例如，要创建一个可以识别照片中的猫的程序，您还可以使用神经网络。神经网络是一种基于数据和示例而不是严格的规则和算法进行学习的计算机程序。神经网络本身不会编制一长串描述猫的外观特征，而是从数百万张照片中提取它们，并使用它们在新图像中识别它们。
这意味着神经网络能够考虑可能改变猫外观的不同条件、姿势或服装。例如，它可以学习识别猫，即使它们装扮成圣诞老人或超级英雄，因为它是根据大量不同的数据进行训练的。
神经网络模拟人脑的组织，其中算法表示为通过 博蒂姆数据库 突触相互作用并相互传输信号的神经元。学习的有效性取决于这些信号的强度。
“神经网络”的概念及其变体
例如，当学习识别猫时，神经网络在负责识别面部和胡须的神经元之间建立了牢固的连接，这使得它能够更准确地确定结果。
神经网络经过优化，可以通过组织不同级别的神经元来快速处理任务：
输入层。该层接收图像像素形式的数据。其中的每个神经元对应一个像素并获取其值。
隐藏层。这里处理数据并识别特征：例如，神经网络可以识别猫、帽子、草和其他图像细节。隐藏层的数量和复杂性可能会有所不同，层数越多，网络识别复杂模式的效率就越高。
输出层。在这一层中，神经网络收集处理后的数据并产生最终结果。例如，她可能会说，“这是穿靴子的猫在镜头前看起来很可爱的表情包中的图像。”
值得注意的是，神经网络没有思维或意识。其功能基于算法和数学公式。它可以学习并适应不同的任务，使其成为处理信息和识别数据模式的强大工具。
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有几种流行的神经网络架构，每种架构都有自己的特点和自己的工作应用：
感知器。它是最早的神经网络模型之一，由 Frank Rosenblatt 于 1958 年开发。由单层神经元组成，能够调整权重以进行纠错。与更复杂的模型相比，它是原始的。
多层神经网络。在感知器之后，很明显他在非标准条件下识别物体的能力有限。多层神经网络已被开发用于从数据中提取抽象特征并解决更灵活的问题，例如无论光照或倾斜角度如何都可以识别物体。
循环神经网络。他们专门处理文本、语音、音频或视频等数据。他们能够记住一系列数据，理解其上下文，并预测接下来会发生什么。此类神经网络的工作示例包括 Google 翻译和 Yandex 的语音助手“Alice”。
爱丽丝（Yandex）
卷积神经网络。专为处理图像而设计。它们可以执行物体识别、图像生成、处理和背景去除等任务。为此，他们使用卷积和池化算法，这使他们能够突出显示图像不同层上的重要特征。
生成神经网络。能够创建新数据，无论是图像、文本还是其他类型的内容。此类神经网络的示例包括图像生成器 Midjourney 和 DALL-E、文本数据生成器 ChatGPT 以及处理图像和照片的 Lensa 自拍处理器。
我们介绍了最著名的神经网络架构，它们对人工智能领域产生了重大影响。如果您对完整列表感兴趣，可以查看阿西莫夫研究所的神经网络动物园。
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亚历山大·库列绍夫
亚历山大·库列绍夫
销售发电机有限责任公司总经理
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神经网络如何工作？
神经元的结构是使用软件代码重新创建的，使用细胞而不是包含有限范围值的轴突。有关“神经冲动”的信息由数学公式和数字表示。
神经元之间的连接也通过软件实现。一个神经元将计算出的信息传输到另一个神经元，然后另一个神经元接收、处理该信息并进一步传输结果。这个过程使得信息在整个网络中传播，神经元的内部参数在学习过程中发生变化。
