Что понимают под обучением нейросети

Как работает нейронная сеть

Но по какой логике пересчитываются веса, понять можно. В ходе обучения нейросеть анализирует данные, а потом ей дают правильный ответ. Этот ответ для нее — числовое значение. Поэтому она подгоняет веса так, чтобы в своей работе сеть приближалась к эталонному значению. Мы подробнее расскажем об этом процессе ниже, когда поговорим про обучение.

Обучающие примеры поступают в НС в определенной последовательности. Для каждого ответа происходит расчет ошибки и подстройка весов. Все это происходит до тех пор, пока неверные ответы по всему объему обучающего материала не примут значение допустимых показателей.

В основе функционирования искусственного интеллекта лежит машинное обучение. Оно позволяет совершенствовать производительность ИИ без перепрограммирования системы. Говоря простым языком, этот процесс похож на обучение ребенка – он учится классифицировать и распознавать объекты, определять взаимосвязь между ними, и день за днем у него это получается все лучше.

При таком процессе нейросети предлагают выборку обучающих примеров. Данные подают на «вход» сети, ожидая получить правильный «выход», т.е. ответ, который даст НС после обработки внутри своей структуры. Результат сравнивают с эталонным, т.е. правильным ответом. Если НС выдает неверное решение, то необходимо откорректировать весовые коэффициенты связи и запустить процесс заново, тем самым добиваясь снижения процента ошибочных ответов.

Искусственная нейронная сеть — не модель человеческого мозга: даже самые мощные из существующих сетей не могут достигнуть таких мощностей и подобного количества нейронов. В человеческом мозгу огромное количество нервных клеток — десятки миллиардов. В искусственных нейросетях намного меньше нейронов. Для создания нейронной сети, по возможностям равной человеческому мозгу, сейчас нет мощностей.

В последние годы с развитием нейронных сетей их стали использовать в том числе в SMM. Уже сейчас есть блоги, где изображения и другой контент частично генерируются нейросетями. Применяют их и в развлекательных целях: различные сервисы «перерисовывают» лица людей, делают из них картины, персонажей мультфильмов, вставляют лица в отрывки из кино. Все это возможно благодаря машинному обучению и нейросетям.

3 наиболее распространенных алгоритма обучения нейронных сетей

Этот метод называют также Resilient propagation (сокращенно Rprop). Он был предложен как альтернатива предыдущему способу обучения, который требует слишком много времени и становится неудобным, если результаты нужно получить в короткие сроки. Для увеличения скорости операций было разработано много вспомогательных алгоритмов, в том числе и методика упругого распространения.

Перцептроны — Это классические нейронные сети, изначально однослойные, позже многослойные. Сейчас используются в основном для вычислений. Сверточные нейронные сети — Это многослойные сети, которые состоят из чередующихся сверточных и субдискретизирующих слоев и предназначены специально для работы с изображениями. Рекуррентные нейронные сети Их особенность в возможности последовательно обрабатывать цепочки данных и «запоминать» предыдущую информацию. Поэтому их применяют для работы с изменяющимися сведениями или длинными цепочками данных, например рукописными текстами. Генеративные нейронные сети Предназначены для создания контента. Иногда используются генеративно-состязательные нейросети — связка из двух сетей, где одна создает контент, а другая оценивает его качество.

Процесс обучения бывает ручным и автоматическим и выглядит обычно так. Нейросети дают на вход разные данные, она анализирует их, а потом ей сообщают, каким должен быть правильный ответ. Сеть устроена так, что будет «стремиться» подогнать веса синапсов, чтобы выдавать верные результаты.

Он предполагает наличие лишь вводных данных. Алгоритмы обучения нейронных сетей без учителя корректируют весовые коэффициенты таким образом, чтобы НС могла из схожих по некоему принципу данных на «входе» выдать результат, обнаруживающий другие взаимосвязи и закономерности между этими данными. В процессе обучения происходит выделение параметров, характерных для моделей обучающего материала, и дальнейшее объединение этих моделей в группировки по схожим признакам.

Такой тип обучения имеет отличительную черту – уровень ошибочных ответов, который выясняют путем сравнения планируемых показателей с реальными. С помощью многократного повторения процесса происходит выявление стоимостной функции, т.е. разницы между ожидаемыми и текущими результатами.

В основе искусственной нейронной сети лежит устройство нервной ткани человека. Она состоит из нервных клеток, связанных между собой длинными отростками. В клетках происходят нервные импульсы, они передаются по отросткам в другие клетки. Таким образом нервная ткань обрабатывает или генерирует информацию. Сами импульсы очень сложно расшифровать: это не понятные человеку данные, а набор слабых электрических токов, которые нейроны воспринимают как информацию.

Значение градиента будет иметь векторную величину, которая даст представление о направлении и крутизне склона. Поиск значения градиента осуществляется путем вычисления производной от функции в требуемой точке. Такая точка будет иметь значение веса, распределенное случайным образом. В ней следует проводить расчет градиента и определять направленность движения спуска. Вычисления необходимо производить последовательно во всех точках, пока не будет достигнут локальный минимум, останавливающий дальнейший спуск.

Кроме того, есть входной и выходной слои. Входной принимает информацию и преобразовывает ее, например переводит картинку в матрицу из чисел. Выходной обрабатывает результат и представляет его в понятном человеку виде. Например, результат 0,77827273 он представит как «с точностью в 78% это такой-то предмет».