На чем программировать нейронные сети. Тонкая настройка, создать нейронную сеть

Мозг - штука сложная, но и его можно разделить на несколько основных частей и операций:

Возбудитель может быть и внутренним (например, образ или идея):

А теперь взглянем на основные и упрощенные части мозга:

Мозг вообще похож на кабельную сеть.

Нейрон - основная единица исчислений в мозге, он получает и обрабатывает химические сигналы других нейронов, и, в зависимости от ряда факторов, либо не делает ничего, либо генерирует электрический импульс, или Потенциал Действия, который затем через синапсы подает сигналы соседним связанным нейронам:

Сны, воспоминания, саморегулируемые движения, рефлексы да и вообще все, что вы думаете или делаете - все происходит благодаря этому процессу: миллионы, или даже миллиарды нейронов работают на разных уровнях и создают связи, которые создают различные параллельные подсистемы и представляют собой биологическую нейронную сеть .

Разумеется, это всё упрощения и обобщения, но благодаря им мы можем описать простую
нейронную сеть:

И описать её формализовано с помощью графа:

Тут требуются некоторые пояснения. Кружки - это нейроны, а линии - это связи между ними,
и, чтобы не усложнять на этом этапе, взаимосвязи представляют собой прямое передвижение информации слева направо . Первый нейрон в данный момент активен и выделен серым. Также мы присвоили ему число (1 - если он работает, 0 - если нет). Числа между нейронами показывают вес связи.

Графы выше показывают момент времени сети, для более точного отображения, нужно разделить его на временные отрезки:

Для создания своей нейронной сети нужно понимать, как веса влияют на нейроны и как нейроны обучаются. В качестве примера возьмем кролика (тестового кролика) и поставим его в условия классического эксперимента.

Когда на них направляют безопасную струю воздуха, кролики, как и люди, моргают:

Эту модель поведения можно нарисовать графами:

Как и в предыдущей схеме, эти графы показывают только тот момент, когда кролик чувствует дуновение, и мы таким образом кодируем дуновение как логическое значение. Помимо этого мы вычисляем, срабатывает ли второй нейрон, основываясь на значении веса. Если он равен 1, то сенсорный нейрон срабатывает, мы моргаем; если вес меньше 1, мы не моргаем: у второго нейрона предел - 1.

Введем еще один элемент - безопасный звуковой сигнал:

Мы можем смоделировать заинтересованность кролика так:

Основное отличие в том, что сейчас вес равен нулю , поэтому моргающего кролика мы не получили, ну, пока, по крайней мере. Теперь научим кролика моргать по команде, смешивая
раздражители (звуковой сигнал и дуновение):

Важно, что эти события происходят в разные временные эпохи , в графах это будет выглядеть так:

Сам по себе звук ничего не делает, но воздушный поток по-прежнему заставляет кролика моргать, и мы показываем это через веса, умноженные на раздражители (красным).

Обучение сложному поведению можно упрощённо выразить как постепенное изменение веса между связанными нейронами с течением времени.

Чтобы обучить кролика, повторим действия:

Для первых трех попыток схемы будут выглядеть так:

Обратите внимание, что вес для звукового раздражителя растет после каждого повтора (выделено красным), это значение сейчас произвольное - мы выбрали 0.30, но число может быть каким угодно, даже отрицательным. После третьего повтора вы не заметите изменения в поведении кролика, но после четвертого повтора произойдет нечто удивительное - поведение изменится.

Мы убрали воздействие воздухом, но кролик все еще моргает, услышав звуковой сигнал! Объяснить это поведение может наша последняя схемка:

Мы обучили кролика реагировать на звук морганием.

В условиях реального эксперимента такого рода может потребоваться более 60 повторений для достижения результата.

Теперь мы оставим биологический мир мозга и кроликов и попробуем адаптировать всё, что
узнали, для создания искусственной нейросети. Для начала попробуем сделать простую задачу.

Допустим, у нас есть машина с четырьмя кнопками, которая выдает еду при нажатии правильной
кнопки (ну, или энергию, если вы робот). Задача - узнать, какая кнопка выдает вознаграждение:

Мы можем изобразить (схематично), что делает кнопка при нажатии следующим образом:

Такую задачу лучше решать целиком, поэтому давайте посмотрим на все возможные результаты, включая правильный:

Нажмите на 3-ю кнопку, чтобы получить свой ужин.

Чтобы воспроизвести нейронную сеть в коде, нам для начала нужно сделать модель или график, с которым можно сопоставить сеть. Вот один подходящий под задачу график, к тому же он хорошо отображает свой биологический аналог:

Эта нейронная сеть просто получает входящую информацию - в данном случае это будет восприятие того, какую кнопку нажали. Далее сеть заменяет входящую информацию на веса и делает вывод на основе добавления слоя. Звучит немного запутанно, но давайте посмотрим, как в нашей модели представлена кнопка:

Обратите внимание, что все веса равны 0, поэтому нейронная сеть, как младенец, совершенно пуста, но полностью взаимосвязана.

