Всё, что нужно знать о нейронных сетях

Говорим о нейронных сетях: легкая подача сложной информации так, что поймет даже ребенок. Изучаем базис и углубляемся в тему с нуля.

Машинное обучение, data science, нейронные сети – эти сферы не только крайне интересные, но и довольно сложные. Остановимся на нейронных сетях: объясним, что это такое, и расскажем об основных понятиях. Нет времени читать и готовы сразу перейти к практике? Обратите внимание на курс Deep Learning и нейронные сети.

Нейрон – базовая единица нейронной сети. У каждого нейрона есть определённое количество входов, куда поступают сигналы, которые суммируются с учётом значимости (веса) каждого входа. Далее сигналы поступают на входы других нейронов. Вес каждого такого «узла» может быть как положительным, так и отрицательным. Например, если у нейрона есть четыре входа, то у него есть и четыре весовых значения, которые можно регулировать независимо друг от друга.

Искусственная нейронная сеть имитирует работу естественной нейронной сети – человеческого мозга – и используется для создания машин с искусственным интеллектом. Как правило, для обучения ИИ нужен «учитель» – набор информации с определёнными параметрами, значениями и показателями.

Соединения связывают нейроны между собой. Значение веса напрямую связано с соединением, а цель обучения – обновить вес каждого соединения, чтобы в дальнейшем не допускать ошибок.

Смещение – это дополнительный вход для нейрона, который всегда равен 1 и, следовательно, имеет собственный вес соединения. Это гарантирует, что даже когда все входы будут равны нулю, нейрон будет активен.

Функция активации используется для того, чтобы ввести нелинейность в нейронную сеть. Она определяет выходное значение нейрона, которое будет зависеть от суммарного значения входов и порогового значения.

Также эта функция определяет, какие нейроны нужно активировать, и, следовательно, какая информация будет передана следующему слою. Благодаря функции активации глубокие сети могут обучаться.

Входной слой – это первый слой в нейронной сети, который принимает входящие сигналы и передает их на последующие уровни.

Скрытый (вычислительный) слой применяет различные преобразования ко входным данным. Все нейроны в скрытом слое связаны с каждым нейроном в следующем слое.

Выходной слой – последний слой в сети, который получает данные от последнего скрытого слоя. С его помощью мы сможем получить нужное количество значений в желаемом диапазоне.

Вес представляет силу связи между нейронами. Например, если вес соединения узлов 1 и 3 больше, чем узлов 2 и 3, это значит, что нейрон 1 оказывает на нейрон 3 большее влияние. Нулевой вес означает, что изменения входа не повлияют на выход. Отрицательный вес показывает, что увеличение входа уменьшит выход. Вес определяет влияние ввода на вывод.

Прямое распространение – это процесс передачи входных значений в нейронную сеть и получения выходных данных, которые называются прогнозируемым значением. Когда входные значения передаются в первый слой нейронной сети, процесс проходит без каких-либо операций. Второй уровень сети принимает значения первого уровня, а после операций по умножению и активации передает значения далее. Тот же процесс происходит на более глубоких слоях.

Обратное распространение ошибки. После прямого распространения мы получаем значение, которое называется прогнозируемым. Чтобы вычислить ошибку, мы сравниваем прогнозируемое значение с фактическим с помощью функции потери. Затем мы можем вычислить производную от значения ошибки по каждому весу в нейронной сети.

В методе обратного распространения ошибки используются правила дифференциального исчисления. Градиенты (производные значений ошибок) вычисляются по значениям веса последнего слоя нейронной сети (сигналы ошибки распространяются в направлении, обратном прямому распространению сигналов) и используются для вычисления градиентов слоев.

Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будут вычислены градиенты каждого веса в нейронной сети. Затем значение градиента вычитают из значения веса, чтобы уменьшить значение ошибки. Ээто позволяет добиться минимальных потерь.

Скорость обучения – это характеристика, которая используется во время обучения нейронных сетей. Она определяет, как быстро будет обновлено значение веса в процессе обратного распространения. Скорость обучения должна быть высокой, но не слишком, иначе алгоритм будет расходиться. При слишком маленькой скорости обучения алгоритм будет сходиться очень долго и застревать в локальных минимумах.

Конвергенция – это явление, когда в процессе итерации выходной сигнал становится все ближе к определенному значению. Чтобы не возникло переоснащения (проблем работы с новыми данными из-за высокой скорости), используют регуляризацию – понижение сложности модели с сохранением параметров. При этом учитываются потеря и вектор веса (вектор изученных параметров в данном алгоритме).

Нормализация данных – процесс изменения масштаба одного или нескольких параметров в диапазоне от 0 до 1. Этот метод стоит использовать в том случае, если вы не знаете, как распределены ваши данные. Также с его помощью можно ускорить обучение.

Стоит упомянуть и о таком термине, как полностью связанные слои. Это значит, что активность всех узлов в одном слое переходит на каждый узел в следующем. В таком случае слои будут полностью связанными.

С помощью функции потери вы можете вычислить ошибку в конкретной части обучения. Это среднее значение функции для обучения:

• ‘mse’ – для квадратичной ошибки;
• ‘binary_crossentropy’ – для двоичной логарифмической;
• ‘categorical_crossentropy’ – для мультиклассовой логарифмической.

Для обновления весов в модели используются оптимизаторы:

• SGD (Stochastic Gradient Descent) для оптимизации импульса.
• RMSprop – адаптивная оптимизация скорости обучения по методу Джеффа Хинтона.
• Adam – адаптивная оценка моментов, которая также использует адаптивную скорость обучения.

Для измерения производительности нейронной сети используются метрики производительности. Точность, потеря, точность проверки, оценка — это лишь некоторые показатели.

Batch size – количество обучающих примеров за одну итерацию. Чем больше batch size, тем больше места будет необходимо.

Количество эпох показывает, сколько раз модель подвергается воздействию обучения. Эпоха – один проход вперёд или назад для всех примеров обучения.

Так что же такое искусственная нейронная сеть? Это система нейронов, которые взаимодействуют между собой. Каждый нейрон принимает сигналы или же отправляет их другим процессорам (нейронам). Объединённые в одну большую сеть, нейроны, обучаясь, могут выполнять сложные задачи.

Углубиться в сферу искусственного интеллекта и наработать практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей вы можете на специализированном курсе Deep Learning и нейронные сети, где познакомитесь с основными библиотеками для Deep Learning, такими как TensorFlow, Keras и другими.

Источник: proglib.io

Комментарии: