Какие существуют типы нейронных сетей и как они работают?
6 мая 2023 г.Ваш дедушка носит эти удобные тапочки весь день, каждый день, и у них начинают появляться дырки на носке и отслоившаяся подошва.
На его день рождения вы хотели бы удивить его новой парой этих
.Вы переходите на свой любимый розничный веб-сайт и попадаете в окно поиска только для того, чтобы понять, что ваш стареющий человеческий мозг не помнит названия этих
.Не тапочки, не мокасины… какое-то индийское имя.
Если после того, как вы почесали затылок, ваша лучшая догадка по-прежнему «мягкие туфли, которые носит мой дедушка», не все потеряно. Потому что, если поисковая система в курсе, она просто копнет немного глубже, используя всю мощь науки о данных, чтобы расшифровать то, что вы на самом деле ищете: ваш основной search intent.
Тапочки, туфли или что-то еще?
Сегодня в цифровом мире очень актуальна тема намерения поиска. Чтобы преуспеть в обеспечении превосходного пользовательского опыта, менеджеры веб-сайтов должны знать больше, чем просто то, какие ключевые слова люди вводят. Лучше всего, чтобы поисковые системы имели возможность полностью понимать, чего хотят пользователи, даже если эти люди не могут приблизиться к тому, чтобы это сформулировать.
Вот тут-то и приходит на помощь «умная» логистика нейронных сетей. Технология поиска на основе нейронных сетей облегчает «понимание» целей поиска и связанных с ними тем, чтобы найти именно то, что нужно людям. Нейронная сеть учитывает контекст слова и связанные идеи для повышения релевантности поиска. Поэтому, когда вы ищете что-то вроде "мягкие туфли, которые носит мой дедушка", сообразительная поисковая система мгновенно прочитает между строк и покажет вам все мокасины, которые могут понадобиться вашему дедушке.
Что такое нейронная сеть?
Нейронные сети были задуманы как математические модели Уорреном Маккалоу и Уолтером Питтсом из Чикагского университета ( 1944). Эта концепция существует в двух сферах:
* Природа. Мозг животных, в том числе человека, имеет биологические нейронные сети и петли обратной связи, которые могут обрабатывать входные данные от органов чувств — зрительные образы, звуки и запахи — а также учиться у окружающих.
* Технологии. Ученые-компьютерщики выяснили, как воспроизвести модель нейронов в естественных нейронных сетях. Искусственные нейронные сети (ИНС) являются основой для искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения и лежат в основе многих современных инструментов ИИ. Эти версии с искусственными нейронами позволяют компьютерам более эффективно обрабатывать входные данные. Что касается задействованных «интеллектуальных» машин, качество их продукции ограничено получаемым материалом, но они «думают» как животные.
Три уровня обработки
В естественных сетях информация обрабатывается через узлы (вычислительные единицы), расположенные на разных уровнях. Искусственная нейронная сеть также представляет собой серию узлов, организованных слоями и связанных входами и выходами.
Нейронные сети работают на трех уровнях:
- Уровень ввода: на этом первом уровне данные принимаются перед передачей на узлы следующего уровня.
- Скрытый слой: где взвешенные соединения и нелинейные функции активации генерируют выходные данные (этот уровень может включать несколько слоев).
- Выходной слой, где выражаются готовые данные.
Количество слоев в нейронной сети является ключом к ее классификации. Базовая нейронная сеть имеет два или три слоя. Сеть, состоящая как минимум из двух слоев, что добавляет сложности, технически является глубокой нейронной сетью. Очень большая нейронная сеть — это инструмент глубокого обучения; Согласно определению IBM, алгоритм глубокого обучения состоит из более чем трех уровней (включая входной и выходной).
Как работают ИНС
Искусственные нейронные сети содержат ряд взвешенных ответов, которые вызывают различные реакции внутри скрытого слоя. Эти ответы определяют результат.
Чтобы выполнять свою работу, нужно немного обучающих данных. Нейронные сети (или сокращенно нейронные сети) «обучаются» путем корректировки взвешивания и тестирования различных типов результатов. Нейронная сеть должна иметь правильные правила и взвешенные ответы, чтобы выполнять конкретную работу, для которой она предназначена. Например, нейронная сеть ChatGPT содержит узлы в скрытом слое, которые позволяют ей эффективно обрабатывать язык.
