Как нейронные сети помогают в научных исследованиях и медицине.

Нейронные сети — мощный инструмент для научных исследований и медицины. В последнее время область глубокого обучения приобрела известность, в основном благодаря ее эффективности в выполнении нейровычислительных задач. Термин «глубокое обучение» используется потому, что модель учится характеризовать данные, наблюдая большое количество пар ввода-вывода, а не вручную предоставляя набор правил или определяя параметры.

Глубокие нейронные сети обучаются с помощью обратного распространения. В этом процессе обратное распространение пытается найти наилучшие веса на основе минимизации функции потерь. такие как среднеквадратическая ошибка или перекрестная энтропия (сумма квадратов). Алгоритмы учатся на опыте и постепенно улучшаются с течением времени.

Где используют нейронные сети

Нейронные сети можно использовать для анализа больших наборов данных, выявления закономерностей и прогнозирования. Это делает их особенно полезными в медицинских исследованиях, где они могут помочь в диагностике заболеваний и разработке методов лечения. Нейронные сети также используются при поиске лекарств и разработке персонализированных лекарств. Кроме того, их можно использовать для моделирования сложных систем, таких как человеческий мозг или изменение климата.

С помощью нейронных сетей ученые получают доступ к мощным инструментам, которые позволяют им делать более точные прогнозы и получать ценную информацию о сложных проблемах.

Как работает нейронная сеть

Нейронные сети — это следующий шаг в развитии ИИ, и научное сообщество использует их для моделирования сложных систем. Трехслойная архитектура нейронной сети важна для ее функционирования. «Каждый слой получает сенсорный ввод, преобразует его в вектор признаков и передает его последующим слоям». Входной слой сканирует изображение или другую информацию и применяет один или несколько векторов признаков, таких как края, цвета и текстуры.

Первый слой нейронов отфильтровывает все функции, кроме самых важных. Выходные данные первого слоя возвращаются во входные данные в виде регулируемого веса, подобного булевой функции (например, , 0 если машина есть, 1 если нет).

Второй слой обрабатывает выходные данные первого слоя, но он также обучен распознавать более сложные функции, например, является ли человек мужчиной или женщиной.

Третий слой обрабатывает выходные данные второго слоя таким образом, что позволяет распознавать выражения лица и другие эмоции. Архитектура сетей глубокого обучения может различаться в зависимости от приложения и алгоритма.

«Один общий шаблон проектирования, используемый CNN [сверточные нейронные сети], состоит в том, чтобы выполнять извлечение признаков на фиксированном наборе каналов (глубина), а затем выполнять классификацию на дополнительном набор каналов (ширина), а затем выполнить добавление в каждом слое», — говорится в документе Facebook. Третий слой обучен распознавать лица и эмоции. в видео.