Нейросети

Одной из проблем РНС является проблема исчезающих и взрывающихся градиентов, которые могут возникать, когда градиенты в сети становятся слишком маленькими или слишком большими. Это может затруднить обучение глубоких РНС с большим количеством слоев. Для решения этой проблемы было разработано несколько разновидностей РНС, таких как сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM) и управляемые рекуррентные блоки (GRU), которые предназначены для лучшей обработки долгосрочных зависимостей в последовательных данных.

РНС находят широкое применение, в частности, в обработке естественного языка, распознавании речи, создании подписей к изображениям, прогнозировании цен на акции. Они особенно хорошо подходят для задач, в которых используются последовательные или временные данные, где выход зависит не только от текущего входа, но и от предыдущих входов.

Конволюционные нейронные сети

Конволюционные нейронные сети (КНС) – это тип искусственных нейронных сетей, предназначенных для обработки данных с решетчатой структурой, таких как изображения или видео.

Они особенно эффективны для таких задач, как классификация изображений, обнаружение объектов и сегментация изображений.

Архитектура типичной CNN состоит из входного слоя, нескольких сверточных слоев, нескольких объединяющих слоев и одного или нескольких полностью связанных слоев. В сверточных слоях сеть применяет набор фильтров или ядер к входному изображению для извлечения особенностей. Каждый фильтр выполняет операцию свертки, которая заключается в умножении значений в небольшом окне входного изображения на веса фильтра и последующем суммировании результатов.

Этот процесс повторяется для всех окон входного изображения, в результате чего получается новая карта признаков.

Слои объединения используются для уменьшения размерности карт признаков путем их понижающей выборки. Это помогает сделать сеть более устойчивой к изменениям входных данных, таким как изменения положения или ориентации.

Наиболее распространенной операцией объединения является максимальное объединение, которое выбирает максимальное значение в каждом окне карты признаков.

Полностью связанные слои используются для получения конечного результата работы сети, например, предсказания или классификации. Эти слои аналогичны слоям в нейронной сети с прямой передачей и используются для объединения признаков, извлеченных конволюционным и объединяющим слоями, в единый вектор.