Как нейронные сети учатся

Как нейронные сети учатся

Понимать основные принципы нейронных сетей, включая искусственные нейроны, функции активации и алгоритмы обучения.

Введение: понимание основ нейронных сетей

Нейронные сети — это искусственная форма интеллекта, которая использует компьютерные программы для имитации работы мозга. Понимание того, как функционируют нейронные сети, важно для тех, кто заинтересован в разработке приложений искусственного интеллекта (ИИ). В этой статье объясняются основы работы нейронных сетей, в том числе то, как можно использовать искусственные нейроны, функции активации и алгоритмы обучения для создания приложений ИИ.

1. Искусственные нейроны: подключение входов и выходов

Искусственный нейрон является базовой единицей нейронной сети. Это математическая формула, которая выводит результат из одного или нескольких входов. Он состоит из трех компонентов: входного слоя, скрытого слоя и выходного слоя. Входной слой собирает данные из внешних источников и передает их в нейрон. Скрытый слой обрабатывает данные, а выходной слой формирует результат.

а. Структура искусственного нейрона

Искусственный нейрон состоит из синапсов, которые соединяют нейроны друг с другом, а также с входами и выходами. Каждый синапс имеет связанный с ним вес, который определяет силу связи между двумя нейронами. Нейроны также связаны друг с другом через функции активации, которые считывают входные данные и решают, какой выход произвести.

б. Типы нейронов

Существует несколько типов искусственных нейронов, но чаще всего используются искусственные многослойные персептроны (AMLP) и радиальная базисная функция (RBF). Каждый тип нейронов имеет свои сильные и слабые стороны и может использоваться в различных приложениях ИИ.

2. Функции активации: обработка данных

Функции активации — это математические формулы, которые обрабатывают входные данные и решают, какой результат следует произвести. Существует много типов функций активации, но наиболее распространенными являются сигмовидная, ReLU и Softmax. У каждого типа функций есть свои сильные и слабые стороны, и их можно использовать в разных приложениях ИИ.

а. Сигмовидная функция

Сигмоидальная функция — это математическая формула, которая берет набор входных данных и преобразует их в диапазон от 0 до 1. Она обычно используется в приложениях ИИ для классификации данных.

б. Функция ReLU

Функция ReLU (выпрямленная линейная единица) — это математическая формула, которая принимает набор входных данных и преобразует их в диапазон от 0 до 1. Она обычно используется в приложениях ИИ для выявления закономерностей в данных.

в. Функция Софтмакс

Функция Softmax — это математическая формула, которая принимает набор входных данных и выдает результат на основе наибольшего значения. Он обычно используется в приложениях ИИ для прогнозирования данных.

3. Алгоритмы обучения: адаптация к новым данным

Алгоритмы обучения — это математические формулы, которые помогают нейронным сетям учиться на новых данных и адаптироваться к новым ситуациям. Существует много типов алгоритмов обучения, но наиболее распространенными являются обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением и генеративно-состязательные сети (GAN). Каждый тип алгоритма имеет свои сильные и слабые стороны и может использоваться в различных приложениях ИИ.

а. Контролируемое обучение

Обучение с учителем — это тип алгоритма машинного обучения, который использует размеченные данные, чтобы научить нейронную сеть классифицировать объекты, прогнозировать результаты и принимать решения.

б. Неконтролируемое обучение

Неконтролируемое обучение — это тип алгоритма машинного обучения, который использует немаркированные данные, чтобы научить нейронную сеть классифицировать объекты и выявлять закономерности в данных.

в. Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением — это тип алгоритма машинного обучения, который использует вознаграждения и наказания, чтобы научить нейронную сеть принимать решения в сложных условиях.

д. Генеративно-состязательные сети (GAN)

Генеративно-состязательные сети (GAN) — это тип алгоритма машинного обучения, который использует две нейронные сети для генерации новых данных из обучающего набора данных.

Заключение

Понимание основ нейронных сетей важно для всех, кто интересуется разработкой приложений ИИ. Понимая, как работают искусственные нейроны, функции активации и алгоритмы обучения, разработчики могут создавать интеллектуальные системы, способные учиться на данных и делать прогнозы.

Опишите общую структуру нейронной сети.

Общая структура нейронной сети

Нейронная сеть — это система машинного обучения, состоящая из простых элементов (известных как нейроны), которые могут обрабатывать большие объемы данных. Нейронные сети способны учиться на своих ошибках и находить решения сложных проблем. Это делает их мощными и популярными для таких приложений, как распознавание речи, распознавание изображений и машинный перевод. Общая структура нейронной сети состоит из следующих элементов:

1. Входной слой

Первый слой нейронной сети — это входной слой. Здесь входные данные подаются в сеть. Данные могут быть либо непрерывными (например, изображения или аудиоданные), либо дискретными (например, категориальные значения, такие как метки или текст).