Таким образом мы сопоставляем внешнее событие с входным слоем нейронной сети и вычисляем значение на ее выходе. Оно может совпадать или не совпадать с реальностью, но это мы пока проигнорируем и начнем описывать задачу понятным компьютеру способом. Начнем с ввода весов (будем использовать JavaScript):

Var inputs = ; var weights = ; // Для удобства эти векторы можно назвать
Следующий шаг - создание функции, которая собирает входные значения и веса и рассчитывает значение на выходе:

Function evaluateNeuralNetwork(inputVector, weightVector){ var result = 0; inputVector.forEach(function(inputValue, weightIndex) { layerValue = inputValue*weightVector; result += layerValue; }); return (result.toFixed(2)); } // Может казаться комплексной, но все, что она делает - это сопоставляет пары вес/ввод и добавляет результат
Как и ожидалось, если мы запустим этот код, то получим такой же результат, как в нашей модели или графике…

EvaluateNeuralNetwork(inputs, weights); // 0.00
Живой пример: Neural Net 001 .

Следующим шагом в усовершенствовании нашей нейросети будет способ проверки её собственных выходных или результирующих значений сопоставимо реальной ситуации,
давайте сначала закодируем эту конкретную реальность в переменную:

Чтобы обнаружить несоответствия (и сколько их), мы добавим функцию ошибки:

Error = Reality - Neural Net Output
С ней мы можем оценивать работу нашей нейронной сети:

Но что более важно - как насчет ситуаций, когда реальность дает положительный результат?

Теперь мы знаем, что наша модель нейронной сети не работает (и знаем, насколько), здорово! А здорово это потому, что теперь мы можем использовать функцию ошибки для управления нашим обучением. Но всё это обретет смысл в том случае, если мы переопределим функцию ошибок следующим образом:

Error = Desired Output - Neural Net Output
Неуловимое, но такое важное расхождение, молчаливо показывающее, что мы будем
использовать ранее полученные результаты для сопоставления с будущими действиями
(и для обучения, как мы потом увидим). Это существует и в реальной жизни, полной
повторяющихся паттернов, поэтому оно может стать эволюционной стратегией (ну, в
большинстве случаев).

Var input = ; var weights = ; var desiredResult = 1;
И новую функцию:

Function evaluateNeuralNetError(desired,actual) { return (desired - actual); } // After evaluating both the Network and the Error we would get: // "Neural Net output: 0.00 Error: 1"
Живой пример: Neural Net 002 .

Подведем промежуточный итог . Мы начали с задачи, сделали её простую модель в виде биологической нейронной сети и получили способ измерения её производительности по сравнению с реальностью или желаемым результатом. Теперь нам нужно найти способ исправления несоответствия - процесс, который как и для компьютеров, так и для людей можно рассматривать как обучение.

Как обучать нейронную сеть?

Основа обучения как биологической, так и искусственной нейронной сети - это повторение
и алгоритмы обучения , поэтому мы будем работать с ними по отдельности. Начнем с
обучающих алгоритмов.

В природе под алгоритмами обучения понимаются изменения физических или химических
характеристик нейронов после проведения экспериментов:

Драматическая иллюстрация того, как два нейрона меняются по прошествии времени в коде и нашей модели «алгоритм обучения» означает, что мы просто будем что-то менять в течение какого-то времени, чтобы облегчить свою жизнь. Поэтому давайте добавим переменную для обозначения степени облегчения жизни:

Var learningRate = 0.20; // Чем больше значение, тем быстрее будет процесс обучения:)
И что это изменит?

Это изменит веса (прям как у кролика!), особенно вес вывода, который мы хотим получить:

Как кодировать такой алгоритм - ваш выбор, я для простоты добавляю коэффициент обучения к весу, вот он в виде функции:

Function learn(inputVector, weightVector) { weightVector.forEach(function(weight, index, weights) { if (inputVector > 0) { weights = weight + learningRate; } }); }
При использовании эта обучающая функция просто добавит наш коэффициент обучения к вектору веса активного нейрона , до и после круга обучения (или повтора) результаты будут такими:

// Original weight vector: // Neural Net output: 0.00 Error: 1 learn(input, weights); // New Weight vector: // Neural Net output: 0.20 Error: 0.8 // Если это не очевидно, вывод нейронной сети близок к 1 (выдача курицы) - то, чего мы и хотели, поэтому можно сделать вывод, что мы движемся в правильном направлении
Живой пример: Neural Net 003 .

Окей, теперь, когда мы движемся в верном направлении, последней деталью этой головоломки будет внедрение повторов .