Различные типы нейронных сетей
Существует несколько видов искусственных нейронных сетей. Некоторые являются генеративными и могут «учиться» в процессе работы. Некоторые просто сосредоточены на автоматизации и улучшении таких задач, как распознавание лиц или анализ данных. Некоторые отлично подходят для обработки изображений и автоматизации; другие отлично подходят для улучшения поиск и обнаружение. Различные приложения нейронных сетей также могут быть адаптированы к типу использования.
Вот шесть типов нейронных сетей с их ключевыми точками данных:
Поделиться
Нейронные сети с прямой связью являются линейными: они обрабатывают информацию в одном направлении, пока не будут готовы выходные данные. Это простейшая форма архитектуры нейронной сети. Когда они используются отдельно, а не как часть модульной сети, они не содержат циклов обратной связи, необходимых для создания искусственного интеллекта. Эта архитектура часто используется в классификационном ПО, таком как спам-фильтр, где каждый шаг анализа приближает нас к конечному результату без необходимости повторного использования промежуточных результатов позже.
Повторяющийся
С точки зрения сложности, рекуррентные нейронные сети (RNN) работают там, где сети прямой связи прекращают работу, повторно обрабатывая свои собственные выходные данные для создания более точных будущих результатов. Это создает цикл обратной связи — повторяющийся процесс — в скрытом слое.
Поскольку RNN может создавать более ценные сведения, повторно используя свои выходные данные — отправляя данные обратно по сети для контекстуализации и «понимания» информации, — она идеально подходит для использования с такими инструментами на базе ИИ, как ChatGPT.
Сверточный
Сверточные нейронные сети (CNN) часто используются для приложений распознавания образов, распознавания изображений и классификации изображений. Это подмножество машинного обучения классифицирует данные по мере их обработки через несколько сверточных слоев, разбивая их и переклассифицируя в зависимости от важности. Полученную информацию затем можно использовать для дифференциации похожих изображений друг от друга, выявляя, например, важные различия в пикселях, которые человеческий глаз может не заметить. Одно соображение: если CNN не настроена оптимально, она может счесть некоторую информацию «неважной».
Вот здесь и пригодится десверточная нейронная сеть.
Деконволюция
Деконволюционные нейронные сети (DNN) работают по принципу, противоположному CNN. Они начинают с «сырых» данных и работают в обратном направлении в направлении пригодного для использования вывода изображения. DNN можно использовать для выявления информации, которая была отброшена или пропущена при использовании CNN, и их можно использовать вместе с CNN для самопроверки результатов.
Модульный
Модульные нейронные сети состоят из нескольких нейронных сетей, которые работают по отдельности для достижения общей цели, используя ансамблевое обучение, метод, который связывает различные модели с результатами пула и результатами тестирования перед представлением результатов.
Организация может использовать этот вариант сетевой технологии для получения точных результатов. Например, финансовая компания может использовать его для создания более точных прогнозов фондового рынка, поскольку разные сети дают разные результаты; полученные результаты затем можно использовать для точной привязки средних значений и выбросов.
Трансформеры
Знаете ли вы, что T в ChatGPT и GPT-4 означает трансформатор? Преобразователь, элемент, который делает генеративный ИИ таким мощным, представляет собой относительно новую форму машинное обучение, использующее модульные нейронные сети. Преобразователи используют нечто, называемое слоем самоконтроля, наряду с нейронными сетями прямой связи и RNN, чтобы сосредоточиться на сложных задачах, таких как обработка речи.
Выведите поиск на нейронный уровень
Как и во многих других отраслях, искусственный интеллект неуклонно меняет структуру реального поиска в электронной торговле. Нейронные сети используются для улучшения понимания программным обеспечением того, что хотят потребители. Эти инструменты могут помочь определить отношения между люди, контент и данные, а также связи между интересами пользователей и поисковыми запросами (как текущими, так и прошлыми).
В Algolia мы используем машинное обучение и обработка естественного языка (NLP), чтобы понять суть поискового запроса; тогда лучшие результаты запроса могут быть ранжированы и предоставлены вашим пользователям.< /p>
Хотите улучшить свою поисковую систему с помощью преимуществ нейронного поиска? Возможно, вы улучшите свой визуальный поиск (навыки распознавания изображений или компьютерного зрения) или, возможно, оптимизировать свой голосовой поиск?< /p>
Чтобы помочь вам принять решение, давайте рассмотрим ваши потребности и взвесим варианты. Свяжитесь с нами сегодня.
:::информация Также опубликовано здесь .
:::
Оригинал