Початок штучних нейронних мереж (ШНМ) можна простежити ще у 1950-1960-х роках, коли були проведені перші успішні випробування цих обчислювальних моделей. Революційним дотишнім кроком стало відкриття Френка Розенблатта в 1958 році створення персептрона, фундаментального типу ШНМ, здатного навчатися та визначати шаблони, виконуючи основні завдання класифікації.
Експерименти з персептроном підкреслили його здатність до навчання та категоризації, що стало значним досягненням для майбутніх досліджень нейронних мереж. Хоча персептрон Розенблатта був скромною моделлю, він поклав основи для еволюції складніших архітектур нейронних мереж. Проте ранні ШНМ мали обмеження, як показали дослідники Мінскі та Паперт у 1969 році, що тимчасово гальмувало розвиток дослідження глибинного навчання.
Незважаючи на ці ранні реклами, технологічний та теоретичний розвиток з часом посилив складність нейронних мереж, розширюючи їх застосування. Цей прогрес стимулював розвиток сучасного глибинного навчання, особливо помітного починаючи з початку 21 століття.
Сьогоднішній штучний інтелект опирається на нейронні мережі, емулюючи роботу людського мозку для вирішення проблем та обробки інформації. Нейронні мережі складають основу глибинного навчання, підмножини машинного навчання, та працюють таким чином:
– Структура мережі включає вхідні шари для отримання даних, приховані шари для обробки через перетворення та вихідні шари, які надсилають результати.
– Обробка включає перехід вхідних даних через шари, трансформовані на кожному вузлі за допомогою зваженої суми та функції активації.
– Основні функції активації, такі як ReLU, Sigmoid та Tanh, визначають реакцію нейрона на вхідні дані.
– Під час навчання мережі налаштовують синаптичні зв’язки за допомогою алгоритмів, наприклад, backpropagation, для мінімізації похибок між передбаченнями мережі та справжніми результатами, проходячи кілька епох.
– Оптимізація зменшує функцію втрат, міру відмінності між передбаченнями мережі та справжніми значеннями, за допомогою оптимізаторів, таких як Adam або SGD.
– Загальні можливості узагальнення оцінюються на нових даних для оцінки здатності мережі визнавати шаблони та точність прогнозування на практичних сценаріях.