Sztuczna sieć neuronowa (ang. Artificial Neural Network, ANN) to model inspirowany biologicznymi sieciami neuronowymi, które tworzą ludzki mózg. Jest to kluczowa koncepcja w dziedzinie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, szeroko stosowana w różnych obszarach, takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego, robotyka czy prognozowanie danych.
Struktura sztucznej sieci neuronowej:
Sztuczna sieć neuronowa składa się z jednostek zwanych neuronami lub węzłami, które są ułożone w warstwy. Te neurony są ze sobą połączone za pomocą wag, które są modyfikowane w procesie uczenia się sieci.
- Warstwa wejściowa – Przyjmuje dane wejściowe, które następnie są przetwarzane przez sieć. Każdy neuron w warstwie wejściowej reprezentuje jedną cechę danych wejściowych.
- Warstwy ukryte – Znajdują się między warstwą wejściową a wyjściową i odpowiadają za przetwarzanie informacji. Im więcej warstw ukrytych i neuronów w każdej z nich, tym bardziej złożone wzorce sieć może rozpoznawać. Sieci neuronowe z wieloma warstwami ukrytymi są nazywane głębokimi sieciami neuronowymi (ang. Deep Neural Networks, DNN).
- Warstwa wyjściowa – Odpowiada za generowanie wyniku. W zależności od problemu, może to być klasyfikacja (np. „kot” lub „pies”) lub wartość ciągła (np. prognoza cen).
Neuron:
Każdy neuron w sztucznej sieci neuronowej przyjmuje wiele wejść, które są ważone (przez wagi neuronowe), a następnie przekształcane przy użyciu funkcji aktywacji. Proces ten decyduje, czy neuron „aktywizuje się” i przekazuje sygnał dalej do kolejnych neuronów.
Kluczowe elementy sieci neuronowej:
- Wagi – Każde połączenie między neuronami ma przypisaną wagę, która określa siłę sygnału przekazywanego z jednego neuronu do drugiego. Wagi są najważniejszymi parametrami sieci i są optymalizowane w procesie uczenia się.
- Funkcja aktywacji – Neurony używają funkcji aktywacji do przekształcenia swojej sumy ważonej w wartość wyjściową. Popularne funkcje aktywacji to:
- ReLU (Rectified Linear Unit) – Zwraca wartość maksymalną między zerem a wejściem, co pomaga w rozwiązywaniu problemu nieliniowości.
- Sigmoid – Przekształca wartości w zakres od 0 do 1, co jest użyteczne w problemach klasyfikacji binarnej.
- Softmax – Używana do klasyfikacji wieloklasowej, przekształca wartości na prawdopodobieństwa, które sumują się do 1.
- Propagacja wsteczna (ang. Backpropagation) – Algorytm używany do trenowania sieci neuronowej. Działa poprzez obliczanie gradientów błędu (różnicy między przewidywaną a rzeczywistą wartością) i aktualizowanie wag w sieci w celu minimalizacji tego błędu. Proces ten jest oparty na regule łańcuchowej pochodnych.
- Funkcja kosztu – Mierzy różnicę między wyjściem sieci a prawdziwą etykietą danych. Celem procesu uczenia jest minimalizacja tej funkcji poprzez dostosowanie wag.
- Optymalizator – Algorytm używany do dostosowania wag w trakcie uczenia. Najpopularniejszym optymalizatorem jest algorytm Gradientu Stochastycznego (SGD), a ulepszone wersje to Adam, RMSprop.
Rodzaje sieci neuronowych:
- Sieci jednokierunkowe (Feedforward Neural Networks, FNN) – Najprostszy typ sieci, w którym informacje przepływają tylko w jednym kierunku: od warstwy wejściowej do wyjściowej. Nie mają pamięci o poprzednich stanach i są używane głównie do prostych klasyfikacji.
- Sieci rekurencyjne (Recurrent Neural Networks, RNN) – Mają połączenia zwrotne, co oznacza, że mogą „pamiętać” wcześniejsze stany. Dzięki temu są używane do przetwarzania danych sekwencyjnych, takich jak tekst, dźwięk lub dane czasowe.
- LSTM (Long Short-Term Memory) – Specjalna odmiana RNN, która może przechowywać długoterminowe zależności w danych sekwencyjnych.
- Sieci konwolucyjne (Convolutional Neural Networks, CNN) – Szczególnie skuteczne w analizie danych obrazowych. CNN używają operacji konwolucji, aby wykrywać wzorce, takie jak krawędzie, tekstury lub złożone kształty na obrazach.
- Sieci generatywno-adwersacyjne (Generative Adversarial Networks, GANs) – Składają się z dwóch sieci: generatora, który tworzy fałszywe próbki danych (np. obrazy), oraz dyskryminatora, który ocenia, czy próbki są prawdziwe, czy fałszywe. GAN-y są używane do generowania realistycznych obrazów, wideo i tekstu.
Zastosowania sieci neuronowych:
- Rozpoznawanie obrazów – Sieci konwolucyjne są szeroko stosowane w systemach rozpoznawania twarzy, diagnostyce medycznej, analityce obrazowej i w autonomicznych pojazdach.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) – Sieci neuronowe są wykorzystywane w zadaniach takich jak tłumaczenie maszynowe, analiza sentymentu, generowanie tekstu i systemy chatbotów.
- Autonomiczne pojazdy – Sieci neuronowe analizują dane z kamer, radarów i czujników, aby rozpoznać otoczenie pojazdu i podejmować decyzje dotyczące jazdy.
- Predykcja danych – Sieci neuronowe są używane do prognozowania trendów rynkowych, ruchów giełdowych, analizy ryzyka i innych zagadnień związanych z danymi czasowymi.
- Tworzenie sztuki i muzyki – GAN-y i inne sieci neuronowe są używane do generowania oryginalnych dzieł sztuki, muzyki i innych form twórczości, na przykład w projektach deepfake.
Sztuczne sieci neuronowe są wszechstronną i potężną technologią, która znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach. Dzięki ciągłym badaniom i rozwojowi algorytmów, sieci neuronowe stają się coraz bardziej zaawansowane, pozwalając na rozwiązywanie coraz bardziej złożonych problemów.