2. Скрытый слой

Второй слой нейронной сети — это скрытый слой. Этот слой состоит из искусственных нейронов (также известных как единицы или узлы). Каждый скрытый узел соединен с входным узлом, при этом каждое соединение имеет соответствующее значение веса. Значения веса могут быть как положительными, так и отрицательными, что позволяет нейронной сети корректировать свое поведение на основе входных данных.

3. Выходной слой

Третий слой нейронной сети — это выходной слой. Это слой, который обеспечивает предсказание или классификацию. Каждый выходной узел соединен со скрытым узлом, и каждое соединение имеет связанное значение веса. Выход нейронной сети является результатом взвешенной комбинации значений входных слоев.

4. Функция активации

Четвертый слой нейронной сети — это функция активации. Этот слой используется для принятия решений на основе взвешенных входных данных из скрытого слоя. Функция активации — это математическая операция, которая применяется к входным значениям скрытого слоя для вычисления выходных данных нейронной сети. Выход функции активации используется для принятия решений. Понимая структуру нейронной сети, можно точно настроить ее поведение для повышения производительности. Нейронные сети — это мощные инструменты, используемые в приложениях машинного обучения, они способны решать задачи, которые слишком сложны для традиционных компьютерных алгоритмов.

Понимание основных концепций контролируемого и неконтролируемого обучения.

как показано ниже
Концепции Контролируемое обучение Неконтролируемое обучение
Определение Тип алгоритма машинного обучения, который использует помеченные обучающие данные для прогнозирования. Тип алгоритма машинного обучения, который использует немаркированный набор данных для выявления шаблонов и взаимосвязей в данных.
Приложение Классификация изображений, распознавание речи и обработка естественного языка. Кластеризация, обнаружение аномалий, механизмы рекомендаций и анализ ассоциативных правил.

Узнайте, как нейронная сеть обучается с помощью обратного распространения ошибки.

Что такое обратное распространение нейронной сети?

Обратное распространение нейронной сети — это метод машинного обучения, который использует слой искусственных нейронов для выявления закономерностей в данных и принятия решений. Он работает путем корректировки весов нейронов на основе ошибки в прогнозах, сделанных сетью. Процесс обучения известен как «обратное распространение», потому что алгоритм начинает с последнего слоя нейронов и возвращается к первому, корректируя веса по мере продвижения.

Как работает обратное распространение?

Обратное распространение работает с использованием функции потерь для измерения ошибки между прогнозируемым выходом нейронной сети и ожидаемым выходом. Затем эта ошибка распространяется обратно по сети, корректируя веса в каждом слое по мере продвижения. Таким образом, веса в каждом слое постепенно корректируются до тех пор, пока нейронная сеть не сможет делать прогнозы с желаемой точностью.

Этапы процесса обратного распространения:

1.

Прямое распространение:

Это первый шаг, который включает в себя ввод входных данных в сеть. Сеть вычисляет выходные данные на основе весов и активаций нейронов. 2.

Расчет потерь:

Затем результат сравнивается с желаемым результатом, и вычисляется разница или ошибка. Это известно как потеря. 3.

Обратное распространение:

На этом этапе ошибка распространяется по сети в обратном направлении, корректируя веса и активацию нейронов. Это делается с помощью исчисления и называется обратным распространением. 4.

Обновление веса:

Наконец, веса обновляются в соответствии с рассчитанной ошибкой. Это обновление выполняется с использованием алгоритма оптимизации, такого как стохастический градиентный спуск.

Заключение

Нейронные сети — это мощные алгоритмы машинного обучения, которые можно использовать для выявления закономерностей в данных и принятия решений. Обратное распространение является важной частью процесса обучения и включает в себя распространение ошибок обратно по сети и корректировку весов в каждом слое по мере их прохождения. Следуя шагам, описанным выше, нейронную сеть можно обучить с помощью обратного распространения, чтобы делать прогнозы с желаемой точностью.

Понять роль градиентного спуска в обучении нейронной сети.

Введение

Градиентный спуск — это алгоритм оптимизации, используемый для минимизации функции стоимости нейронной сети. В этой статье мы обсудим, как работает градиентный спуск и почему он является эффективным инструментом для обучения нейронных сетей.

Понимание градиентного спуска

1. Что такое градиентный спуск? Градиентный спуск — это итеративный алгоритм оптимизации, который помогает минимизировать стоимость данной функции, находя глобальный минимум этой функции. Это делается путем вычисления градиентов или частных производных функции стоимости по отношению к весам и смещениям нейронной сети. Градиенты указывают направление, в котором должны быть скорректированы веса, чтобы минимизировать стоимость. 2. Как это работает? Основная идея градиентного спуска состоит в том, чтобы начать со случайной точки, а затем использовать градиенты для движения в направлении глобального минимума. Этот процесс повторяется до тех пор, пока стоимость не будет минимизирована. 3. Преимущества градиентного спуска.
  • Это алгоритм оптимизации общего назначения, который можно использовать для обучения любой нейронной сети.
  • Это относительно просто и легко реализовать.
  • Это относительно быстро по сравнению с другими алгоритмами оптимизации.
  • Это помогает избежать застревания в локальных минимумах.

Заключение

Градиентный спуск — эффективный и действенный алгоритм оптимизации для обучения нейронных сетей. При понимании того, как это работает и его преимуществ, это мощный инструмент для глубокого обучения.

Описывать различные типы слоев, такие как сверточные, рекуррентные и объединяющие слои.

Слои Тип Описание
сверточный Вход Фильтрует изображения и извлекает функции из изображений.
Повторяющийся Ввод/Скрытый Переносит информацию с одного шага сети на другой.
Объединение Скрытый Уменьшите входные данные, чтобы уменьшить их размерность и позволить делать предположения об особенностях, содержащихся в объединенных в бины субрегионах.

Узнайте, как использовать регуляризацию для повышения производительности нейронной сети.

Введение

Регуляризация — это метод, используемый в машинном обучении для повышения производительности нейронных сетей за счет уменьшения ошибок обобщения и предотвращения переобучения. Регуляризация предотвращает переоснащение, добавляя штрафной член к функции стоимости, который наказывает большие веса. Это побуждает алгоритм использовать более простые модели с меньшими весами, которые обеспечивают лучшую производительность обобщения, что приводит к лучшим прогнозам.

Методы

1.

Регуляризация L1

Регуляризация L1 — это тип регуляризации, который добавляет штрафной член к функции стоимости, которая наказывает большие веса. Штраф обратно пропорционален размеру гирь, поэтому чем больше гири, тем больше штраф. Это побуждает алгоритм использовать меньшие веса, что может помочь уменьшить переоснащение. 2.

Регуляризация L2

Регуляризация L2 - это еще один тип регуляризации, который добавляет штрафной член к функции стоимости, которая наказывает большие веса. В отличие от регуляризации L1, штраф пропорционален квадрату размера весов, поэтому чем больше веса, тем больше штраф. Это побуждает алгоритм использовать небольшие веса, что может помочь уменьшить переоснащение. 3.

Регуляризация отсева

Регуляризация отсева — это еще один тип регуляризации, при котором нейроны случайным образом удаляются из сети во время обучения. Это уменьшает количество параметров в модели и помогает предотвратить переоснащение. 4.

Ранняя остановка

Ранняя остановка — это метод регуляризации, который останавливает процесс обучения досрочно, если ошибка перестает уменьшаться. Это может помочь снизить риск переобучения и повысить эффективность обобщения модели.

Заключение

Регуляризация — это метод, используемый в машинном обучении для повышения производительности нейронной сети за счет уменьшения ошибок обобщения и предотвращения переобучения. Существует несколько типов регуляризации, в том числе L1, L2, отсев и ранняя остановка, все из которых направлены на уменьшение переобучения и улучшение производительности модели при обобщении.

Поймите, сколько данных требуется для обучения нейронной сети и насколько важна предварительная обработка данных.

Какие данные необходимы для обучения нейронной сети?

Нейронной сети требуются обучающие данные, чтобы научиться определять закономерности среди заданных входных данных и получать желаемый результат. Количество и качество данных, необходимых для эффективного обучения нейронной сети, зависит от типа модели и входных данных, а также от желаемого уровня точности и выходных данных.

1. Объем необходимых данных

При обучении нейронной сети обычно требуются большие объемы данных для успешного выполнения задачи. Конечно, точное необходимое количество будет зависеть от сложности нейронной сети, но потенциально в систему может потребоваться сотни тысяч или даже миллионы точек данных.

2. Качество необходимых данных

Важно не только количество данных, но и их качество. Данные должны быть максимально чистыми и точными, чтобы нейронная сеть могла более эффективно их обрабатывать. Данные также должны быть правильно помечены соответствующими тегами категорий, чтобы нейронная сеть могла определить, к какому классу принадлежат точки данных.