Это не так уж и сложно, в природе мы просто делаем одно и то же снова и снова, а в коде мы просто указываем количество повторов:

Var trials = 6;
И внедрение в нашу обучающую нейросеть функции количества повторов будет выглядеть так:

Function train(trials) { for (i = 0; i < trials; i++) { neuralNetResult = evaluateNeuralNetwork(input, weights); learn(input, weights); } }
Ну и наш окончательный отчет:

Neural Net output: 0.00 Error: 1.00 Weight Vector: Neural Net output: 0.20 Error: 0.80 Weight Vector: Neural Net output: 0.40 Error: 0.60 Weight Vector: Neural Net output: 0.60 Error: 0.40 Weight Vector: Neural Net output: 0.80 Error: 0.20 Weight Vector: Neural Net output: 1.00 Error: 0.00 Weight Vector: // Chicken Dinner !
Живой пример: Neural Net 004 .

Теперь у нас есть вектор веса, который даст только один результат (курицу на ужин), если входной вектор соответствует реальности (нажатие на третью кнопку).

Так что же такое классное мы только что сделали?

В этом конкретном случае наша нейронная сеть (после обучения) может распознавать входные данные и говорить, что приведет к желаемому результату (нам всё равно нужно будет программировать конкретные ситуации):

Кроме того, это масштабируемая модель, игрушка и инструмент для нашего с вами обучения. Мы смогли узнать что-то новое о машинном обучении, нейронных сетях и искусственном интеллекте.

Предостережение пользователям:

• Механизм хранения изученных весов не предусмотрен, поэтому данная нейронная сеть забудет всё, что знает. При обновлении или повторном запуске кода нужно не менее шести успешных повторов, чтобы сеть полностью обучилась, если вы считаете, что человек или машина будут нажимать на кнопки в случайном порядке… Это займет какое-то время.
• Биологические сети для обучения важным вещам имеют скорость обучения 1, поэтому нужен будет только один успешный повтор.
• Существует алгоритм обучения, который очень напоминает биологические нейроны, у него броское название: правило widroff-hoff , или обучение widroff-hoff .
• Пороги нейронов (1 в нашем примере) и эффекты переобучения (при большом количестве повторов результат будет больше 1) не учитываются, но они очень важны в природе и отвечают за большие и сложные блоки поведенческих реакций. Как и отрицательные веса.

Заметки и список литературы для дальнейшего чтения

Биологическое строение мозга - тема не простая, отчасти из-за неточности, отчасти из-за его сложности. Лучше начинать с Neuroscience (Purves) и Cognitive Neuroscience (Gazzaniga). Я изменил и адаптировал пример с кроликом из Gateway to Memory (Gluck), которая также является прекрасным проводником в мир графов.

Еще один шикарный ресурс An Introduction to Neural Networks (Gurney), подойдет для всех ваших нужд, связанных с ИИ.

А теперь на Python! Спасибо Илье Андшмидту за предоставленную версию на Python:

Inputs = weights = desired_result = 1 learning_rate = 0.2 trials = 6 def evaluate_neural_network(input_array, weight_array): result = 0 for i in range(len(input_array)): layer_value = input_array[i] * weight_array[i] result += layer_value print("evaluate_neural_network: " + str(result)) print("weights: " + str(weights)) return result def evaluate_error(desired, actual): error = desired - actual print("evaluate_error: " + str(error)) return error def learn(input_array, weight_array): print("learning...") for i in range(len(input_array)): if input_array[i] > 0: weight_array[i] += learning_rate def train(trials): for i in range(trials): neural_net_result = evaluate_neural_network(inputs, weights) learn(inputs, weights) train(trials)
А теперь на GO! За эту версию благодарю Кирана Мэхера.

Package main import ("fmt" "math") func main() { fmt.Println("Creating inputs and weights ...") inputs:= float64{0.00, 0.00, 1.00, 0.00} weights:= float64{0.00, 0.00, 0.00, 0.00} desired:= 1.00 learningRate:= 0.20 trials:= 6 train(trials, inputs, weights, desired, learningRate) } func train(trials int, inputs float64, weights float64, desired float64, learningRate float64) { for i:= 1; i < trials; i++ { weights = learn(inputs, weights, learningRate) output:= evaluate(inputs, weights) errorResult:= evaluateError(desired, output) fmt.Print("Output: ") fmt.Print(math.Round(output*100) / 100) fmt.Print("\nError: ") fmt.Print(math.Round(errorResult*100) / 100) fmt.Print("\n\n") } } func learn(inputVector float64, weightVector float64, learningRate float64) float64 { for index, inputValue:= range inputVector { if inputValue > 0.00 { weightVector = weightVector + learningRate } } return weightVector } func evaluate(inputVector float64, weightVector float64) float64 { result:= 0.00 for index, inputValue:= range inputVector { layerValue:= inputValue * weightVector result = result + layerValue } return result } func evaluateError(desired float64, actual float64) float64 { return desired - actual }

Вы можете помочь и перевести немного средств на развитие сайта

Искусственная нейронная сеть — совокупность нейронов, взаимодействующих друг с другом. Они способны принимать, обрабатывать и создавать данные. Это настолько же сложно представить, как и работу человеческого мозга. Нейронная сеть в нашем мозгу работает для того, чтобы вы сейчас могли это прочитать: наши нейроны распознают буквы и складывают их в слова.

