в популярной форме рассказывающая о поисках и достижениях исследователей, работающих на одном из передовых рубежей современной наука — в области искусственного интеллекта. Предназначена для широкого круга читателей, интересующихся достижениями современной науки и техники. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Эшби У.Р. Конструкция мозга. 1960 год. 397 стр. PDF. 14.2 Мб. Книга одного из крупнейших английских ученых, хорошо известного советскому читателю по переведенной на русский язык книге «Введение в кибернетику», посвящена одной из основных проблем кибернетики — анализу механизмов деятельности нервной системы, обеспечивающих приспособительное поведение организма. Перевод сделан со второго издания, полностью переработанного и частично написанного заново. Предназначена для очень широкого круга читателей—биологов, медиков, физиков, математиков, инженеров . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект. 2-е изд. 1990 год. 177 стр. PDF. 14.5 Мб. Изложены два основных подхода, применяемые при создании систем искусственного интеллекта: технология экспертных систем и нейросетевые технологии. Освещены вопросы их практического использования при решении задач распознавания образов, прогнозирования, диагностики, оптимизации и т. д. Рассмотрены проблемы применения интеллектуальных систем в экономике бизнесе, финансах, машиностроении, политологии, медицине, криминалистике. Подробно описан новый раздел искусственного интеллекта связанный с созданием интеллектуальных систем, имитирующих творческую деятельность математика-профессионала при аналитическом решении краевых задач математической физики. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать

steptosleep.ru

Нейронные сети

10.09.2017

В предыдущей части мы учились рассчитывать изменения сигнала при проходе по нейросети. Мы познакомились с матрицами, их произведением и вывели простые формулы для расчетов.

В 6 части перевода выкладываю сразу 4 раздела книги. Все они посвящены одной из самых важных тем в области нейросетей — методу обратного распространения ошибки. Вы научитесь рассчитывать погрешность всех нейронов нейросети основываясь только на итоговой погрешности сети и весах связей.

Материал сложный, так что смело задавайте свои вопросы на форуме.

Вы можете скачать PDF версию перевода.

Приятного чтения!

04.09.2017

В 5 части перевода привожу сразу 3 связанных по смыслу раздела.

Сначала мы собственноручно посчитаем выходы двухслойной нейросети. Затем познакомимся с матрицами и их произведением. С помощью полученных знаний мы выведем простые формулы для расчета преобразования сигналов в нейросети. А в последнем разделе мы проверим полученные формулы на практике, посчитав выходы уже трехслойной нейросети.

Вы можете скачать PDF версию перевода.

Приятного чтения!

01.09.2017

4 часть перевода готова!

Заканчиваем ходить вокруг да около и переходим непосредственно к теме книги — нейросетям.

В этой части перевода мы рассмотрим биологические нейронные сети и сравним их с традиционными компьютерами. Затем мы построим модель искусственного нейрона и в итоге перейдем непосредственно к искусственным нейросетям.

Вы можете скачать PDF версию перевода.

Приятного чтения!

31.08.2017

Третья часть перевода!

Статья не очень большая. Она охватывает только один раздел книги. Цель — показать, что у каждого метода есть свои ограничения. В статье рассматривается ограничения линейного классификатора. Также вводятся понятия логических функций и проблемы XOR.

Вы можете скачать PDF версию перевода.

Приятного чтения!

26.08.2017

Продолжаю перевод замечательной книги «Создай свою нейросеть».

В этой части переведены следующие два раздела (1.3 и 1.4). В них мы вместе создадим простейший классификатор и прочно освоим понятие коэффициента скорости обучения. Научимся правильно и по шагам обучать классификатор.

Вы можете скачать PDF версию перевода.

Приятного чтения!

23.08.2017

Всем привет!

Буквально вчера нашел книгу Тарика Рашида «Создай свою нейросеть». Книга является бестселлером (топ 1 продаж) в разделе «Искусственный интеллект». Книга свежая, вышла в прошлом году.

