Sztuczne sieci neuronowe (ANN – Artificial Neural Networks) to podstawowy element współczesnej sztucznej inteligencji, inspirowany sposobem działania ludzkiego mózgu. Składają się z neuronów połączonych wagami, które transformują dane wejściowe w użyteczne wyjścia. Poniższy artykuł omawia strukturę typowej sieci neuronowej na przykładzie przedstawionego schematu.
Struktura sieci neuronowej
Na przedstawionej ilustracji widzimy klasyczną, w pełni połączoną (fully connected) sztuczną sieć neuronową. Składa się ona z trzech głównych warstw:
- Warstwa wejściowa (zaznaczona na niebiesko) – zawiera neurony wejściowe, które przyjmują dane surowe, np. wartości liczbowe, piksele obrazu czy cechy opisujące zjawisko. W tym przypadku są to (x₁, x₂, ..., xₙ).
- Warstwa ukryta (fioletowe neurony) – przetwarza dane, stosując transformacje matematyczne. Każdy neuron w tej warstwie łączy się z neuronami warstwy wejściowej za pomocą wag, które określają siłę połączeń.
- Warstwa wyjściowa (zielone neurony) – generuje końcowy wynik, np. klasyfikację obiektu, przewidywaną wartość liczbową lub inną istotną informację.
Jak działa sztuczna sieć neuronowa?
Działanie sieci neuronowej można podzielić na kilka kluczowych etapów:
- Przekazanie danych wejściowych – każda wartość wejściowa x trafia do odpowiadającego jej neuronu warstwy wejściowej.
- Przemnożenie przez wagi – każda wartość wejściowa jest mnożona przez wagę przypisaną do danego połączenia. Wagi determinują znaczenie poszczególnych wejść.
- Sumowanie i aktywacja – każdy neuron sumuje przemnożone wartości, a następnie stosuje funkcję aktywacji (np. ReLU, sigmoidę lub tanh), co pozwala modelować nieliniowe zależności.
- Przekazanie do kolejnej warstwy – wynik aktywacji przekazywany jest do następnej warstwy neuronów, gdzie proces powtarza się aż do warstwy wyjściowej.
- Uzyskanie wyniku końcowego – neurony warstwy wyjściowej generują finalny wynik modelu.
Znaczenie wag i funkcji aktywacji
Wagi
Wagi są kluczowym elementem sieci neuronowej, ponieważ określają siłę powiązań między neuronami. Początkowo są one ustawiane losowo, a następnie dostrajane w procesie trenowania modelu (np. za pomocą algorytmu backpropagation i optymalizacji gradientowej).
Funkcje aktywacji
Funkcje aktywacji nadają sieci zdolność do modelowania złożonych zależności. Popularne funkcje aktywacji to:
- ReLU (Rectified Linear Unit) –
$$ f(x) = \max(0, x) $$
Powszechnie stosowana w głębokich sieciach neuronowych.
- Sigmoida –
$$ f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} $$
Używana w modelach klasyfikacyjnych.
- Tanh –
$$ f(x) = \frac{e^x - e^{-x}}{e^x + e^{-x}} $$
Często stosowana w sieciach rekurencyjnych.
Zastosowania sztucznych sieci neuronowych
Sieci neuronowe znajdują zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak:
- Rozpoznawanie obrazów i mowy (np. w systemach rozpoznawania twarzy),
- Przetwarzanie języka naturalnego (np. tłumaczenie maszynowe, chatboty),
- Analiza danych i predykcje (np. prognozowanie cen akcji),
- Autonomiczne pojazdy (rozpoznawanie obiektów i sterowanie).
Podsumowanie
Sztuczne sieci neuronowe to fundamentalne narzędzie współczesnej sztucznej inteligencji, naśladujące sposób przetwarzania informacji przez ludzki mózg. Kluczową rolę odgrywają w nich warstwy neuronów, wagi oraz funkcje aktywacji. Dzięki swojej elastyczności i mocy obliczeniowej sieci te znalazły zastosowanie w wielu dziedzinach, rewolucjonizując technologię cyfrową.