Sieci neuronowe – czym są i jak działają?

Sieci neuronowe to jedno z narzędzi stosowanych w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Naśladują one sposób, w jaki ludzki mózg przetwarza informacje. Są zbudowane z jednostek przetwarzających, znanych jako neurony sztuczne, połączonych ze sobą w skomplikowane struktury, które mogą uczyć się rozpoznawać wzorce, podejmować decyzje i przewidywać wyniki na podstawie danych wejściowych.

Z tego artykułu dowiesz się: 

• Czym są sieci neuronowe?
• Jakie są warstwy sieci neuronowych?
• Jakie są rodzaje sieci neuronowych?
• Jakie jest znaczenie sieci neuronowych?
• Jakie są zastosowania sieci neuronowych?

Sieci neuronowe – definicja

Sieci neuronowe to systemy informatyczne, składające się ze sztucznych neuronów, które w pewnym zakresie naśladują właściwości swoich biologicznych odpowiedników. Choć podstawy ich działania czerpią inspirację z biologii, połączenia między neuronami w ramach sieci są ustalane arbitralnie, co oznacza, że nie odwzorowują one dokładnie rzeczywistych struktur nerwowych.

Sieci neuronowe to zaawansowane systemy informatyczne, których struktura oraz mechanizmy działania inspirowane są organizacją i funkcjonowaniem biologicznego systemu nerwowego.

Definicja sieci neuronowych

Jedną z głównych zalet sieci neuronowych jest ich zdolność do rozwiązywania problemów praktycznych bez potrzeby ich wcześniejszej formalnej matematycznej analizy. Pozwala to na efektywne stosowanie tych systemów w różnorodnych zastosowaniach, nawet jeśli szczegółowa natura problemu nie jest dokładnie znana czy zdefiniowana. Taka elastyczność wynika z faktu, że sieci neuronowe uczą się od reprezentatywnych przykładów i są w stanie na tej podstawie generalizować, czyli stosować zdobytą wiedzę do nowych, nieznanych wcześniej sytuacji.

To zdolność do uczenia się i generalizacji jest najbardziej cenioną cechą sieci neuronowych. Sprawia ona, że sieci neuronowe są niezwykle cenne w dziedzinach takich jak rozpoznawanie wzorców, przetwarzanie języka naturalnego czy analiza danych. Dzięki temu, że sieci te nie wymagają żadnych teoretycznych założeń odnośnie do rozwiązywanego problemu, mogą być stosowane w sposób bardzo elastyczny, co otwiera szerokie możliwości ich praktycznego zastosowania w nowoczesnych technologiach informacyjnych. Sztuczne sieci neuronowe zostały przygotowane na dane wejściowe określonego tupu, dzięki czemu produkują pożądany przez programistę wynik.

Warstwy sieci neuronowych

W sieci neuronowej warstwa wejściowa i warstwa wyjściowa funkcjonują jako interfejsy między danymi zewnętrznymi, a procesem przetwarzania informacji przez sieć.

Warstwa wejściowa

Jest pierwszym punktem kontaktu sieci z danymi, na których ma operować. Jej głównym zadaniem jest odbiór i przekazywanie danych wejściowych do kolejnych warstw sieci w sposób, który umożliwia dalsze przetwarzanie. Neurony w tej warstwie nie wykonują żadnych operacji transformacyjnych na danych; zamiast tego, każdy neuron przekazuje otrzymaną informację dalej, będąc bezpośrednio połączonym z danymi wejściowymi. Liczba neuronów w tej warstwie jest zwykle równa liczbie cech w danych wejściowych. Przykładowo, w zadaniu rozpoznawania obrazu, gdzie dane wejściowe mogą być obrazami o rozdzielczości 28×28 pikseli, warstwa wejściowa będzie składała się z 784 neuronów, odpowiadając każdemu pikselowi obrazu.