Впечатления от первых разделов замечательные. Одно из лучших введений в сферу нейросетей из всех мною виденных. Книга мне так понравилась, что я решил перевести ее на русский язык и выкладывать сюда в виде статей. Часть материала из книги пойдет на улучшение уже существующих глав, часть на следующие.

Перевел уже два первых раздела 1 главы. Вы можете скачать PDF версию этих разделов.

Читайте — наслаждайтесь!

neuralnet.info

Полезная литература – Нейронные сети

Список литературы, целиком или частично посвященной технологии нейронных сетей.

Знаете хорошую книгу по искусственному интеллекту, машинному обучению или нейронным сетям?

Расскажите о нем в специальном разделе на форуме!

Создай свою нейросеть

Замечательная книга, с помощью которой вы сможете освоить основные концепции работы нейросетей и даже создать свои собственные! Книга является бестселлером и занимает первое место в списке литературы по искусственному интеллекту в Amazon.

Подойдет для любого читателя. Из математики требуются знания школьного курса математики. Каждый ключевой момент в концепции нейросетей книга поясняет с помощью простого и развернутого примера. Вместо горы математических формул автор больше напирает на интуитивные ощущения читателя, а лишь затем показывает, как это можно выразить с помощью математики.

Книга частично переведена на этом сайте. Затем вышел полный перевод от издательства «Вильямс».

Элементарное введение в технологию нейронных сетей

Книга представляет собой ознакомительную и достаточно увлекательную экскурсию по нейронным сетям. Автор придерживается концепции «никакой математики», так что формул в книге вы не встретите. Книга интересная. Именно с нее я и начал знакомство с ИНС. Несомненным плюсом книги является наличие примеров программ (с открытым исходным кодом), которые позволяют любому посмотреть, как работает нейросеть.

У книги есть и минусы. Полный отказ от формул приводит к тому, что автор иногда пытается объяснить на словах разные математические концепции. Получается у него с переменным успехом. Другими словами, вы не научитесь создавать нейросети с помощью этой книги. Также временами многовато «воды».

neuralnet.info

Перевод «Создай свою нейросеть» — 1 – Нейронные сети

Всем привет!

Буквально вчера нашел книгу Тарика Рашида «Создай свою нейросеть». Книга является бестселлером (топ 1 продаж) в разделе «Искусственный интеллект». Книга свежая, вышла в прошлом году.

Впечатления от первых разделов замечательные. Одно из лучших введений в сферу нейросетей из всех мною виденных. Книга мне так понравилась, что я решил перевести ее на русский язык и выкладывать сюда в виде статей. Часть материала из книги пойдет на улучшение уже существующих глав, часть на следующие.

Перевел уже два первых раздела 1 главы. Вы можете скачать PDF версию этих разделов.

Читайте — наслаждайтесь!

Оглавление

1 Глава. Как они работают.

1.1 Легко для меня, тяжело для тебя

Все компьютеры являются калькуляторами в душе. Они умеют очень быстро считать.

Не стоит их в этом упрекать. Они отлично выполняют свою работу: считают цену с учетом скидки, начисляют долговые проценты, рисуют графики по имеющимся данным и так далее.

Даже просмотр телевизора или прослушивание музыки с помощью компьютера представляют собой выполнение огромного количества арифметических операций снова и снова. Это может прозвучать удивительно, но отрисовка каждого кадра изображения из нулей и единиц, полученных через интернет задействует вычисления, которые не сильно сложнее тех задач, которые мы все решали в школе.

Однако, способность компьютера складывать тысячи и миллионы чисел в секунду вовсе не является искусственным интеллектом. Человеку сложно так быстро складывать числа, но согласитесь, что эта работа не требует серьезных интеллектуальных затрат. Надо придерживаться заранее известного алгоритма по складыванию чисел и ничего более. Именно этим и занимаются все компьютеры — придерживаются четкого алгоритма.

С компьютерами все ясно. Теперь давайте поговорим о том, в чем мы хороши по сравнению с ними.

