Обучение нейросети: методы и алгоритмы

Как будем обучать?

Последовательность нейрослоев часто применяют для более глубокого обучения нейронной сети и большей формализации имеющихся данных. Именно поэтому, чтобы получить итоговый выходной вектор, нужно проделать вышеописанную операцию пару раз подряд по направлению от одного слоя к другому. В результате для 1-го слоя входным вектором будет являться X, а для последующих входом будет выход предыдущего слоя. То есть нейронная сеть может выглядеть следующим образом:

Для проверки эффективности обучения нейросети нужно предоставить ей данные из другой части той же выборки, по которой она училась. Если сеть не выдает устраивающих нас ответов, возможны несколько причин появления подобных ошибок. Во-первых, это недостаточный объем данных из окружающей среды. Во-вторых, возможно данные из окружающей среды были недетерминированы. Наконец, не исключен вариант некорректного определения тренировочных и тестовых датасетов.

Прохождение игр — часто встречающаяся задача, которую решает обучение с подкреплением. Так, например, алгоритм Q-обучения (Q-learning) часто используется в играх — например, для тренировки агента прохождению знакомой всем «Змейки » . Другой пример — нейросетевая модель AlphaGo, которая обучена играть в го на уровне мировых чемпионов.

Говоря проще, ИНС можно назвать неким «черным ящиком», превращающим входные данные в выходные данные. Если же посмотреть на это с точки зрения математики, то речь идет о том, чтобы отобразить пространство входных X-признаков в пространство выходных Y-признаков: X → Y. Таким образом, нам надо найти некую F-функцию, которая сможет выполнить данное преобразование. На первом этапе этой информации достаточно в качестве основы.

Главной особенностью алгоритма является вычисление обновления веса, выполняемое с помощью знака градиента, который указывает направление корректировки. Градиент представляет собой вектор, показывающий направление наибольшего увеличения функции. Он используется для обновления параметров модели с целью уменьшения значения функции ошибки. Алгоритм упругого распространения позволяет адаптировать скорость обучения отдельно для каждого веса. Если знак градиента не меняется, он увеличивает скорость обучения, а если наоборот — уменьшает. Такая регулировка помогает алгоритму гибко перемещаться по весовым пространствам со сложной многомерной архитектурой, быстрее и надежнее находить оптимальные решения.

Существует достаточно много способов обучения нейронных сетей. Однако все они сводятся к двум основным концепциям: с помощью учителя и без него. В этой связи снова можно провести аналогию с мозгом человека. Люди также способны приобретать опыт или с наставником, способным прочитать курс лекций, направлять и указывать верный путь к решению задачи, или самостоятельно, ориентируясь лишь на собственные наблюдения и полученный опыт. Рассмотрим оба этих принципа более подробно.

Современные нейросети с легкостью и за считанные секунды анализируют художественный текст, создают изображения, поддерживают живой диалог, пишут программный код и многое другое по запросу пользователя. Однако для того, чтобы эти действия правильно и быстро выполнялись, нейронная сеть проходит трудоемкое обучение, вне зависимости от размера входной задачи и количества нейронов в сети. Для результативной работы модели в будущем необходимо заранее подготовить наборы обучающих данных, рассчитать возможные отклонения от точных решений и подобрать весовые коэффициенты для каждого из нейронов.

В этой статье мы рассмотрели основные типы и методы обучения нейросетей. Это направление продолжает активно развиваться и считается одним из самых перспективных в сфере искусственного интеллекта. В будущем ожидается появление еще более эффективных методов и алгоритмов, которые позволят нейронным сетям решать максимально сложные задачи, сейчас доступные только человеку.

Вот оно, обучение!

Только ленивый не слышал сегодня о существовании и разработке нейронных сетей и такой сфере, как машинное обучение. Для некоторых создание нейросети кажется чем-то очень запутанным, однако на самом деле они создаются не так уж и сложно. Как же их делают? Давайте попробуем самостоятельно создать нейросеть прямого распространения, которую еще называют многослойным перцептроном. В процессе работы будем использовать лишь циклы, массивы и условные операторы. Что означает этот набор данных? Только то, что нам подойдет любой язык программирования, поддерживающий вышеперечисленные возможности. Если же у языка есть библиотеки для векторных и матричных вычислений (вспоминаем NumPy в Python), то реализация с их помощью займет совсем немного времени. Но мы не ищем легких путей и воспользуемся C#, причем полученный код по своей сути будет почти аналогичным и для прочих языков программирования.

