• БИНС — бесплатформенная инерциальная навигационная система
• БПЛА — беспилотный летательный аппарат
• ОЧ — ось чувствительности датчика

1. Искусственные нейронные сети

Содержание:

Цели

Задачи

Тема

Оглавление

Введение

Градиентный спуск

Инерциальные навигационные системы благодаря MEMS-датчикам инженеры сейчас начинают использовать везде, где есть движение. В зависимости уровня требуемой точности как по углу, так и по координатам применяют МЕМS-датчики разного уровня цены и интегрированности: от уровня "все датчики в одной микросхеме" до уровня "один датчик - одна микросхема". А сама инерциальная навигация, как часть инженерных систем, впервые появилась в торпедах, кораблях, ракетах и самолетах.

В этой статье вы познакомитесь с основами работы искусственных нейронов. В последующих статьях мы изучим основы работы нейронных сетей и напишем простейшую нейронную сеть на python.

Нейросети отчасти будто подрывают традиционную теорию машинного обучения, которая сильно опирается на идеи теории вероятности и статистики. В чём же заключается загадка их успеха?

Исследователи показывают, что сети с бесконечным числом нейронов математически эквивалентны более простым моделям машинного обучения — ядерным методам. Поразительные результаты можно объяснить, если эта эквивалентность простирается дальше «идеальных» нейронных сетей. Подробности рассказываем к старту нашего флагманского курса по Data Science.

Научная группа из Московского Энергетического Института провела исследование о наиболее распространённых методах и способах построения нейросетевого программного обеспечения. В данной цикле статей мы расскажем какие знания о нейросетях нужно иметь, если вы решили профессионально разрабатывать нейросети.

 Часть первая. Немного о работе с данными

Считается, что четвертая промышленная революция или Индустрия 4.0 (англ. The Fourth Industrial Revolution) — приведёт к массовому внедрению кибертехнических систем в производство и обслуживание человеческих потребностей, включая быт, труд и досуг, а это значит, что завтра ты можешь остаться со свои спагетти-кодом никому не нужным. Выход один-быть на шаг впереди и управлять тем, что когда-нибудь сможет управлять тобой.

Научная группа из Московского Энергетического Института провела исследование о наиболее распространённых методах и способах построения нейросетевого программного обеспечения. Мы снова с вами, чтобы рассказать о том, что нужно делать, когда у вас уже есть данные, которые необходимо как-то обрабатывать.

(А как сделать все правильно читайте здесь: Методы и способы построения нейросетевого ПО. Что надо знать, если вы решили профессионально разрабатывать ИНС. Часть 1)

 Часть вторая. Построение модели нейронной сети

Искусственная нейронная сеть — это математическая модель, в то время как её программная реализация лишь воплощает эту модель в коде. Подобно своему прообразу — биологической нейронной сети, ИНС состоит из множества связанных элементов, называемых нейронами. Каждый нейрон генерирует численный сигнал, который совместно с другими сигналами нейронов преобразуется в результирующее значение.

В условиях современности не составляет особенных проблем использовать готовую нейросеть для обучения ее на основе своих данных. В зависимости от типа модели, структуры и прочего можно получить различные прогнозные данные. Тут на первый план выходят задача обучения и тестирования модели.

Мы, коллектив из Московского Энергетического Института, написали эту заметку, для того чтобы сложный мир нейронных сетей стал для вас чуточку проще.