Искусственная нейронная сеть - это подобие мозга. Изначально она программировалась с целью упростить некоторые сложные вычислительные процессы. Сегодня у нейросетей намного больше возможностей. Часть из них находится у вас в смартфоне. Ещё часть уже записала себе в базу, что вы открыли эту статью. Как всё это происходит и для чего, читайте далее.

С чего всё началось

Людям очень хотелось понять, откуда у человека разум и как работает мозг. В середине прошлого века канадский нейропсихолог Дональд Хебб это понял. Хебб изучил взаимодействие нейронов друг с другом, исследовал, по какому принципу они объединяются в группы (по-научному - ансамбли) и предложил первый в науке алгоритм обучения нейронных сетей.

Спустя несколько лет группа американских учёных смоделировала искусственную нейросеть, которая могла отличать фигуры квадратов от остальных фигур.

Как же работает нейросеть?

Исследователи выяснили, нейронная сеть - это совокупность слоёв нейронов, каждый из которых отвечает за распознавание конкретного критерия: формы, цвета, размера, текстуры, звука, громкости и т. д. Год от года в результате миллионов экспериментов и тонн вычислений к простейшей сети добавлялись новые и новые слои нейронов. Они работают по очереди. Например, первый определяет, квадрат или не квадрат, второй понимает, квадрат красный или нет, третий вычисляет размер квадрата и так далее. Не квадраты, не красные и неподходящего размера фигуры попадают в новые группы нейронов и исследуются ими.

Какими бывают нейронные сети и что они умеют

Учёные развили нейронные сети так, что те научились различать сложные изображения, видео, тексты и речь. Типов нейронных сетей сегодня очень много. Они классифицируются в зависимости от архитектуры - наборов параметров данных и веса этих параметров, некой приоритетности. Ниже некоторые из них.

Свёрточные нейросети

Нейроны делятся на группы, каждая группа вычисляет заданную ей характеристику. В 1993 году французский учёный Ян Лекун показал миру LeNet 1 - первую свёрточную нейронную сеть, которая быстро и точно могла распознавать цифры, написанные на бумаге от руки. Смотрите сами:

Сегодня свёрточные нейронные сети используются в основном с мультимедиными целями: они работают с графикой, аудио и видео.

Рекуррентные нейросети

Нейроны последовательно запоминают информацию и строят дальнейшие действия на основе этих данных. В 1997 году немецкие учёные модифицировали простейшие рекуррентные сети до сетей с долгой краткосрочной памятью. На их основе затем были разработаны сети с управляемыми рекуррентными нейронами.

Сегодня с помощью таких сетей пишутся и переводятся тексты, программируются боты, которые ведут осмысленные диалоги с человеком, создаются коды страниц и программ.

Использование такого рода нейросетей - это возможность анализировать и генерировать данные, составлять базы и даже делать прогнозы.

В 2015 году компания SwiftKey выпустила первую в мире клавиатуру, работающую на рекуррентной нейросети с управляемыми нейронами. Тогда система выдавала подсказки в процессе набранного текста на основе последних введённых слов. В прошлом году разработчики обучили нейросеть изучать контекст набираемого текста, и подсказки стали осмысленными и полезными:

Комбинированные нейросети (свёрточные + рекуррентные)

Такие нейронные сети способны понимать, что находится на изображении, и описывать это. И наоборот: рисовать изображения по описанию. Ярчайший пример продемонстрировал Кайл Макдональд, взяв нейронную сеть на прогулку по Амстердаму. Сеть мгновенно определяла, что находится перед ней. И практически всегда точно:

Нейросети постоянно самообучаются. Благодаря этому процессу:

1. Skype внедрил возможность синхронного перевода уже для 10 языков. Среди которых, на минуточку, есть русский и японский - одни из самых сложных в мире. Конечно, качество перевода требует серьёзной доработки, но сам факт того, что уже сейчас вы можете общаться с коллегами из Японии по-русски и быть уверенными, что вас поймут, вдохновляет.

2. Яндекс на базе нейронных сетей создал два поисковых алгоритма: «Палех» и «Королёв». Первый помогал найти максимально релевантные сайты для низкочастотных запросов. «Палех» изучал заголовки страниц и сопоставлял их смысл со смыслом запросов. На основе «Палеха» появился «Королёв». Этот алгоритм оценивает не только заголовок, но и весь текстовый контент страницы. Поиск становится всё точнее, а владельцы сайтов разумнее начинают подходить к наполнению страниц.