3. Преимущества наличия достаточного количества данных

Наличие достаточного количества данных является ключом к любой успешной учебной задаче. При правильном количестве точек данных обученная нейронная сеть может точно идентифицировать шаблоны, учиться на данных и точно производить выходные данные на основе новых шаблонов, которые она изучила. Вот почему, когда дело доходит до обучения нейронной сети, чем больше и чище набор данных, тем лучше.

Важность предварительной обработки данных

Помимо наличия большого количества качественных данных, предварительная обработка данных перед их подачей в нейронную сеть также важна для успешных результатов обучения. Предварительная обработка данных — это процесс очистки, преобразования и организации набора данных перед их вводом в модель для обеспечения наилучших возможных результатов.

1. Удаление выбросов

Выбросы — это точки данных, которые отличаются от средних точек данных в наборе. Они могут нарушить закономерности, которые ищет нейронная сеть, и могут привести к неправильным выводам. Таким образом, важно идентифицировать и удалить эти выбросы до обучения модели.

2. Нормализация

Нормализация — это процесс корректировки значений числовых столбцов, чтобы все точки данных имели одинаковый диапазон и могли сравниваться друг с другом. Это помогает нейронной сети легче понять относительную важность каждой точки данных.

3. Горячее кодирование

Однократное кодирование — это процесс преобразования категориальных переменных в двоичные векторы или один столбец с единицами и нулями, представляющими наличие или отсутствие определенной категории. Это полезно для нейронных сетей, поскольку позволяет делать более точные прогнозы.

4. Преимущества предварительной обработки

Предварительная обработка данных может показаться утомительной, но это важный шаг, который может значительно повысить точность модели. Убедившись, что данные полны, чисты, точны и правильно помечены, можно значительно повысить производительность нейронной сети. Вот почему предварительная обработка данных необходима для любой успешной задачи обучения нейронной сети.

Поймите проблемы обучения глубоких нейронных сетей.

Проблемы обучения DNN Описание
Недостаточность данных Данные необходимы для обучения модели, и когда набор данных слишком мал, точность модели снижается.
Переоснащение Когда наборов данных недостаточно, подогнанная к ним модель может легко переобучиться, что приводит к снижению точности.
Исчезающий градиент Когда количество слоев в сети начинает увеличиваться, градиент, возвращающийся от более глубоких слоев, может быть довольно низким, что приводит к более медленному обучению.
Расчет функций потерь Найти правильную функцию потерь для обучения модели довольно сложно, поскольку функция должна быть достаточно гибкой, чтобы представлять все параметры модели.
Большие наборы данных Большие наборы данных могут стать проблемой для обучения DNN, поскольку для завершения обучения может потребоваться гораздо больше времени.

Узнайте, как развернуть обученную модель в рабочей среде.

«Успешное внедрение в производство — это высшая мера успеха в области ИИ». - Эндрю Нг

Введение

Развертывание обученной модели машинного обучения в рабочей среде — важный шаг в общем процессе создания и развертывания сервисов машинного обучения в реальном мире. Развертывание модели — это мост между внедрением вашей модели машинного обучения в производство и тем самым делает ее доступной для соответствующих заинтересованных сторон. В этой статье представлен обзор того, как развернуть обученную модель машинного обучения в рабочей среде.

Процесс развертывания

1. Создайте производственную среду

Первым шагом в развертывании вашей модели является создание рабочей среды, в которой ваша модель будет развернута и запущена. Производственная среда должна быть четко определена, поэтому важно решить, какое оборудование и операционная система будут использоваться, а также какие программные зависимости необходимо установить. Кроме того, этот шаг должен включать настройку баз данных, API-интерфейсов и других протоколов проверки подлинности, которые могут иметь значение в развернутой среде.

2. Оцените производительность модели в производственной среде

После создания среды важно оценить производительность модели. Это включает в себя запуск тестов модели, чтобы оценить, как она ведет себя и работает в производственной среде. Это можно сделать разными способами, в зависимости от сложности модели и производственной среды.

3. Улучшить производительность модели

На основе оценок производительности важно настроить и уточнить модель, чтобы повысить ее точность и производительность. Это может включать в себя точную настройку существующих параметров, корректировку существующих гиперпараметров или даже изменение архитектуры модели.