Warstwa wyjściowa 

Warstwa wyjściowa sieci neuronowej jest z kolei odpowiedzialna za prezentację wyników procesu uczenia. Neurony w tej warstwie agregują i transformują sygnały otrzymywane z wewnętrznych warstw sieci, produkując ostateczne wyniki, które odpowiadają zadaniom, jakie sieć ma wykonać. Na przykład w zadaniu klasyfikacji, warstwa wyjściowa może składać się z liczby neuronów równoważnej liczbie kategorii, do których dane mogą być przypisane. Każdy neuron wyjściowy produkuje wartość, która jest zazwyczaj interpretowana jako prawdopodobieństwo przynależności danego wejścia do konkretnej klasy. Funkcja aktywacji stosowana w tej warstwie pomaga przekształcić wyniki działania sieci na użyteczne formaty wyjściowe.

Rodzaje sieci neuronowych

Typy sieci neuronowych można sklasyfikować na podstawie ich struktury oraz zasad działania, przy czym wspólną cechą dla wszystkich jest ich budowa, składająca się z połączonych synapsami neuronów, gdzie każda synapsa ma przypisane wagi interpretowane różnie w zależności od modelu sieci.

Sieci jednokierunkowe

Są podstawowym typem sieci neuronowych, w których przepływ informacji odbywa się bez żadnego sprzężenia zwrotnego. Taka struktura zapewnia, że sygnał przekazywany jest przez każdy neuron dokładnie raz. Najprostszym przykładem jest perceptron progowy, który został opracowany w 1943 roku. Sieci te mogą być rozbudowywane do form jedno- lub wielowarstwowych, gdzie te drugie, dzięki stosowaniu nieliniowych funkcji przejścia, na przykład tangens hiperboliczny, posiadają zdolność do nieliniowej separacji wzorców wejściowych, co czyni je efektywnymi uniwersalnymi klasyfikatorami. Do uczenia takich sieci wykorzystuje się algorytmy oparte na spadku gradientowym, w tym algorytm propagacji wstecznej.

Sieci rekurencyjne

Są to sieci, w których występują cykliczne połączenia między neuronami, tworzące graf z cyklami. Pozwala to na dynamiczne zachowanie sieci, co jest wykorzystywane w modelach, na przykład sieci Hopfielda, która jest układem gęsto połączonych neuronów, realizującym dynamikę zbieżną do preferowanych wzorców, czy maszyna Boltzmanna, będąca stochastyczną modyfikacją sieci Hopfielda, umożliwiającą uczenie neuronów ukrytych. Obie te sieci znajdują zastosowanie w systemach rozpoznawania obrazów, mowy oraz w rozwiązywaniu problemów optymalizacyjnych.

Samoorganizujące się mapy

SOM – znane również jako sieci Kohonena, stanowią specjalny rodzaj sieci, które adaptują swoją strukturę do analizowanych danych przez zmiany współrzędnych neuronów. Takie sieci są szczególnie przydatne w klasyfikacji wzorców danych, takich jak mowa ciągła, tekst czy muzyka oraz w modelowaniu przestrzennym skanowanych obiektów.

Inne sztuczne sieci neuronowe 

Wśród innych popularnych modeli sieci neuronowych wyróżnić można maszyny wektorów nośnych (SVM), sieci oparte na radialnych funkcjach bazowych (RBF) oraz sieci przesyłające żetony. Nowością są również sieci oparte na neuronach impulsujących, które odzwierciedlają bardziej skomplikowane mechanizmy przetwarzania informacji, naśladując działanie rzeczywistych neuronów biologicznych. Każdy z tych modeli ma swoje specyficzne zastosowania i jest wykorzystywany w zależności od szczególnych wymagań problemów, które mają rozwiązać.