3. Коллеги сеошников из Яндекса создали музыкальную нейросеть: она сочиняет стихи и пишет музыку. Нейрогруппа символично называется Neurona, и у неё уже есть первый альбом:

4. У Google Inbox с помощью нейросетей осуществляется ответ на сообщение. Развитие технологий идет полный ходом, и сегодня сеть уже изучает переписку и генерирует возможные варианты ответа. Можно не тратить время на печать и не бояться забыть какую-нибудь важную договорённость.

5. YouTube использует нейронные сети для ранжирования роликов, причём сразу по двум принципам: одна нейронная сеть изучает ролики и реакции аудитории на них, другая проводит исследование пользователей и их предпочтений. Именно поэтому рекомендации YouTube всегда в тему.

6. Facebook активно работает над DeepText AI - программой для коммуникаций, которая понимает жаргон и чистит чатики от обсценной лексики.

7. Приложения вроде Prisma и Fabby, созданные на нейросетях, создают изображения и видео:

Colorize восстанавливает цвета на чёрно-белых фото (удивите бабушку!).

MakeUp Plus подбирает для девушек идеальную помаду из реального ассортимента реальных брендов: Bobbi Brown, Clinique, Lancome и YSL уже в деле.

8. Apple и Microsoft постоянно апгрейдят свои нейронные Siri и Contana. Пока они только исполняют наши приказы, но уже в ближайшем будущем начнут проявлять инициативу: давать рекомендации и предугадывать наши желания.

А что ещё нас ждет в будущем?

Самообучающиеся нейросети могут заменить людей: начнут с копирайтеров и корректоров. Уже сейчас роботы создают тексты со смыслом и без ошибок. И делают это значительно быстрее людей. Продолжат с сотрудниками кол-центров, техподдержки, модераторами и администраторами пабликов в соцсетях. Нейронные сети уже умеют учить скрипт и воспроизводить его голосом. А что в других сферах?

Аграрный сектор

Нейросеть внедрят в спецтехнику. Комбайны будут автопилотироваться, сканировать растения и изучать почву, передавая данные нейросети. Она будет решать - полить, удобрить или опрыскать от вредителей. Вместо пары десятков рабочих понадобятся от силы два специалиста: контролирующий и технический.

Медицина

В Microsoft сейчас активно работают над созданием лекарства от рака. Учёные занимаются биопрограммированием - пытаются оцифрить процесс возникновения и развития опухолей. Когда всё получится, программисты смогут найти способ заблокировать такой процесс, по аналогии будет создано лекарство.

Маркетинг

Маркетинг максимально персонализируется. Уже сейчас нейросети за секунды могут определить, какому пользователю, какой контент и по какой цене показать. В дальнейшем участие маркетолога в процессе сведётся к минимуму: нейросети будут предсказывать запросы на основе данных о поведении пользователя, сканировать рынок и выдавать наиболее подходящие предложения к тому моменту, как только человек задумается о покупке.

Ecommerce

Ecommerce будет внедрён повсеместно. Уже не потребуется переходить в интернет-магазин по ссылке: вы сможете купить всё там, где видите, в один клик. Например, читаете вы эту статью через несколько лет. Очень вам нравится помада на скрине из приложения MakeUp Plus (см. выше). Вы кликаете на неё и попадаете сразу в корзину. Или смотрите видео про последнюю модель Hololens (очки смешанной реальности) и тут же оформляете заказ прямо из YouTube.

Едва ли не в каждой области будут цениться специалисты со знанием или хотя бы пониманием устройства нейросетей, машинного обучения и систем искусственного интеллекта. Мы будем существовать с роботами бок о бок. И чем больше мы о них знаем, тем спокойнее нам будет жить.

P. S. Зинаида Фолс - нейронная сеть Яндекса, пишущая стихи. Оцените произведение, которое машина написала, обучившись на Маяковском (орфография и пунктуация сохранены):

« Это »

это
всего навсего
что-то
в будущем
и мощь
у того человека
есть на свете все или нет
это кровьа вокруг
по рукам
жиреет
слава у
земли
с треском в клюве

Впечатляет, правда?

В последнее время все чаще и чаще говорят про так званные нейронные сети, дескать вскоре они будут активно применятся и в роботехнике, и в машиностроении, и во многих других сферах человеческой деятельности, ну а алгоритмы поисковых систем, того же Гугла уже потихоньку начинают на них работать. Что же представляют собой эти нейронные сети, как они работают, какое у них применение и чем они могут стать полезными для нас, обо всем этом читайте дальше.

Что такое нейронные сети

Нейронные сети – это одно из направлений научных исследований в области создания искусственного интеллекта (ИИ) в основе которого лежит стремление имитировать нервную систему человека. В том числе ее (нервной системы) способность исправлять ошибки и самообучаться. Все это, хотя и несколько грубо должно позволить смоделировать работу человеческого мозга.