Посмотрите на картинки ниже и определите, что на них изображено:

Вы видите лица людей на первой картинке, морду кошки на второй и дерево на третьей. Вы распознали объекты на этих картинках. Заметьте, что вам хватило лишь взгляда, чтобы безошибочно понять, что на них изображено. Мы редко ошибаемся в таких вещах.

Мы мгновенно и без особого труда воспринимаем огромное количество информации, которое содержат изображения и очень точно определяем объекты на них. А вот для любого компьютера такая задача встанет поперек горла.

Проблема Компьютер Человек
Быстро оперировать множеством больших чисел Легко Сложно
Найти лица на фотографии с толпой людей Сложно Легко

У любого компьютера вне зависимости от его сложности и быстроты нет одного важного качества — интеллекта, которым обладает каждый человек.

Но мы хотим научить компьютеры решать подобные задачи, потому что они быстрые и не устают. Искусственный интеллект как раз занимается решением подобного рода задач.

Конечно компьютеры и дальше будут состоять из микросхем. Задача искусственного интеллекта — найти новые алгоритмы работы компьютера, которые позволят решать интеллектуальные задачи. Эти алгоритмы не всегда идеальны, но они решают поставленные задачи и создают впечатление, что компьютер ведет себя как человек.

Ключевые моменты

  • Есть задачи легкие для обычных компьютеров, но вызывающие трудности и людей. Например, умножение миллиона чисел друг на друга.
  • С другой стороны, существуют не менее важные задачи, которые невероятно сложны для компьютера и не вызывают проблем у людей. Например, распознавание лиц на фотографиях.

1.2 Простая предсказательная машина

Давайте начнем с чего-нибудь очень простого. Дальше мы будет отталкиваться от материала, изученного в этом разделе.

Представьте себе машину, которая получает вопрос, «обдумывает» его и затем выдает ответ. В примере выше вы получали картинку на вход, анализировали ее с помощью мозгов и делали вывод об объекте, который на ней изображен. Выглядит это как-то так:

Компьютеры на самом деле ничего не «обдумывают». Они просто применяют заранее известные арифметические операции. Поэтому давайте будем называть вещи своими именами:

Компьютер принимает какие-то данные на вход, производит необходимые вычисления и выдает готовый результат. Рассмотрим следующий пример. Если на вход компьютеру поступает выражение ​\( 3 \times 4 \)​, то оно преобразуется в более простую последовательность сложений. Как итог, получаем результат — 12.

Выглядит не слишком впечатляюще. Это нормально. С помощью этих тривиальных примеров вы увидите идею, которую реализуют нейросети.

Теперь представьте себе машину, которая преобразует километры в мили:

Теперь представьте, что мы не знаем формулу, с помощью которой километры переводятся в мили. Мы знаем только, что зависимость между двумя этими величинами линейная. Это означает, что если мы в два раза увеличим дистанцию в милях, то дистанция в километрах тоже увеличится в два раза. Это интуитивно понятно. Вселенная была бы очень странной, если бы это правило не выполнялось.

Линейная зависимость между километрами и милями дает нам подсказку, в какой форме надо преобразовывать одну величину в другую. Мы можем представить эту зависимость так:

\[ \text{мили} = \text{километры} \times C \]

В выражении выше ​\( C \)​ выступает в роли некоторого постоянного числа — константы. Пока мы не знаем, чему равно ​\( C \)​.

Единственное, что нам известно — несколько заранее верно отмеренных расстояний в километрах и милях.

Номер замера Километры Мили
1 0 0
2 100 62.137

И как же узнать значение ​\( C \)​? А давайте просто придумаем случайное число и скажем, что ему-то и равна наша константа. Пусть ​\( C = 0.5 \)​. Что же произойдет?

Принимая, что ​\( C = 0.5 \)​ мы из 100 километров получаем 50 миль. Это отличный результат принимая во внимания тот факт, что ​\( C = 0.5 \)​ мы выбрали совершенно случайно! Но мы знаем, что наш ответ не совсем верен, потому что согласно таблице верных замеров мы должны были получить 62.137 мили.