Znaczenie sztucznych sieci neuronowych 

Sieci neuronowe są niezwykle ważne nie tylko dla sztucznej inteligencji, ale dla wielu innych projektów. Dzieje się tak ze względu na:

• Zdolność do uczenia się i adaptacji – sieci neuronowe potrafią uczyć się na podstawie dostarczonych danych i doskonalić swoją wydajność w miarę otrzymywania nowych informacji. Ta zdolność sprawia, że mogą one skutecznie modelować złożone wzorce i zachowania, które są trudne do przewidzenia za pomocą tradycyjnych metod analitycznych. Wspierają one AI w procesie uczenia, dzięki czemu użytkownik może zadać każde pytanie. 
• Generalizację i wnioskowanie – sieci neuronowe mogą uogólniać na podstawie zdobytej wiedzy, co umożliwia im przewidywanie i wnioskowanie na temat danych, których wcześniej nie przetwarzały. Dzięki temu mogą one efektywnie radzić sobie w dynamicznie zmieniających się warunkach i aplikacjach.
• Odkrywanie ukrytych zależności – mogą one odkrywać nieliniowe i złożone powiązania, które często są ukryte i niezauważalne dla tradycyjnych metod. To czyni je nieocenionym narzędziem w dziedzinach, takich jak bioinformatyka, chemia czy finanse, gdzie zależności między zmiennymi są często zbyt skomplikowane, aby mogły być opisane prostymi modelami matematycznymi.
• Przewidywanie i modelowanie danych zmiennej natury – sieci neuronowe są wyjątkowo skuteczne w modelowaniu danych, które wykazują wysoką zmienność, takich jak serie czasowe w finansach. Pozwala to na przewidywanie rzadkich zdarzeń, na przykład oszustw finansowych czy awarii systemów, co jest kluczowe dla bezpieczeństwa i efektywności wielu procesów.
• Wszechstronność zastosowań – od wykrywania oszustw, przez optymalizację logistyki, rozpoznawanie mowy, diagnostykę medyczną, aż po finansowe prognozy i automatyzację systemów sterowania — sieci neuronowe pomagają w rozwiązywaniu złożonych problemów w różnych dziedzinach, często przewyższając skutecznością inne dostępne technologie. Splotowe sieci neuronowe mogą wykrywać obiekty i klasyfikować obrazy. 

Zastosowania sieci neuronowych 

Sztuczne sieci neuronowe, choć nie stanowią doskonałego odwzorowania ludzkiego mózgu, wykazują cechy podobne do biologicznych układów neuronowych. Przykładowo, potrafią one uogólniać zdobytą wiedzę, aktualizować informacje w odpowiedzi na nowo napotkane wzorce oraz czasem dawać mylne odpowiedzi w sytuacjach przepełnienia, co przypomina zachowania ludzkiego mózgu. Są one również używane w modelowaniu różnych schorzeń neurologicznych, co pozwala na lepsze zrozumienie mechanizmów ich działania.

Znajdują one szerokie zastosowanie w różnych dziedzinach techniki i nauki, gdzie ich zdolność do rozpoznawania i klasyfikacji wzorców, predykcji danych czasowych, analizy danych statystycznych, a także odszumianiu i kompresji obrazu i dźwięku jest niezwykle wartościowa. W praktyce, sieci te wykorzystywane są w tak zróżnicowanych dziedzinach, jak diagnostyka układów elektronicznych, badania psychiatryczne, prognozy giełdowe, poszukiwania zasobów naturalnych, analiza badań medycznych, optymalizacja procesów produkcyjnych oraz w zarządzaniu odpadami.

Magazyn “BYTE” podaje liczne przykłady zastosowań sieci neuronowych, które obejmują między innymi prognostykę sprzedaży, planowanie remontów maszyn, selekcję celów w śledztwach kryminalistycznych, dobór pracowników oraz sterowanie procesami przemysłowymi. W dziedzinie nauk technicznych sieci te są używane do aproksymacji, przewidywania danych wyjściowych na podstawie danych wejściowych bez konieczności definiowania jawnego związku pomiędzy nimi, co pozwala na automatyzację procesów biznesowych i wykrywanie istotnych powiązań między danymi.