Primele teste pozitive și aplicații ale rețelelor neuronale artificiale datează din anii 1950 și 1960. Momentul definitoriu în istoria rețelelor neuronale a fost crearea perceptronilor de către Frank Rosenblatt în 1958. Perceptronii erau o rețea neuronală cu un singur strat care putea învăța să recunoască modele în datele de intrare și erau capabile să îndeplinească sarcini simple de clasificare.

Primele teste pozitive ale percepției senzoriale, care au demonstrat capacitatea sa de a învăța și de a clasifica, au fost importante pentru dezvoltarea cercetărilor ulterioare asupra rețelelor neuronale. Realizarea lui Rosenblatt a fost un model simplu, dar capacitatea sa de a se adapta și de a învăța din intrări a inspirat cercetarea și dezvoltarea ulterioară a arhitecturilor de rețele neuronale mai complexe. Este de remarcat faptul că rețelele timpurii au avut limitări, pe care Minsky și Papert le-au evidențiat în 1969 în lucrarea lor „Perceptrons”, care a încetinit dezvoltarea cercetării învățării profunde pentru o perioadă.

Cu toate acestea, de-a lungul timpului și odată cu dezvoltarea tehnologiei și a teoriilor matematice, rețelele neuronale au devenit mai avansate și au început să fie utilizate într-o gamă tot mai largă de aplicații practice, ducând la dezvoltarea învățării profunde moderne, care a fost observată încă de la începutul anului. secolul XXI. un secol.

Astăzi, inteligența artificială (IA) bazată pe rețele neuronale imită modul în care creierul uman funcționează pentru a rezolva probleme, a procesa date și a genera cunoștințe.

Rețelele neuronale sunt o componentă fundamentală a învățării profunde, un subdomeniu al învățării automate. Iată cum funcționează IA bazată pe rețele neuronale:

1. Structura unei rețele neuronale

O rețea neuronală constă din straturi de neuroni, care sunt în esență simple unități de procesare. Aceste straturi pot fi împărțite în:

– Stratul de intrare: unde datele sunt introduse în rețea,

– Straturi ascunse: care procesează datele printr-o serie de transformări,

– Stratul de ieșire: care oferă rezultatul funcționării rețelei.

Neuronii din aceste straturi sunt conectați folosind așa-numitele sinapse, adică conexiuni prin care circulă datele. Fiecărei conexiuni i se atribuie o pondere (ChatGPT-4 are aproximativ 175 de miliarde de parametri care sunt văzuți ca echivalenti cu greutățile din rețelele neuronale tradiționale), ceea ce determină cât de influent este un semnal trimis de la un neuron la altul.

2. Procesul de tratament

Datele de intrare (cum ar fi imagini, text sau date digitale) sunt introduse în rețea prin stratul de intrare. Apoi curge printr-unul sau mai multe straturi ascunse, unde este transformat într-un mod care permite rețelei să facă analizele și predicțiile necesare. Fiecare neuron din aceste straturi realizează o sumă ponderată a datelor sale de intrare și le transformă folosind o funcție de activare, care decide dacă și cât de mult un neuron „activează” sau transmite informații.

3. Funcții de activare

Funcțiile de activare sunt elementele de bază care determină dacă un anumit neuron va fi activat și, prin urmare, dacă și cât de puternic va răspunde la semnalele primite. Exemple de funcții de activare sunt:

– ReLU (Unitate liniară rectificată),

– Sigmoid,

– Thanh (umbra hiperbolica).

4. Procesul de învățare

Rețelele neuronale învață din date În timpul procesului de învățare, rețeaua ajustează greutățile sinapselor dintre neuroni. Pentru a face acest lucru, folosește algoritmi precum backpropagation, care permite ajustarea ponderilor într-un mod care minimizează eroarea dintre predicțiile rețelei și rezultatele reale. Acest proces se repetă de mai multe ori, care se numește epoci de învățare.

5. Optimizare și pierdere

Optimizarea este procesul de ajustare a greutăților sinaptice pentru a minimiza ceea ce se numește funcția de pierdere – o măsură a cât de mult diferă predicțiile unei rețele de valorile reale. Cele mai utilizate instrumente de optimizare includ Adam sau SGD (Stochastic Gradient Descent).

6. Generalizare

După ce rețeaua este instruită cu privire la datele de antrenament, este testată capacitatea acesteia de a se generaliza la date noi, necunoscute anterior. Acesta este un pas important care arată cât de bine a învățat rețeaua să recunoască tiparele și să prezică rezultatele în aplicațiile practice.