Биологические нейронные сети

Но это определение абзацем выше чисто техническое, если же говорить языком биологии, то нейронная сеть представляет собой нервную систему человека, ту совокупность нейронов в нашем мозге, благодаря которым мы думаем, принимаем те или иные решения, воспринимаем мир вокруг нас.

Биологический нейрон – это специальная клетка, состоящая из ядра, тела и отростков, к тому же имеющая тесную связь с тысячами других нейронов. Через эту связь то и дело передаются электрохимические импульсы, приводящие всю нейронную сеть в состояние возбуждение или наоборот спокойствия. Например, какое-то приятное и одновременно волнующее событие (встреча любимого человека, победа в соревновании и т. д.) породит электрохимический импульс в нейронной сети, которая располагается в нашей голове, что приведет к ее возбуждению. Как следствие, нейронная сеть в нашем мозге свое возбуждение передаст и другим органам нашего тела и приведет к повышенному сердцебиению, более частому морганию глаз и т. д.

Тут на картинке приведена сильно упрощенная модель биологической нейронной сети мозга. Мы видим, что нейрон состоит из тела клетки и ядра, тело клетки, в свою очередь, имеет множество ответвленных волокон, названых дендритами. Длинные дендриты называются аксонами и имеют протяженность много большую, нежели показано на этом рисунке, посредством аксонов осуществляется связь между нейронами, благодаря ним и работает биологическая нейронная сеть в наших с вами головах.

История нейронных сетей

Какова же история развития нейронных сетей в науке и технике? Она берет свое начало с появлением первых компьютеров или ЭВМ (электронно-вычислительная машина) как их называли в те времена. Так еще в конце 1940-х годов некто Дональд Хебб разработал механизм нейронной сети, чем заложил правила обучения ЭВМ, этих «протокомпьютеров».

Дальнейшая хронология событий была следующей:

• В 1954 году происходит первое практическое использование нейронных сетей в работе ЭВМ.
• В 1958 году Франком Розенблатом разработан алгоритм распознавания образов и математическая аннотация к нему.
• В 1960-х годах интерес к разработке нейронных сетей несколько угас из-за слабых мощностей компьютеров того времени.
• И снова возродился уже в 1980-х годах, именно в этот период появляется система с механизмом обратной связи, разрабатываются алгоритмы самообучения.
• К 2000 году мощности компьютеров выросли настолько, что смогли воплотить самые смелые мечты ученых прошлого. В это время появляются программы распознавания голоса, компьютерного зрения и многое другое.

Искусственные нейронные сети

Под искусственными нейронными сетями принято понимать вычислительные системы, имеющие способности к самообучению, постепенному повышению своей производительности. Основными элементами структуры нейронной сети являются:

• Искусственные нейроны, представляющие собой элементарные, связанные между собой единицы.
• – это соединение, которые используется для отправки-получения информации между нейронами.
• Сигнал – собственно информация, подлежащая передаче.

Применение нейронных сетей

Область применения искусственных нейронных сетей с каждым годом все более расширяется, на сегодняшний день они используются в таких сферах как:

• Машинное обучение (machine learning), представляющее собой разновидность искусственного интеллекта. В основе его лежит обучение ИИ на примере миллионов однотипных задач. В наше время машинное обучение активно внедряют поисковые системы Гугл, Яндекс, Бинг, Байду. Так на основе миллионов поисковых запросов, которые все мы каждый день вводим в Гугле, их алгоритмы учатся показывать нам наиболее релевантную выдачу, чтобы мы могли найти именно то, что ищем.
• В роботехнике нейронные сети используются в выработке многочисленных алгоритмов для железных «мозгов» роботов.
• Архитекторы компьютерных систем пользуются нейронными сетями для решения проблемы параллельных вычислений.
• С помощью нейронных сетей математики могут разрешать разные сложные математические задачи.

Типы нейронных сетей

В целом для разных задач применяются различные виды и типы нейронных сетей, среди которых можно выделить:

• сверточные нейронные сети,
• реккурентные нейронные сети,
• нейронную сеть Хопфилда.

Сверточные нейронные сети

Сверточные сети являются одними из самых популярных типов искусственных нейронных сетей. Так они доказали свою эффективность в распознавании визуальных образов (видео и изображения), рекомендательных системах и обработке языка.

• Сверточные нейронные сети отлично масштабируются и могут использоваться для распознавания образов, какого угодно большого разрешения.
• В этих сетях используются объемные трехмерные нейроны. Внутри одного слоя нейроны связаны лишь небольшим полем, названые рецептивным слоем.
• Нейроны соседних слоев связаны посредством механизма пространственной локализации. Работу множества таких слоев обеспечивают особые нелинейные фильтры, реагирующие на все большее число пикселей.

Рекуррентные нейронные сети

Рекуррентными называют такие нейронные сети, соединения между нейронами которых, образуют ориентировочный цикл. Имеет такие характеристики:

• У каждого соединения есть свой вес, он же приоритет.
• Узлы делятся на два типа, вводные узлы и узлы скрытые.
• Информация в рекуррентной нейронной сети передается не только по прямой, слой за слоем, но и между самими нейронами.
• Важной отличительной особенностью рекуррентной нейронной сети является наличие так званой «области внимания», когда машине можно задать определенные фрагменты данных, требующие усиленной обработки.

Рекуррентные нейронные сети применяются в распознавании и обработке текстовых данных (в частотности на их основе работает Гугл переводчик, алгоритм Яндекс «Палех», голосовой помощник Apple Siri).

Нейронные сети, видео

И в завершение интересное видео о нейронных сетях.

При написании статьи старался сделать ее максимально интересной, полезной и качественной. Буду благодарен за любую обратную связь и конструктивную критику в виде комментариев к статье. Также Ваше пожелание/вопрос/предложение можете написать на мою почту [email protected] или в Фейсбук, с уважением автор.

В этот раз я решил изучить нейронные сети. Базовые навыки в этом вопросе я смог получить за лето и осень 2015 года. Под базовыми навыками я имею в виду, что могу сам создать простую нейронную сеть с нуля. Примеры можете найти в моих репозиториях на GitHub. В этой статье я дам несколько разъяснений и поделюсь ресурсами, которые могут пригодиться вам для изучения.

Шаг 1. Нейроны и метод прямого распространения

Так что же такое «нейронная сеть»? Давайте подождём с этим и сперва разберёмся с одним нейроном.

Нейрон похож на функцию: он принимает на вход несколько значений и возвращает одно.

Круг ниже обозначает искусственный нейрон. Он получает 5 и возвращает 1. Ввод - это сумма трёх соединённых с нейроном синапсов (три стрелки слева).

В левой части картинки мы видим 2 входных значения (зелёного цвета) и смещение (выделено коричневым цветом).

Входные данные могут быть численными представлениями двух разных свойств. Например, при создании спам-фильтра они могли бы означать наличие более чем одного слова, написанного ЗАГЛАВНЫМИ БУКВАМИ, и наличие слова «виагра».

Входные значения умножаются на свои так называемые «веса», 7 и 3 (выделено синим).

Теперь мы складываем полученные значения со смещением и получаем число, в нашем случае 5 (выделено красным). Это - ввод нашего искусственного нейрона.

Потом нейрон производит какое-то вычисление и выдает выходное значение. Мы получили 1, т.к. округлённое значение сигмоиды в точке 5 равно 1 (более подробно об этой функции поговорим позже).

Если бы это был спам-фильтр, факт вывода 1 означал бы то, что текст был помечен нейроном как спам.

Иллюстрация нейронной сети с Википедии.

Если вы объедините эти нейроны, то получите прямо распространяющуюся нейронную сеть - процесс идёт от ввода к выводу, через нейроны, соединённые синапсами, как на картинке слева.

Шаг 2. Сигмоида

После того, как вы посмотрели уроки от Welch Labs, хорошей идеей было бы ознакомиться с четвертой неделей курса по машинному обучению от Coursera , посвящённой нейронным сетям - она поможет разобраться в принципах их работы. Курс сильно углубляется в математику и основан на Octave, а я предпочитаю Python. Из-за этого я пропустил упражнения и почерпнул все необходимые знания из видео.

Сигмоида просто-напросто отображает ваше значение (по горизонтальной оси) на отрезок от 0 до 1.

Первоочередной задачей для меня стало изучение сигмоиды , так как она фигурировала во многих аспектах нейронных сетей. Что-то о ней я уже знал из третьей недели вышеупомянутого курса , поэтому я пересмотрел видео оттуда.

Но на одних видео далеко не уедешь. Для полного понимания я решил закодить её самостоятельно. Поэтому я начал писать реализацию алгоритма логистической регрессии (который использует сигмоиду).

Это заняло целый день, и вряд ли результат получился удовлетворительным. Но это неважно, ведь я разобрался, как всё работает. Код можно увидеть .

Вам необязательно делать это самим, поскольку тут требуются специальные знания - главное, чтобы вы поняли, как устроена сигмоида.

Шаг 3. Метод обратного распространения ошибки

Понять принцип работы нейронной сети от ввода до вывода не так уж и сложно. Гораздо сложнее понять, как нейронная сеть обучается на наборах данных. Использованный мной принцип называется

Джеймс Лой, Технологический университет штата Джорджия. Руководство для новичков, после которого вы сможете создать собственную нейронную сеть на Python.

Мотивация: ориентируясь на личный опыт в изучении глубокого обучения, я решил создать нейронную сеть с нуля без сложной учебной библиотеки, такой как, например, . Я считаю, что для начинающего Data Scientist-а важно понимание внутренней структуры нейронной сети.

