Пощупать нейросети или конструктор нейронных сетей

Я давно интересовался нейросетями, но только с позиции зрителя – следил за новыми возможностями, которые они дают по сравнению с обычным программированием. Но никогда не лез ни в теорию, ни в практику. И вдруг (после сенсационной новости о AlphaZero) мне захотелось сделать свою нейросеть. Посмотрев несколько уроков по этой теме на YouTube, я немного врубился в теорию и перешёл к практике. В итоге я сделал даже лучше, чем свою нейросеть. Получился конструктор нейросетей и наглядное пособие по ним (то есть можно смотреть, что творится внутри нейросети). Вот как это выглядит:

А теперь немного подробнее. С помощью этого конструктора можно создавать сети прямого распространения (Feedforward neural network) до 8 скрытых слоёв (плюс слой входов и слой выходов, итого 10 слоёв) в каждом слое до 30 нейронов (ограничение связано с тем, что всё это одновременно отображается на экране, если будут просьбы в комментариях выпущу версию без ограничений и визуализации). Функция активации всех нейронов – сигмоид на основе логистической функции. Также можно обучать получившиеся сети методом обратного распространения ошибки градиентным спуском по заданным примерам. И, самое главное, можно посмотреть на каждый нейрон в каждом отдельном случае (какое значение он передаёт дальше, его смещение (поправку, bias) – нейроны с отрицательным смещением белые, с положительным – ярко-зелёные), связи нейронов в зависимости от их веса помечены красным – положительные, синим – отрицательные, а также отличаются по толщине – чем больше модуль веса, тем толще. А если навести мышку на нейрон, то можно ещё посмотреть какой сигнал на него приходит, и какое конкретно у него смещение. Это полезно, чтобы понять, как работает конкретная сеть или показать студентам принцип работы сетей прямого распространения. Но самое главное – свою сеть можно сохранить в файл и поделиться с миром.

Далее будут инструкции по пользованию программой, встраиванию созданных сетей в свои проекты, а также разбор нескольких сетей, идущих в комплекте.

Как пользоваться конструктором

Для начала скачайте архив отсюда.

Распакуйте в корень диска D:

Запустите NeuroNet.exe

Можете попробовать «Загрузить» какую-нибудь сеть, посмотреть на неё, нажать «Обучение», увидеть её точность, потыкать стрелки влево, вправо (по бокам), чтобы посмотреть различные варианты входных (левый столбец нейронов) и выходных (правый) данных, нажать «Стоп» и попробовать ввести свои входные данные (разрешены любые значения от 0 до 1, учитывайте это при создании своих сетей и нормализуйте входные и выходные данные).

Теперь как строить свои сети. Первым делом необходимо задать архитектуру сети (количество нейронов в каждом слое через запятую), нажать «Построить» (или сначала «Снести», затем построить, если у Вас на экране уже отображается другая сеть), нажать «Обучающая выборка», «Удалить всё» и ввести свои обучающие примеры, согласно инструкции на экране. Также можно указать на вход и на выход маленькие квадратные картинки (максимум 5х5 пикселей), из которых будут определены нормализованные значения яркости пикселей (не учитывая их цвет), для чего нужно нажать на «in» и «out» соответственно. Нажать «Добавить пример», повторить процедуру нужное количество раз. Нажать «Готово», «Обучение» и как точность станет удовлетворительной (обычно 98%), нажать «Стоп», иконку в виде дискеты (сохранить), дать сети имя и радоваться, что Вы сами создали нейросеть. Дополнительно можете устанавливать скорость обучения ползунком «Точнее/Быстрее», а также визуализировать не каждый 50й шаг, а каждый 10й или 300й, как Вам угодно.

Интеграция созданных сетей в свои проекты

Чтобы использовать свои нейросети в собственных проектах, я создал отдельное приложение doNet.exe, которое нужно запускать с параметрами: «D:NeuroNetdoNet.exe <название сети> <входные данные через пробел>», дождаться завершения работы приложения, после чего считать выходные данные из D:NeuroNet emp.txt

Для примера создано приложение 4-5.exe, использующее сеть «4-5» (об этой и других сетях ниже). В этом приложении подробно расписано как правильно запускать doNet.exe

Разбор сетей, идущих в комплекте

Начнём с классики – «XOR(Полусумматор)». Среди прочих, в частности, эту задачу – сложение по модулю 2 – в 1969 году приводили в качестве примера ограниченности нейросетей (а именно однослойных перцептронов). В общем, имеется два входа (со значениями либо 0, либо 1 у каждого), наша же задача — ответить 1, если значения входов разные, 0 – если одинаковые.

Далее «Количество-единиц». Три входа (0 либо 1 на каждом). Требуется посчитать, сколько было подано единиц. Реализовано как задача классификации – четыре выхода на каждый вариант ответа (0,1,2,3 единицы). На каком выходе максимальное значение, соответственно таков и ответ.

«Умножение» – Два входа (вещественные от 0 до 1), на выход их произведение.

«4-5» – На вход подаются нормализованные значения яркости пикселей картинки 4х4, на выходе имеем нормализованные значения яркости пикселей картинки 5х5.

Сеть задумывалась, как увеличение качества большой картинки на 25%, вышел же интересный фильтр для фото:

Вот собственно и всё, жду комментариев.

P.S. Если вылезает ошибка, попробуйте зарегистрировать от администратора с помощью regsvr32 файлы comdlg32, которые также есть в архиве.

Manico Direct, 2019-03-26 21:26:55
Класс - а для не программистов можно разжевать? К примеру: есть у меня три параметра, 1 имеет значения ДА/НЕТ, 2й - комплекс значений, в котором можно выбрать любое одно, или несколько "галочкой" , третий - число от 0 до 10. Результат хочу такой: ответ выводится по каждому отдельно с рекомендациями, +считается в формуле значения с учетом веса этих ответов. Так можно?