Как работает нейросеть?

Question

Не понимаю как работает псевдонейрон и псевдосинапс?

Answer 1

Нейросеть работает на основе алгоритмов машинного обучения, имитируя работу человеческого мозга. Псевдонейрон или искусственный нейрон - это основная единица обработки информации в нейросети, аналогичная биологическому нейрону. Псевдосинапс, или синапс в искусственном нейроне, представляет собой связь между двумя нейронами, по которой передается сигнал.
 
Процесс работы нейросети можно описать следующим образом:
 
Входные данные подаются на первый слой нейронов.
Каждый нейрон обрабатывает входные данные и передает результат (активацию) следующему слою нейронов через синапсы.
Каждый синапс имет вес, который определяет, насколько сильно сигнал будет усиливаться или ослабевать при передаче.
Нейроны и синапсы каждого последующего слоя обрабатывают полученную информацию и передают е дальше.
Последний слой нейронов выдает результат, который можно использовать для классификации или прогнозирования.
Нейросети обучаются на наборах данных, коректируя веса синапсов на основе обратной связи, чтобы минимизировать ошибку между ожидаемым и полученным результатом. В процессе обучения нейросеть “учится” распознавать закономерности в данных и делать предсказания или классификации на основе этих закономерностей.

Answer 2

Чем быстре вы забудете такие понятия, как псевдонейрон и псевдосинапс, тем быстре поймете работу нейросети. В нейросетях нет никакой имитации работы человеческого мозга и от нейронов остались только одно название, которое просто сложилось исторически.

Лучше всего представлять себе нейросеть как гигантскую формулу с миллионами подгоночных параметров. Эти параметры подгоняются так, чтобы формула давала некоторый определенный результат при подстановке туда начальных значений.

То есть нейросеть, это подгоночная формула, когда нам неизвестна настоящая формула, которую мы не можем вывести. Поэтому создается подгоночная формула, которая аппроксимирует нужные нам результаты.

Эти подгоночные параметры подбираются с помощью специального алгоритма для отдельно взятых примеров (образцов) . Мы считаем (если хотите, то верим в это) , что если потом предъявить нейросети образец, который она никогда не видела раньше, но который статистически близок к тем, на которых происходила подгонка, то с правильно настроенными коэффициентами она выдаст примерно правильный результат. Точне, есть высокая вероятность того, что результат будет правильный.

Например, вы хотите, чтобы нейросеть умела отличать, кто на фотке, кошка или собака. Для этого вы берете несколько миллионов фоток кошек и собак и специальным алгоритмом подгоняете миллионы параметров так, чтобы для этих фоток (или хотя бы подавляющего большинства этих фоток) нейросеть правильно распознавала, кто на фотке, кошка или собака при подаче начальных данных в виде пикселей этих фоток. Например, формула выдавала 1, если это собака и 0, если это кошка. Потом берете совершенно незнакомую нейросети фотку, на которой нейросеть не обучалась и подаете её пиксели в качестве начальных данных для подогнанной формулы. И если на этой фотке есть кошка или собака, то нейросеть распознает её правильно с высокой вероятностью.