Месяц SEO-оптимизации и технической поддержки в подарок
Исследование в области нейронных сетей началось более полувека назад, однако прорыв произошел только недавно. В последние годы ИНС эксплуатируются в различных областях, например для диагностирования заболеваний с помощью определения классов медицинских снимков, целевого маркетинга, исследования поведенческих данных, прогноза электрической нагрузки, проверки качества, определения химических соединений и т.д.
Содержание
Достоинства нейросетей
Нейросети позволяют создавать значения из большого количества неточных или сложных значений, а также аппроксимировать, классифицировать и распознавать более точно и быстро в сравнении с классическими алгоритмами. Хотя во многих задачах человеческий мозг превосходит возможности существующих на сегодня ИНС, их преимущества нельзя игнорировать, поэтому они имеют широкое применение. Их достоинства:
- Самообучаемость. Отличительной чертой и достоинством ИНС является то, что алгоритм самостоятельно принимает решения о том, как выполнить заданную задачу, иногда применяя не совсем или вовсе не очевидные для людей методы. Нейронные сети также созданы с расчетом на постоянное улучшение собственных результатов.
- Эффективная фильтрация шумов. Нейросети могут игнорировать шумы и обрабатывать лишь необходимую информацию.
- Адаптация. Адаптация позволяет нейронным сетям быть готовыми к возможным переменам во входных данных и продолжать работать эффективно. После небольшого периода адаптации они будут готовы к работе.
- Отказоустойчивость. Искусственные нейронные сети обладают отказоустойчивостью: даже при повреждении некоторых нейронов остальные продолжают функционировать и выдавать логичные и правильные ответы, хотя точность их работы уменьшится.
- Скорость работы. ИНС состоит из множества микропроцессоров, которые позволяют решать задачи быстрее, нежели при применении обычных алгоритмов. Быстродействие зависит от вычислительной мощности.
Недостатки нейросетей
Хотя работа искусственных нейронных сетей имеет довольно много преимуществ, но имеются и некоторые недостатки. Например, проблема насыщения сети: чем больше значения сигналов, тем ближе к нулю градиенты активационной функции, что мешает подбору наилучших коэффициентов. Кроме того, большинство вариантов проектирования искусственных нейронных сетей – эвристические, а значит, не дают единственно верных решений. Также требуется много времени и усилий для многоцикловой настройки элементов модели и их связей и последующего построения непосредственно модели.
Могут возникнуть проблемы при подготовке выборки для обучения в связи с недостаточным количеством доступных материалов. Обучение ИНС может привести к тупику, а сам процесс будет занимать длительное время.
Также, поведение прошедшей дообучение нейронной сети порой непредсказуемо, а использование коммерческих продуктов применяющих реализацию ИНС может быть затруднено из-за их дорогой стоимости.
Ещё одним недостатком нейросети является то, что она – аппроксиматор, при настройке которого не вычисляется целевая функция, а осуществляется подбор функций, складывающихся и за счет этого дающих результат в виде набора значений, похожего на исходный. Вследствие этого, выходные данные ИНС, фактически, всегда будут с ошибкой, значение которой заранее не известно, но есть возможность её уменьшить до рационального уровня во время обучения.
Основной недостаток переобучения искусственной нейронной сети, по итогу, в том, что она «запоминает» ответы, в то время, как человек выявляет закономерности.
ИНС можно также назвать чёрными ящиками: из них нельзя получить данные о том, как нейросеть пришла к решению. Кроме того, ИНС не могут запоминать навыки, и использовать их в динамически изменяющихся средах не получится.
Заключение
Нейронная сеть не имеет способности запомнить опыт, полученный при обучении на нескольких задачах, что называется «катастрофической забывчивостью». Однако, на сегодняшний день ведутся исследования по решению этой проблемы и достигаются значительные успехи.
Но, несмотря на рассмотренные выше проблемы и недостатки, разработка ИНС все еще остается перспективным направлением для развития. Нейронные сети остаются мощным инструментом для решения задач, требующих нетривиального подхода, и при этом продолжают получать усовершенствования. На сегодняшний день продолжается разработка методов для решения недостатков и проблем ИНС.
