Разгадка тайн нейронных сетей

Но почему то, что “видит” нейросеть так сильно отличается от изначальной фотографии?

На более поздних слоях нейросети, изображения становятся менее похожими на исходные фотографии, потому что на этапе обработки нейросеть сосредотачивается на абстрактных и сложных признаках и понятиях, которые она выучила из тренировочных данных. Вот почему это происходит:

ИНС (искусственные нейросети) – это математическая модель функционирования традиционных для живых организмов нейросетей, которые представляют собой сети нервных клеток. Как и в биологическом аналоге, в искусственных сетях основным элементом выступают нейроны, соединенные между собой и образующие слои, число которых может быть разным в зависимости от сложности нейросети и ее назначения (решаемых задач).

На графике ниже можно увидеть этот процесс более подробно. Значение W 0 — это желаемый результат вычислений. Это те значения, которые разработчик дает нейросети в конце, говоря “На фотографии с вероятностью 100% был изображен мужчина”. А W e1 — результат, полученный изначально нейросетью: “На фотографии с вероятностью 80% изображена женщина”. С помощью градиентного спуска, нейросеть меняет свои веса таким образом, чтобы приблизится к W 0 . Она вычислит, какой именно фактор повлиял на ошибку и изменит его вес. Например, нейросеть изначально могла “решить”, что у всех женщин острый подбородок, и поэтому у этого признака был суммарно большой вес. После того, как в нейросеть поступит фотография мужчины с острым подбородком, она уменьшит вес этого признака, чтобы он не искажал результат.

Далее приложение просит выбрать из галереи 10-20 фотографий, на которых видно только ваше лицо. Будет хорошо, если они сняты с разных ракурсов, на них видны разные эмоции и используется разнообразный фон. Если соблюсти все требования, аватарки получатся наивысшего качества.

Работа с изображениями — важная сфера применения технологий Deep Learning. Глобально все изображения со всех камер мира составляют библиотеку неструктурированных данных. Задействовав нейросети, машинное обучение и искусственный интеллект, эти данные структурируют и используют для выполнения различных задач: бытовых, социальных, профессиональных и государственных, в частности, обеспечения безопасности.

Картинка разбивается на маленькие участки, вплоть до нескольких пикселей, каждый из которых будет входным нейроном. С помощью синапсов сигналы передаются от одного слоя к другому. Во время этого процесса сотни тысяч нейронов с миллионами параметров сравнивают полученные сигналы с уже обработанными данными.

Как меня видит нейросеть?

Последние слои обычно отвечают за распознавание более абстрактных и сложных понятий , таких как форма лица, расположение глаз и рта, чтобы сделать окончательное предсказание о том, содержит ли изображение объект, который обучалась распознавать сеть, например, лицо.

После выбора фотографий, необходимо указать свой пол — чтобы результат вас порадовал, рекомендуется выбрать верный, без экспериментов. После этого нужно выбрать, сколько вариантов аватарок вы хотите получить: 50, 100 или 200. После оплаты, нейросеть начнет рисовать по фотографиям, которые вы загрузили. Процесс может занять более 20 минут, так что надо запастись терпением.

Обратное распространение включает в себя расчет градиентов разными методами , которые представляют собой скорость изменения ошибки сети по отношению к ее весам и смещениям (на графике ниже градиент выглядит как угол наклона стрелочки: чем больше разница между желаемым и полученным результатом, тем больше угол наклона). По сути, этот шаг определяет, какой вклад вносит каждый параметр в общую ошибку предсказания, чтобы потом изменить его и приблизиться к желаемому значению.

В ноябре в приложении Lensa появилась новая функция «Magic Avatars», которая при помощи нейросети изучает лицо человека и создает пачку из 50-200 аватарок в разных стилях. Давайте узнаем, как нейросеть рисует по фото и что из этого получается — результат впечатляет.

Обычной зачастую называют полносвязную нейронную сеть. В ней каждый узел (кроме входного и выходного) выступает как входом, так и выходом, образуя скрытый слой нейронов, и каждый нейрон следующего слоя соединён со всеми нейронами предыдущего. Входы подаются с весами, которые в процессе обучения настраиваются и не меняются в последствии. При этом у каждого нейрона имеется порог активации, после прохождения которого он принимает одно из двух возможных значений: -1 или 1, либо 0 или 1.

