25 октября 2024 г.
Узнайте, как нейронные сети преобразуют современные технологии - от контроля качества в цепочках поставок до автономных проверок коммунальных служб с помощью беспилотников.
За последние несколько десятилетий нейронные сети стали строительными блоками многих ключевых инноваций в области искусственного интеллекта (ИИ). Нейронные сети - это вычислительные модели, которые пытаются имитировать сложные функции человеческого мозга. Они помогают машинам учиться на основе данных и распознавать закономерности для принятия обоснованных решений. Благодаря этому они позволяют развивать такие области ИИ, как компьютерное зрение и глубокое обучение, в таких секторах, как здравоохранение, финансы и самоуправляемые автомобили.
Понимание того, как работает нейронная сеть, может дать вам лучшее представление о "черном ящике", которым является ИИ, и поможет понять, как передовые технологии интегрируются в наши повседневные функции. В этой статье мы рассмотрим, что такое нейронные сети, как они работают и как они развивались на протяжении многих лет. Мы также рассмотрим, какую роль они играют в приложениях компьютерного зрения. Давайте начнем!
Прежде чем подробно обсуждать нейронные сети, давайте рассмотрим перцептроны. Они являются самым базовым типом нейронных сетей и служат основой для построения более сложных моделей.
Перцептрон - это линейный алгоритм машинного обучения , используемый для контролируемого обучения (обучение на основе маркированных обучающих данных). Он также известен как однослойная нейронная сеть и обычно используется для задач бинарной классификации, которые различают два класса данных. Если вы пытаетесь представить себе перцептрон, вы можете думать о нем как об одном искусственном нейроне.
Перцептрон может принимать несколько входных сигналов, комбинировать их с весами, определять, к какой категории они относятся, и действовать как простое устройство для принятия решений. Он состоит из четырех основных параметров: входных значений (также называемых узлами), весов и смещений, суммы сети и функции активации.
Вот как это работает:
Перцептроны играют важную роль в понимании основ компьютерного зрения. Они являются основой продвинутых нейронных сетей. В отличие от перцептронов, нейронные сети не ограничиваются одним слоем. Они состоят из нескольких слоев взаимосвязанных перцептронов, что позволяет им изучать сложные нелинейные паттерны. Нейронные сети могут решать более сложные задачи и выдавать как двоичные, так и непрерывные выходные данные. Например, нейронные сети можно использовать для решения сложных задач компьютерного зрения, таких как сегментация объектов и оценка позы.
История нейронных сетей насчитывает несколько десятилетий и полна исследований и интересных открытий. Давайте подробнее рассмотрим некоторые из этих ключевых событий.
Вот краткий обзор первых этапов:
В XXI веке исследования в области нейронных сетей пошли в гору, что привело к еще большему прогрессу. В 2000-х годах ключевую роль в развитии глубокого обучения сыграла работа Хинтона над ограниченными машинами Больцмана - типом нейронных сетей, которые находят закономерности в данных. Она упростила обучение глубоких сетей, помогла преодолеть проблемы со сложными моделями и сделала глубокое обучение более практичным и эффективным.
Затем, в 2010-х годах, исследования резко ускорились благодаря развитию больших данных и параллельных вычислений. Ярким событием этого времени стала победа AlexNet в конкурсе ImageNet (2012). AlexNet, глубокая конволюционная нейронная сеть, стала большим прорывом, поскольку показала, насколько мощным может быть глубокое обучение для задач компьютерного зрения, таких как точное распознавание изображений. Это послужило толчком к быстрому развитию ИИ в области визуального распознавания.
Сегодня нейронные сети развиваются благодаря таким инновациям, как трансформаторы, которые отлично подходят для понимания последовательностей, и графовые нейронные сети, которые хорошо работают со сложными взаимосвязями в данных. Такие техники, как трансферное обучение - использование модели, обученной на одной задаче, для решения другой - и самоподдерживающеесяобучение, при котором модели обучаются без использования маркированных данных, также расширяют возможности нейросетей.
Теперь, когда мы разобрались с основами, давайте поймем, что именно представляет собой нейронная сеть. Нейронные сети - это тип модели машинного обучения, в которой используются взаимосвязанные узлы или нейроны в многослойной структуре, напоминающей человеческий мозг. Эти узлы или нейроны обрабатывают данные и учатся на них, что позволяет им выполнять такие задачи, как распознавание образов. Кроме того, нейронные сети адаптивны, поэтому они могут учиться на своих ошибках и совершенствоваться с течением времени. Это дает им возможность более точно решать сложные задачи, такие как распознавание лиц.
Нейронные сети состоят из нескольких параллельно работающих процессоров, объединенных в слои. Они состоят из входного слоя, выходного слоя и нескольких скрытых слоев между ними. Входной слой получает исходные данные, подобно тому, как наши зрительные нервы принимают визуальную информацию.
Каждый слой передает свой выход следующему, а не работает напрямую с исходным входом, подобно тому, как нейроны в мозге передают сигналы от одного к другому. Последний слой производит выходной сигнал сети. Используя этот процесс, искусственная нейронная сеть (ИНС) может научиться выполнять задачи компьютерного зрения, такие как классификация изображений.
Разобравшись с тем, что такое нейронные сети и как они работают, давайте рассмотрим приложение, демонстрирующее потенциал нейронных сетей в компьютерном зрении.
Нейронные сети составляют основу моделей компьютерного зрения, таких как Ultralytics YOLO11, и могут быть использованы для визуального осмотра линий электропередачи с помощью беспилотников. Коммунальная промышленность сталкивается с логистическими проблемами, когда речь идет об осмотре и обслуживании обширных сетей линий электропередачи. Эти линии часто тянутся по всем направлениям - от оживленных городских районов до отдаленных труднопроходимых ландшафтов. Традиционно такие осмотры проводились наземными бригадами. Несмотря на свою эффективность, эти ручные методы являются дорогостоящими, отнимают много времени и могут подвергать работников опасности, связанной с окружающей средой и электричеством. Исследования показывают, что работа на инженерных коммуникациях входит в десятку самых опасных профессий в Америке с ежегодным уровнем смертности от 30 до 50 человек на 100 000.
Однако технология инспекции с помощью дронов может сделать воздушные инспекции более практичным и экономически эффективным вариантом. Современные технологии позволяют дронам летать на большие расстояния, не требуя частой замены аккумуляторов во время инспекции. Многие беспилотники теперь оснащены системой искусственного интеллекта, функциями автоматического обхода препятствий и улучшенными возможностями обнаружения повреждений. Эти функции позволяют им осматривать людные места с большим количеством линий электропередач и получать высококачественные изображения с больших расстояний. Многие страны переходят на использование беспилотников и компьютерного зрения для обследования линий электропередачи. Например, в Эстонии 100 % всех проверок линий электропередачи выполняются с помощью таких дронов.
Нейронные сети прошли долгий путь от исследований до применения и стали важной частью современных технологических достижений. Они позволяют машинам обучаться, распознавать закономерности и принимать обоснованные решения на основе полученных знаний. От здравоохранения и финансов до автономных транспортных средств и производства - эти сети стимулируют инновации и преобразуют отрасли. По мере того как мы продолжаем изучать и совершенствовать модели нейронных сетей, становится все более очевидным их потенциал для переопределения еще большего числа аспектов нашей повседневной жизни и деловых операций.
Чтобы узнать больше, посетите наш репозиторий GitHub и присоединяйтесь к нашему сообществу. Изучите применение ИИ в производстве и сельском хозяйстве на страницах наших решений. 🚀
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
TR
VI
AR.webp)