4. Настройте политики безопасности и конфиденциальности

Безопасность и конфиденциальность являются важными компонентами развертывания модели; таким образом, важно настроить необходимые средства контроля доступа и протоколы аутентификации, чтобы защитить модель. Кроме того, должны быть установлены надлежащие политики управления данными для защиты используемых данных.

5. Разверните модель в производственной среде

После настройки производственной среды, проведения оценки производительности, уточнения модели и установки необходимых протоколов безопасности модель готова к развертыванию. Этот шаг включает передачу модели либо на облачное решение для хостинга, либо на локальный сервер, в зависимости от выбранной архитектуры.

6. Мониторинг производительности модели

После того, как модель развернута, ее производительность следует отслеживать на постоянной основе. Этот шаг включает в себя оценку того, как модель работает в производственной среде, и внесение необходимых корректировок для обеспечения оптимальной производительности. Кроме того, мониторинг модели должен включать мониторинг смещения и любых изменений, которые могут повлиять на точность модели.

Заключение

Развертывание обученной модели машинного обучения в рабочей среде — важный шаг в общем процессе разработки машинного обучения. В этой статье представлен обзор различных шагов, связанных с развертыванием обученной модели в производственной среде.

Определение обучения нейронной сети

Нейронные сети — это компьютерные алгоритмы, предназначенные для моделирования работы человеческого мозга. Они состоят из ряда слоев соединений, где выход одного слоя является входом следующего. Они могут учиться, регулируя свои соединения и параметры. Когда входные данные поступают в сеть, ее нейроны соответствующим образом регулируют силу своих соединений, позволяя ей «учиться» позже введенным данным.

Проблемы обучения

Одной из основных проблем, связанных с обучением с помощью нейронных сетей, является понимание временного характера процесса обучения. То есть скорость обучения и порядок, в котором нейроны регулируют свои связи и параметры. Кроме того, эти временные аспекты обучения также влияют на общую точность модели. Кроме того, часто возникают проблемы с объемом данных и достаточностью их для обеспечения адекватного обучения в нейронной сети. Недостаточное количество данных может привести к снижению производительности и ошибочным прогнозам.

Выводы из обучения

После того, как нейронная сеть извлекла уроки из заданных входных данных, следующая задача — интерпретировать полученные знания и сделать из них выводы. Это представляет собой проблему, поскольку нейронные сети не могут объяснить правила, которые они изучили, или почему их прогнозы являются такими, какие они есть. Это затрудняет понимание причины того, почему нейронная сеть действует именно так или почему она делает определенные прогнозы. Кроме того, если нейронная сеть изучила неверные данные или сделала неточные прогнозы, не всегда просто, как это исправить. Иногда необходимо вернуться и переобучить его с более точными данными, чтобы получить лучшие результаты.
  1. Хайкин, С. (2009). Нейронные сети и обучающиеся машины. Пирсон Образовательная Индия.
  2. Фосетт, Л. (1994). Основы нейронных сетей: архитектуры, алгоритмы и приложения. Прентис Холл
  3. Эльман, Дж. Л. (1990). Нахождение структуры во времени. Когнитивная наука, 14(2), 179-211.
  4. Румельхарт, Д.Э., и Макклелланд, Дж.Л. (1986). Параллельная распределенная обработка. Исследования микроструктуры познания, 1, часть 1, 318.
  5. ЛеКун, Ю., Бенжио, Ю., и Хинтон, Г. (2015). Глубокое обучение. Природа, 521 (7553), 436-444.

Другие статьи

MR технологии - что это такое и сферы применения смешанной реальности
vr more
Что такое MR технологии смешанной реальности
Большинство пользователей не считает виртуальную реальность чем-то новым
Моушен дизайн и его применение в бизнесе, все о захвате движения
vr more
Моушен дизайн и его применение в бизнесе
Моушен дизайн - это движущиеся изображения в 2d или 3d стиле.
Лучшие VR клубы Москвы - рейтинг, адреса и телефоны
vr more
Лучшие VR клубы Москвы
В мире VR-развлечений с каждым годом открывается все больше игровых клубов
онлайн заявка
Заполните форму
и мы свяжемся с вами!
Бюджет
от 219 493 руб.
СВЫШЕ 5 МЛН руб.
Бюджет
Я согласен с условиями оферты
vr boy
наши компетенции
Vr-app Контакты:
Адрес: Ленинский проспект, д.90 119313 Москва,
Телефон: +7 499 380-66-49, Электронная почта: info@vr-app.ru
Разработка VR приложений Vr-app
г. Москва, Ленинский проспект, д.90
Телефон:
Мы работаем ежедневно с 09:00 до 18:00
Vr-app
550.000 рублей