Как создать нейросеть: пошаговое руководство

Шаг 1: Оценка модели

Функция sample позволяет управлять разнообразием генерируемого текста с помощью параметра температуры. Более высокая температура приводит к более разнообразному, но менее предсказуемому тексту, а низкая температура — к более предсказуемому, но менее разнообразному тексту.

Нейросети — это мощные инструменты машинного обучения, которые имитируют работу человеческого мозга для решения различных задач. Они широко используются в таких областях, как распознавание изображений, обработка естественного языка и генерация текста. В этой статье мы рассмотрим, как создать нейросеть с нуля, используя Python и популярные библиотеки машинного обучения. Мы подробно разберем каждый шаг, начиная с установки необходимых инструментов и заканчивая тестированием и улучшением модели.

Теперь, когда все инструменты установлены, можно приступить к созданию и обучению простой нейросети. Рассмотрим пример создания нейросети для распознавания рукописных цифр с использованием набора данных MNIST. Этот набор данных содержит изображения рукописных цифр от 0 до 9, и наша задача — создать модель, которая сможет правильно классифицировать эти изображения.

Например, на вход поступает картинка. Чтобы нейросеть могла понять, что на ней изображено, она должна выделить разные элементы из картинки, распознать их и подумать, что означает сочетание этих элементов. Примерно так работает зрительная кора в головном мозге. Это несколько задач, их не смогут решить одинаковые нейроны. Поэтому нужно несколько слоев, где каждый делает что-то свое. Для распознавания часто используют так называемые сверточные нейросети. Они состоят из комбинации сверточных и субдискретизирующих слоев, каждый из которых решает свою задачу.

Больше нейронов. В нашей тренировочной нейросети только один нейрон. Но если нейронов будет больше — каждый из них сможет по-своему реагировать на входные данные, соответственно, на следующие нейроны будут приходить данные с разных синапсов. Значит — больше вариативность, «подумать» и передать сигнал дальше может не один нейрон, а несколько. Можно менять и формулу передачи, и связи между нейронами — так получаются разные виды нейронных сетей.

Оптимизатор adam — это один из самых популярных оптимизаторов, который хорошо работает в большинстве задач машинного обучения. Функция потерь categorical_crossentropy используется для многоклассовой классификации, а метрика accuracy позволяет отслеживать точность модели.

Шаг 3: Генерация текста

Лучше обучение. Искусственные нейронные сети обучаются примерно по тому же принципу, что живые существа. Когда человек часто повторяет одни и те же действия, он учится: ездить на велосипеде, рисовать или набирать текст. Это происходит, потому что веса между нейронами в мозгу меняются: нервные клетки наращивают новые связи, по-новому начинают воспринимать сигналы и правильнее их передают. Нейронная сеть тоже изменяет веса при обучении — чем оно объемнее, тем сильнее она «запомнит» какую-то закономерность.

Первый слой Flatten преобразует двумерный массив (28×28 пикселей) в одномерный. Затем мы добавляем полносвязный слой Dense с 128 нейронами и функцией активации relu . Последний слой также полносвязный, но с 10 нейронами (по одному для каждого класса) и функцией активации softmax , которая используется для многоклассовой классификации.

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.

Во время обучения модель будет проходить через тренировочные данные несколько раз (в данном случае 5 эпох) и настраивать свои параметры для минимизации функции потерь. Мы также передаем тестовые данные для оценки производительности модели на каждом шаге.

Но нейронные сети — все же не человеческий мозг. Мозг сложнее, объемнее, в нем намного больше нейронов, чем в любой компьютерной нейросети. Поэтому чрезмерное обучение может сделать хуже. Например, переобученная нейросеть может начать распознавать предметы там, где их нет — так люди иногда видят лица в фарах машин и принимают пакеты за котов. А в случае с искусственной нейронной сетью такой эффект еще явнее и заметнее. Если же учить нейросеть на нескольких разнородных данных, скажем, сначала обучить считать числа, а потом — распознавать лица, она просто сломается и начнет работать непредсказуемо. Для таких задач нужны разные нейросети, разные структуры и связи.

Человеческий мозг состоит из ста миллиардов клеток, которые называются нейронами. Они соединены между собой синапсами. Если через синапсы к нейрону придет достаточное количество нервных импульсов, этот нейрон сработает и передаст нервный импульс дальше. Этот процесс лежит в основе нашего мышления. Мы можем смоделировать это явление, создав нейронную сеть с помощью компьютера. Нам не нужно воссоздавать все сложные биологические процессы, которые происходят в человеческом мозге на молекулярном уровне, нам достаточно знать, что происходит на более высоких уровнях. Для этого мы используем математический инструмент — матрицы, которые представляют собой таблицы чисел. Чтобы сделать все как можно проще, мы смоделируем только один нейрон, к которому поступает входная информация из трех источников и есть только один выход. 3 входных и 1 выходной сигнал Наша задача — научить нейронную сеть решать задачу, которая изображена в ниже. Первые четыре примера будут нашим тренировочным набором. Получилось ли у вас увидеть закономерность? Что должно быть на месте вопросительного знака — 0 или 1?

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.

Больше мощностей. Нейронные сети работают с матрицами, так что если нейронов много, вычисления получаются очень ресурсоемкие. Известные нейросети вроде Midjourney или ChatGPT — это сложные и «тяжелые» системы, для их работы нужны сервера с мощным «железом». Так что написать собственный DALL-E на домашнем компьютере не получится. Но есть сервисы для аренды мощностей: ими как раз пользуются инженеры машинного обучения, чтобы создавать, обучать и тестировать модели.