Сверточная НС имеет специальную архитектуру, которая позволяет ей максимально эффективно распознавать образы. Сама идея СНС основывается на чередовании сверточных и субдискретизирующих слоев (pooling), а структура является однонаправленной. СНС получила свое название от операции свертки, которая предполагает, что каждый фрагмент изображения будет умножен на ядро свертки поэлементно, при этом полученный результат должен суммироваться и записаться в похожую позицию выходного изображения. Такая архитектура обеспечивает инвариантность распознавания относительно сдвига объекта, постепенно укрупняя «окно», на которое «смотрит» свёртка, выявляя всё более и более крупные структуры и паттерны в изображении.

Может ли нейросеть хранить персональные данные?

Процесс визуализации признаков начинается со случайного изображения или шума, которое затем подвергается оптимизации, чтобы максимизировать активацию конкретного “нейрона” или группы “нейронов” в определенном слое нейросети. Это достигается путем изменения пикселей изображения таким образом, чтобы они максимально активировали выбранные “нейроны”.

Пожалуй, самая популярная задача нейросетей – распознавание визуальных образов. Сегодня создаются сети, в которых машины способны успешно распознавать символы на бумаге и банковских картах, подписи на официальных документах, детектировать объекты и т.д. Эти функции позволяют существенно облегчить труд человека, а также повысить надежность и точность различных рабочих процессов за счет отсутствия возможности допущения ошибки из-за человеческого фактора.

Нейросети играют важную роль в нашей жизни, но их внутреннее устройство зачастую остается тайной. В этой статье мы погрузимся в мир нейросетей, чтобы понять, как они работают. В качестве примера возьмем нейросеть для распознавания изображений и разберёмся как AI анализирует изображения, находит на них различные признаки и принимает решения.

Так как чаще всего для обучения нейросетей, распознающих изображения, используется обучение “с учителем” (подробнее о видах обучения можете посмотреть в моей предыдущей статье), когда путешествие фотографии по сети достигает своей кульминации на выходном слое, прогнозы сети сравниваются с реальным содержанием фотографии, анализируя расхождение. Именно здесь в игру вступает обратное распространени е, позволяя сети учиться на своих ошибках и уточнять свое понимание фотографии.

Нейросеть – это математическая модель в виде программного и аппаратного воплощения, строящаяся на принципах функционирования биологических нейросетей. Сегодня такие сети активно используют в практических целях за счет возможности не только разработки, но и обучения. Их применяют для прогнозирования, распознавания образов, машинного перевода, распознавания аудио и т.д.

Пример: Представим, что у нас есть “нейрон”, который пытается определить цену за одну ночь в отеле на основе нескольких факторов, таких как расстояние до центра города, рейтинг отеля и количество звезд. Каждый из этих факторов является входным значением для нашего нейрона, то есть информацией, которую он получает. У каждого входа есть свой вес , который представляет собой важность этого фактора для принятия решения. Например, если нейрон посчитает, что рейтинг — самый важный фактор, то ему будет присвоен бОльший вес, чем другим входам, и он будет больше влиять на цену отеля, чем другие факторы. Допустим, рейтинг имеет вес 0.6, расстояние — 0.3, а количество звезд — 0.4. Кроме того, у нашего нейрона есть смещение , которое можно рассматривать как некий уровень чувствительности нейрона. Если смещение высокое, “нейрон” будет более склонен к принятию положительного решения при небольших входных значениях. Напротив, низкое смещение означает, что нейрон будет активироваться только при более значительных входных значениях. В нашем примере смещение можно представить как минимальную цену, ниже которой отель арендовать невозможно. Эта цена будет прибавляться к каждому выходному значению. Теперь, когда у нас есть веса и смещение, “нейрон” суммирует произведения весов и входных значений, добавляет смещение и передает эту сумму функции активации . Так, если общая сумма ниже определенного порога, “нейрон” может решить, что цену определить невозможно и передаст 0. Таким образом, наш “нейрон” анализирует различные факторы (входные значения), учитывая их важность (веса) и изначальные значения (смещение), чтобы принять решение о цене отеля.

Ниже вы видите иллюстрацию того, как нейросеть на более поздних слоях “видит” характеристики одного участка фотографии. Сбоку показано значение функции активации каждого выхода. Таким образом, что нейросеть “видит”, что выбранный участок похож на шею человека или нижнюю часть лица.

Каждый “нейрон” передает свое выходное значение следующему, который делает свой вывод, уже основываясь на выходе предыдущего. Например, если бы целью нашей нейросети было сделать вывод о том, стоит ли строить отель в определенном месте, то следующий нейрон использовал бы информацию о примерной цене за ночь в отеле, чтобы сделать свой вывод о рентабельности отеля. “Нейроны” объединяются в группы , которые анализируют какие-то конкретные характеристики , а группы “нейронов” — в слои, каждый из которых выполняет определенную задачу в процессе обработки информации. В нейросетях существует три основных типа слоев: