Как написать свою первую нейросеть на Python

Data Scientist или Python-разработчик? А может, третий неочевидный вариант? Узнайте, какая IT-специальность подходит вам идеально на бесплатной онлайн-профориентации «IT-рентген».

Другие методы и формулы. Чтобы нейроны обучались, нужно задать формулу корректировки весов — мы говорили про это выше. Если нейронов много, то формулу нужно как-то распространить на все из них. Для этого используется метод градиентного спуска: рассчитывается градиент по весам, а потом от него делается шаг в меньшую сторону. Звучит сложно, но на самом деле для этого есть специальные формулы и функции.

1. Прямого распространения, при которой входной нейрон, получивший первичный сигнал (или группа таких однотипных «клеток»), направляет сигнал другим нейронам с конечной целью довести его до выходного и при этом не получает от выходного обратный сигнал.

Не являясь достаточно умными в части вычислений, компьютеры могут использовать гигантские базы данных. В них могут быть прописаны миллиарды правил и алгоритмов, на основе которых компьютеры производят различные операции. Кроме того, в этих базах могут размещаться файлы, содержащие, к примеру:

Особенность человеческой речи в том, что она не слишком стандартна — может произноситься с акцентом, диалектизмами, дефектами, разной тональностью, эмоциональной окраской. Нейросети используют большие базы данных вариаций построения речи, и это помогает более точно распознавать ее компьютерным программам соответствующего назначения.

Такой метод обычно применяется, если полезность нейронки оценивается исходя из степени соответствия результата обработки информации тем или иным стандартам (требованиям), которые определяет человек. Типичный пример — обучение распознаванию голоса. Оно будет практически полезным, если нейросеть сможет преобразовать речь в грамматически корректные текстовые конструкции, независимо от способа произношения.

Компьютеры, следуя соответствующим правилам и алгоритмам, в установленном порядке комбинируют указанные данные, в результате чего может конструироваться осмысленный текст или создаваться картинка. Если человек текст придумывает (полагаясь в том числе на интуитивную составляющую), то компьютер — составляет из «конструктора», руководствуясь правилами.

Типы нейросетей

Нейросеть (искусственная нейронная сеть) — реализованная в компьютерной программе математическая модель, которая создана по принципам действия нейронных сетей в живых организмах. Назначение этой модели — наделение компьютера функционалом для обработки информации на уровне, сопоставимом с возможностями человеческого мозга.

Главное преимущество нейросети — высокая скорость выполнения автоматизированных операций. За считаные секунды сеть может сгенерировать целый увлекательный роман или нарисовать красочный пейзаж на тему, заданную пользователем. Работа нейронок во многих случаях бесплатна или очень дешева.

Так часто происходит в реальных задачах, например, при распознавании предметов. Не у всех из них есть жесткие критерии: скажем, гипертрофированного мультяшного персонажа мы по-прежнему различаем как человека, хотя у него совсем другие пропорции. Нейронную сеть сложно научить похожему — но современные системы могут справиться и с этим.

Да, можно, и даже более сложную. В этом примере мы использовали только одну математическую библиотеку и четыре метода из нее, чтобы показать расчеты нагляднее. Но есть множество специальных библиотек и фреймворков для создания именно нейросетей, например Tenzorflow или Pandas. Они ускоряют процесс. Например, можно создать слой из нескольких десятков, а то и сотен нейронов, в одну строчку. А еще парой строчек добавить новые слои и задать правила для обучения.

На основе тех или иных исторических данных либо значимых фактов, рассматривая их в большом количестве перечней, нейросети учатся прогнозировать ход тех или иных событий (либо предоставлять рекомендации для лучшей подготовки к событиям). Это может быть прогнозирование погоды, роста или падения акций на рынке. Так же, как, например, рекомендации по выбору товара или услуги для потребителя (с учетом предыдущих его покупок или иных факторов, характеризующих его потребительское поведение).

Пусть пользователь написал «отлично». Нейрон «Б» присвоил настроению статус 2 и передал сигнал нейрону «В». Тот подбирает и направляет пользователю фразу «рад за тебя» (или иную схожую по смыслу из тех, которые присутствуют в базе данных — как вариант, фраза подбирается в случайном порядке).