Эта статья содержит то, что я усвоил, и, надеюсь, она будет полезна и для вас! Другие полезные статьи по теме:

Что такое нейронная сеть?

Большинство статей по нейронным сетям при их описании проводят параллели с мозгом. Мне проще описать нейронные сети как математическую функцию, которая отображает заданный вход в желаемый результат, не вникая в подробности.

Нейронные сети состоят из следующих компонентов:

• входной слой, x
• произвольное количество скрытых слоев
• выходной слой, ŷ
• набор весов и смещений между каждым слоем W и b
• выбор функции активации для каждого скрытого слоя σ ; в этой работе мы будем использовать функцию активации Sigmoid

На приведенной ниже диаграмме показана архитектура двухслойной нейронной сети (обратите внимание, что входной уровень обычно исключается при подсчете количества слоев в нейронной сети).

Создание класса Neural Network на Python выглядит просто:

Обучение нейронной сети

Выход ŷ простой двухслойной нейронной сети:

В приведенном выше уравнении, веса W и смещения b являются единственными переменными, которые влияют на выход ŷ.

Естественно, правильные значения для весов и смещений определяют точность предсказаний. Процесс тонкой настройки весов и смещений из входных данных известен как обучение нейронной сети.

Каждая итерация обучающего процесса состоит из следующих шагов

• вычисление прогнозируемого выхода ŷ, называемого прямым распространением
• обновление весов и смещений, называемых обратным распространением

Последовательный график ниже иллюстрирует процесс:

Прямое распространение

Как мы видели на графике выше, прямое распространение - это просто несложное вычисление, а для базовой 2-слойной нейронной сети вывод нейронной сети дается формулой:

Давайте добавим функцию прямого распространения в наш код на Python-е, чтобы сделать это. Заметим, что для простоты, мы предположили, что смещения равны 0.

Однако нужен способ оценить «добротность» наших прогнозов, то есть насколько далеки наши прогнозы). Функция потери как раз позволяет нам сделать это.

Функция потери

Есть много доступных функций потерь, и характер нашей проблемы должен диктовать нам выбор функции потери. В этой работе мы будем использовать сумму квадратов ошибок в качестве функции потери.

Сумма квадратов ошибок - это среднее значение разницы между каждым прогнозируемым и фактическим значением.

Цель обучения - найти набор весов и смещений, который минимизирует функцию потери.

Обратное распространение

Теперь, когда мы измерили ошибку нашего прогноза (потери), нам нужно найти способ распространения ошибки обратно и обновить наши веса и смещения.

Чтобы узнать подходящую сумму для корректировки весов и смещений, нам нужно знать производную функции потери по отношению к весам и смещениям.

Напомним из анализа, что производная функции - это тангенс угла наклона функции.

Если у нас есть производная, то мы можем просто обновить веса и смещения, увеличив/уменьшив их (см. диаграмму выше). Это называется градиентным спуском .

Однако мы не можем непосредственно вычислить производную функции потерь по отношению к весам и смещениям, так как уравнение функции потерь не содержит весов и смещений. Поэтому нам нужно правило цепи для помощи в вычислении.

Фух! Это было громоздко, но позволило получить то, что нам нужно - производную (наклон) функции потерь по отношению к весам. Теперь мы можем соответствующим образом регулировать веса.

Добавим функцию backpropagation (обратного распространения) в наш код на Python-е:

Проверка работы нейросети

Теперь, когда у нас есть наш полный код на Python-е для выполнения прямого и обратного распространения, давайте рассмотрим нашу нейронную сеть на примере и посмотрим, как это работает.

Наша нейронная сеть должна изучить идеальный набор весов для представления этой функции.

Давайте тренируем нейронную сеть на 1500 итераций и посмотрим, что произойдет. Рассматривая график потерь на итерации ниже, мы можем ясно видеть, что потеря монотонно уменьшается до минимума. Это согласуется с алгоритмом спуска градиента, о котором мы говорили ранее.

Посмотрим на окончательное предсказание (вывод) из нейронной сети после 1500 итераций.

Мы сделали это! Наш алгоритм прямого и обратного распространения показал успешную работу нейронной сети, а предсказания сходятся на истинных значениях.

Заметим, что есть небольшая разница между предсказаниями и фактическими значениями. Это желательно, поскольку предотвращает переобучение и позволяет нейронной сети лучше обобщать невидимые данные.

Финальные размышления

Я многому научился в процессе написания с нуля своей собственной нейронной сети. Хотя библиотеки глубинного обучения, такие как TensorFlow и Keras, допускают создание глубоких сетей без полного понимания внутренней работы нейронной сети, я нахожу, что начинающим Data Scientist-ам полезно получить более глубокое их понимание.

Я инвестировал много своего личного времени в данную работу, и я надеюсь, что она будет полезной для вас!