Как написать свою первую нейросеть на Python

Как можно улучшить нейронную сеть

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.

Залог продвижения любого сайта — это уникальный и полезный для пользователя контент. С обоими этими параметрами рерайт-нейросеть справляется на «отлично». Всё это достигается объемом знаний и мощностей, которые она имеет. Во-первых, нейросеть делает рерайт без потери смысла. То есть если за основу вы брали текст, который полезен для пользователя, то на выходе текст будет всё так же иметь ценность, только он будет уже перефразированный. Во-вторых, уникальность текста достигается не только за счёт использования других слов и оборотов, но и за счёт компетенции нейросети в любой области, в том числе в области, в которой вы делаете рерайт. Таким образом, вы сможете получать не просто перефразированный текст, но и контент, обогащённый дополнительной информацией по вашей теме.

Давайте поймем почему формула имеет такой вид. Сначала нам нужно учесть то, что мы хотим скорректировать вес пропорционально размеру ошибки. Далее ошибка умножается на значение, поданное на вход нейрона, что, в нашем случае, 0 или 1. Если на вход был подан 0, то вес не корректируется. И в конце выражение умножается на градиент сигмоиды. Разберемся в последнем шаге по порядку:

Еще есть, например, метод обратного распространения ошибки — градиентный алгоритм для многослойных нейросетей. Сигналы ошибки, рассчитанные с помощью градиента, распространяются от выхода нейронной сети к входу, то есть идут не в прямом, а в обратном направлении.

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.

После того как текст будет переписан, вы сможете его редактировать в нашем специальном текстовом редакторе. В нём есть очень полезные для человека, занимающегося рерайтом, функции . Например, в редакторе вы сможете проверить уникальность текста, в режиме реального времени отслеживать все самые важные SEO-характеристики текста. Также вы сможете проводить специальные «нейросетевые операции» над текстом. Например, выделить фрагмент текста и нажать кнопку «расширить», и НейроТекстер подробнее распишет текст, или же вы сможете сами сформулировать задание для ИИ, которое он должен будет выполнить над текстом.

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.

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.

Максимизируй уникальность перефразированного текста

К тому же, если вы в такой ситуации, что сто процентной уникальности добиться очень сложно и что-то не будет получаться, у нас всегда есть инструменты по генерации текста. Прямо в нашем редакторе вы сможете их очень удобным образом применять и добавлять новые абзацы в ваш текст или заменять самые «трудные» для рерайта куски сгенерированным текстом. Они позволят насытить ваш рерайт сгенерированным, уникальным текстом, что повысит ценность результата. Таким образом, из любой, даже самой сложной, ситуации вы сможете найти выход и максимизировать уникальность и качество вашего текста.

Иди в ногу со временем и пользуйся современной нейросетью для написания качественных рерайтов с корректировкой текста без потери смысла. Искусственный интеллект способен переписывать текст на таком же уровне, как и человек. Не верится? Тогда самое время попробовать, тем более это можно сделать бесплатно.

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.

Уникальность — это самая главная характеристика хорошего рерайта. Но многие инструменты банально не способны написать текст, имеющий идеальную уникальность или хотя бы близкую к таковой. Наша нейросеть для рерайта способна добиться сто процентной уникальности для вашего текста. За счёт чего это получается? Дело в том, что для рерайта мы применяем нейросеть, способную не просто делать рерайт, но и генерировать качественный и полезный для читателя текст. За счёт таких мощных возможностей банальный рерайт для неё становится не самой сложной задачкой.

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.

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.

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?

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.