Мы промахнулись на 12.137 миль. Это наша погрешность — разница между полученным ответом и заранее известным правильным результатом, который в данном случае мы имеем в таблице.

\[ \begin{gather*} \text{погрешность} = \text{правильное значение} — \text{полученный ответ} \\ = 62.137 — 50 \\ = 12.137 \end{gather*} \]

Что же дальше? Теперь мы знаем, что допустили ошибку. Более того, нам известна величина этой ошибки. Не стоит впадать в отчаяние! Вместо этого лучше пересмотреть значение константы ​\( C \)​.

Вновь смотрим на погрешность. Полученное расстояние короче на 12.137. Так как формула по переводу километров в мили линейная (​\( \text{мили} = \text{километры} \times C \)​), то увеличение значения ​\( C \)​ увеличит и выходной результат в милях.

Давайте теперь примем, что ​\( C = 0.6 \)​ и посмотрим, что произойдет.

Так как ​\( C=0.6 \)​, то для 100 километров имеем ​\( 100 \times 0.6 = 60 \)​ миль. Это гораздо лучше предыдущей попытки (в тот раз было 50 миль)! Теперь наша погрешность очень мала — всего 2.137 мили. Вполне себе точный результат.

Теперь обратите внимание на то, как мы использовали полученную погрешность для корректировки значения константы ​\( C \)​. Нам нужно было увеличить выходное число миль и мы немного увеличили значение ​\( C \)​. Заметьте, что мы не используем алгебру для получения точного значения ​\( C \)​, а ведь мы могли бы. Почему? Потому что на свете полно задач, которые не имеют простой математической связи между полученным входом и выдаваемым результатом.

Именно для задач, которые практически не решаются простым подсчетом нам и нужны такие изощренные штуки, как нейронные сети.

Поехали дальше. Сейчас мы на выходе имеем 60 миль. Но это все равно меньше, чем правильный результат из таблицы. Пусть ​\( C = 0.7 \)​.

Боже мой! Мы хватанули слишком много и превысили правильный результат. Наша предыдущая погрешность равнялась 2.137, а теперь она равна -7.863. Минус означает, что наш результат оказался больше правильного ответа, так как погрешность вычисляется как правильный ответ — (минус) полученный ответ.

Получается, что при ​\( C=0.6 \)​ мы имеем гораздо более точный выход. На этом можно было бы и закончить. Но давайте все же увеличим ​\( C \)​, но не сильно! Пусть ​\( C=0.61 \)​.

Так-то лучше! Наша машина выдает 61 милю, что всего на 1.137 милю меньше, чем правильный ответ (62.137).

Из этой ситуации с превышением правильного ответа надо вынести важный урок. По мере приближения к правильному ответу параметры машины стоит менять все слабее и слабее. Это поможет избежать неприятных ситуаций, которые приводят к превышению правильного ответа.

Величина нашей корректировки ​\( C \)​ зависит от погрешности. Чем больше наша погрешность, тем более сильно мы меняем значение ​\( C \)​. Но когда погрешность становиться маленькой, необходимо менять ​\( C \)​ по чуть-чуть. Логично, не так ли?

Верьте или нет, но только что вы поняли самую суть работы нейронных сетей. Мы тренируем «машины» постепенно выдавать все более и более точный результат.

Важно понимать и то, как мы решали эту задачу. Мы не решали ее в один заход, хотя в данном случае так можно было бы поступить. Вместо этого, мы приходили к правильному ответу по шагам так, что с каждым шагом наши результаты становились лучше.

Не правда ли объяснения очень простые и понятные? Лично я не встречал более лаконичного способа объяснить, что такое нейросети.

Если вам что-то непонятно, задавайте вопросы на форуме.

Мне важно ваше мнение — оставляйте комментарии 🙂

neuralnet.info