Регион: Выбрать регион
Сейчас: 21 мая 16:02:05
Вторник
Время: Красноярск (GMT+7)
На главную Написать письмо Карта сайта

Как на самом деле развивают нейронные сети? Основные принципы и алгоритмы, которые вам нужно знать!

alt

Нейронная сеть – вычислительная система, структура и принцип работы которой имитирует нервную систему живых организмов. Эффективность и производительность этой системы напрямую зависит от способности решать те или иные задачи. Эта способность развивается в процессе обучения, которое может осуществляться несколькими способами. В этом материале, совместно с каталогом онлайн курсов eddu.pro, мы познакомимся с основными методами и алгоритмами обучения нейросетей.

Можно ли обучить нейронную сеть и для чего это делают

Нейронную сеть можно определить как модель искусственного интеллекта, устроенную по тому же принципу, что и нервная система живого организма. Сеть состоит из огромного количества связанных между собой элементов, каждый из которых выполняют ту либо и иную вычислительную функцию. Совокупность этих процессов позволяет нейронной сети решать задачи разного характера и степени сложности.

Отметим, что нейросеть – это модель, которая только имитирует работу мозга. Однако подобная вычислительная система пока что не обладает таким же мощным интеллектуальным потенциалом. Поэтому, несмотря на стремительное развитие, возможности нейросетей в настоящий момент ограничены. Тем не менее они постепенно внедряются в различные сферы деятельности.

К примеру:

  • Анализ и классификация данных. Процесс, связанный с разделением вводных данных по определенным параметрам. Например, нейросеть может помогать собирать анамнез и проводить диагностику в медицинских учреждениях. Система обрабатывает информацию о каждом пациенте, интерпретирует результаты исследований, ставит предварительный диагноз, определяет степень тяжести заболевания.
  • Прогнозирование событий. На основе введенных параметров сеть может определить исход того или иного процесса с учетом обстоятельств. К примеру, эта функция используется для оценки поведения клиентов при предоставлении разных услуг.
  • Распознавание объектов. Одной из наиболее распространенных сфер применения нейросетей является идентификация образов. Система способна распознавать лица на фотографиях, неживые объекты на изображения, буквенные и числовые символы.

Чтобы такая система развивалась и приобретала навыки решения различных задач, применяются модели машинного обучения. Они позволяют увеличить производительность нейронной системы без значительного вмешательства в ее исходный код.

Подход к обучению, применяемый для ИИ, во многом похож на тот, который используют для обучения маленьких детей. Ребенок в раннем возрасте учится распознавать различные объекты, искать взаимосвязь между ними. Постепенно эта способность развивается, логика становится сложнее, а мыслительные способности глубже. Те же принципы наработки опыта используют для нейронных сетей.

Способы машинного обучения

alt

Существует большое количество техник и приемов, позволяющих развивать способности нейронной сети. Их условно разделяют на 2 группы: обучение с учителем и без него. Здесь нетрудно заметить связь с когнитивными процессами человека. Он может приобретать знания и навыки с наставником либо делать это самостоятельно, опираясь только на собственный опыт.

Различие заключается в том, что некоторые навыки можно приобрести только при наличии учителя, в то время как другие можно освоить самостоятельно. Эта особенность действует и в отношении искусственного интеллекта.

Обучение с учителем

Данный подход предусматривает обучение с использованием конкретных примеров. Сначала системе передается набор данных, в которых описана задача и ожидаемый результат. Система должна определить зависимость между парами стимул-реакция, запомнить их и в дальнейшем использовать при получении задач с похожими условиями.

Результат обработки примеров сравнивают с эталонным. Если решение неправильное, сеть корректирует таким образом, чтобы снизить частоту ошибочных ответов. Количество неправильных решений сравнивают с прогнозируемой частотой ошибок. Многократно повторяя эту процедуру, удается определить элементы сети, в которых вычислительный процесс реализуется некорректно.

Данный вариант обучения имеет свою специфику. Главная особенность в том, что для применения данного способа должен быть заранее известен ожидаемый результат. В ином случае сеть не узнает, какой вариант решения приемлем для той или иной задачи.

Обучение без учителя

В отличие от вышеописанного способа, ввод данных с примерами не предусмотрен. Цель нейросети заключается в том, чтобы осуществить решение с использованием навыков, полученных ранее. Система самостоятельно определяет параметры введенных данных, ищет взаимосвязи, закономерности, сходства.

Результаты обработки этих данных в дальнейшем будут выражены в виде ответа, однако точно спрогнозировать его содержание невозможно. Обычно это учитывают при постановке задачи. Поэтому есть возможность задать вывод результата в той либо иной, понятной для восприятия, форме.