Обучать нейронные сети выполнению задач можно по-разному: процесс развития навыков возможен с учителем или без него, а также с подкреплением. Каждый формат предназначен для решения конкретных задач: классификации, прогнозирования, распознавания изображения и так далее. Как выбрать оптимальный формат и чем между ними разница?

Один нейрон может превратить в одну точку входной вектор, но по условию мы желаем получить несколько точек, т. к. выходное Y способно иметь произвольную размерность, которая определяется лишь ситуацией (один выход для XOR, десять выходов, чтобы определить принадлежность к одному из десяти классов, и так далее). Каким же образом получить n точек? На деле все просто: для получения n выходных значений, надо задействовать не один нейрон, а n. В результате для каждого элемента выходного Y будет использовано n разных взвешенных сумм от X. В итоге мы придем к следующему соотношению:

Но ее легко получить путем увеличения количества нейронов. Давайте попробуем реализовать обучение с тремя нейронами в скрытом слое и одним выходным (выход ведь у нас только один). Чтобы все получилось, создадим массив X и Y, имеющий обучающие данные и саму нейронную сеть:

Для начала нужно объяснить, чем нейронная сеть отличается от обычного алгоритма. Алгоритм — это заранее прописанная последовательность действий, которую должен выполнить компьютер, дающая определенный предсказуемый результат. В качестве примера можно привести программу, которая рассчитывает площадь квартиры или дома по чертежу. В ней есть четкая пошаговая инструкция, какие величины перемножать, какие складывать и т. д. У такого алгоритма понятная и простая архитектура, в него можно свободно вносить изменения на любом этапе.

Он заключается в многократном повторении двух действий — прямого и обратного. Прямое действие — это передача входных данных через нейросеть и вычисление прогнозируемого результата. Данные от входного узла к выходному могут передаваться большим количеством различных путей. Правильным же считается только один, который сопоставляет входные данные с нужными выходными. Поиск этого пути в рассматриваемом алгоритме ведется с помощью петли обратной связи. Делается это следующим образом:

Архитектура нейронных сетей

Данные поступают в нейросеть, обрабатываются формулами, после чего пользователю выдается результат. Самая главная сложность заключается в том, как найти такие уравнения и алгоритмы, благодаря которым результат работы нейросети будет максимально полезным. Машинное обучение как раз и заключается в выведении этих формул.

Понятие машинного обучения неразрывно связано с нейросетями. Нейронная сеть является методом в области искусственного интеллекта, который учит компьютеры работать с данными так же, как человеческий мозг. Важно понимать, что нейросети — это не мыслящие объекты, наделенные сознанием. Это сложнейшая база данных с огромным количеством формул.

При этом нередки ситуации, в которых модели необходима хотя бы частичная «разметка» данных для результативной работы. В этом случае потребуется частичное привлечение учителя: он заранее размечает часть данных самостоятельно , а остальные подаются модели в неразмеченном виде. Этот вариант не только повышает эффективность «тренировок» модели, но и значительно ускоряет их.

Пусть у нас уже есть нейронная сеть, но ведь ее ответы являются случайными, то есть наша нейросеть не обучена. Сейчас она способна лишь по входному вектору input выдавать случайный ответ, но нам нужны ответы, которые удовлетворяют конкретной поставленной задаче. Дабы этого достичь, сеть надо обучить. Здесь потребуется база тренировочных примеров и множество пар X — Y, на которых и будет происходить обучение, причем с использованием известного алгоритма обратного распространения ошибки.

Когда мы узнаем дельту последнего слоя, мы сможем найти дельты и всех предыдущих слоев. Чтобы это сделать, нужно будет лишь перемножить для текущего слоя транспонированную матрицу с дельтой, а потом перемножить результат с вектором производных функции активации предыдущего слоя:

Вне зависимости от используемого принципа обучение нейросетей состоит из двух ключевых этапов. На первом происходит тренировка — нейронная сеть учится, выстраивает необходимые связи, регулирует веса узлов. Но как мы проверим, насколько эффективно она это делает? Как и в случае с обычными учениками, нейросеть должна пройти экзамен. Естественно, вопросы на этом экзамене должны отличаться от тех, которые были использованы при тренировке, чтобы исключить вариант, что сеть просто «запомнила» правильный ответ. Это и есть второй этап, который называется тестированием.