В процессе обучения без учителя, используются выборки данных без каких-либо метод или классификации. Нейронная сеть самостоятельно создает логическую цепь, ориентируясь на введенные данные. Аналогичный принцип действует и при самообучении у людей. Человек совершает определенное действие и в дальнейшем оценивает его результат исходя из того, к каким последствиям оно привело.

Базовые алгоритмы обучения нейросетей

alt

Алгоритмом в процессе машинного обучения называют порядок действий, обеспечивающих реализацию учебных целей. Если говорить проще, это система приемов, применение которых позволяет научить нейронную сеть решать новые задачи. Выделяют 3 основных виды алгоритмов, применяющихся для НС.

Метод обратного распространения ошибки (BackProp)

Один из основных алгоритмов, применяющихся в машинном обучении. Ключевая идея данного метода – распространение сигнала ошибки от выходных элементов сети к входным, то есть в обратном направлении. После прямого прохода по сети, сигнал двигается обратно, регулируя отдельные параметры модели. Если точнее, регулируется синаптический вес исходя из того, насколько он способствует формированию ошибки.

Чтобы упростить реализацию этого алгоритма, функцию переводят в график. В нем отображают зависимость ошибки от веса синапса. В графике определяются точки с максимальным и минимальным значением, которые будут иметь векторную величину. Цель алгоритма – вычислить точку, в которой спуск будет остановлен.

В процессе обучения применяются функции с небольшими значениями, чтобы инициализировать синаптические веса. Далее на вход подают обучающую пару и выполняют анализ выходных данных. Результат обработки сравнивают с требуемым, после чего корректируют веса для минимизации ошибок в дальнейшем.

Очевидно, что скорректировать нейросеть с первого раза невозможно. Для успешного обучения ошибку передают на все веса. Частично это связано с тем, что ошибка может переходить от одного нейрона сети к другому. Поэтому процесс многократно повторяют до тех пор, пока показатели погрешности не станут минимальными.

Метод упругого распространения (RProp)

Альтернативный вариант обучения, позволяющий ускорить вычислительные операции. Этот метод востребован из-за того, что алгоритм обратного распространения работает медленно и в определенных случаях может оказаться неэффективным.

В отличие от BackProp, данный алгоритм задействует знаки частных производных при коррекции весовых коэффициентов. Если на стадии вычислений в производной меняется знак на противоположный – это свидетельствует о том, что локальный минимум функции либо упущен, либо сильно отклонен от правильного. Это позволяет вносить коррективы таким образом, чтобы минимизировать погрешности.

Общий порядок действий при этом следующий:

  1. вычисление значений коррекции;
  2. определение частных производных функции;
  3. определение новой величины коррекции;
  4. изменение весов и повторение вычислительного цикла.

При обучении методом упругого распространения внедряют условия, при которых вычислительный цикл может завершаться преждевременно, если результат соответствует эталонному. Если же такое условие не исполнено, расчет производных продолжается.

Генетический алгоритм

Метод обучения, основанный на комбинировании результатов вычислительных операций и частично имитирующий эволюционный процесс. Если говорить проще, сеть скрещивает промежуточные решения до тех пор, пока не будет получен оптимальный результат.

По аналогии с настоящим эволюционным процессом, алгоритм предусматривает создание пространства вариантов, в котором содержатся возможные решения для промежуточных задач. Постепенно из общего числа выбираются те решения, которые в наибольшей мере удовлетворяют заявленные требования. В дальнейшем они подвергаются скрещиванию, что позволяет расширить вариативное пространство. Таким образом, постепенно удается сформировать пути решения, позволяющие добиться максимальной эффективности для конкретных условий.

Алгоритм работает ограниченный период. Он завершается при истечении определенного промежутка времени или использования определенного числа попыток. При этом конечная цель может остаться недостигнутой. Нередко генетический алгоритм применяется для коррекции погрешностей и улучшения показателей нейросети.

Подводим итоги

Разработка и обучение нейросетей – перспективное направление, результаты которого можно оценить уже сегодня. Такие сети постепенно внедряются в различные сферы деятельности и их область применения постепенно расширяется. Однако несмотря на огромный потенциал, следует понимать что нейросеть является искусственной имитацией мозга, и не может в полной мере реализовать его возможности.


Количество просмотров: 977
10.05.2024 06:00 | 2402блог автора

Еще публикации:









Стать автором
Логин:
Пароль:
Для входа в свой аккаунт или Регистрациии, воспользуйтесь выплывающим меню
Реклама