Пишем нейросеть на Python с нуля

Функции потерь и оптимизация

После выбора функции активации необходимо выбрать функцию потерь, которая будет измерять ошибку нейронной сети в процессе обучения. Функция потерь должна быть выбрана в зависимости от задачи, которую вы хотите решить. Например, для задачи классификации могут быть использованы функции потерь, такие как кросс-энтропия или среднеквадратичная ошибка.

Когда нейронная сеть получает на вход некоторые данные, она проходит через несколько слоев, состоящих из нейронов. Каждый нейрон обрабатывает данные и выдает некоторый результат, который передается следующему слою нейронов. Чтобы нейронная сеть могла правильно работать, ей необходимо научиться извлекать признаки из данных, то есть определять, какие входные значения наиболее важны для принятия решения.

Теперь у нас есть все нужные инструменты для обучения нейронной сети! Мы используем алгоритм оптимизации под названием стохастический градиентный спуск (stochastic gradient descent), который определит, как мы будем изменять наши веса и пороги для минимизации потерь. Фактически, он заключается в следующей формуле обновления:

∂ L ∂ w 1 = ∂ L ∂ y p r e d ∗ ∂ y p r e d ∂ h 1 ∗ ∂ h 1 ∂ w 1 ∂ L ∂ y p r e d = − 2 ( 1 − y p r e d ) = − 2 ( 1 − 0.524 ) = − 0.952 ∂ y p r e d ∂ h 1 = w 5 ∗ f ′ ( w 5 h 1 + w 6 h 2 + b 3 ) = 1 ∗ f ′ ( 0.0474 + 0.0474 + 0 ) = f ( 0.948 ) ( 1 − f ( 0.948 ) ) = 0.249 ∂ h 1 ∂ w 1 = x 1 ∗ f ′ ( w 1 x 1 + w 2 x 2 + b 1 ) = − 2 ∗ f ′ ( − 2 + ( − 1 ) + 0 ) = − 2 ∗ f ( − 3 ) ∗ ( 1 − f ( − 3 ) ) = − 0.0904 ∂ L ∂ w 1 = − 0.952 ∗ 0.249 ∗ − 0.0904 = 0.0214

Нейронная сеть может иметь любое количество слоев, и в этих слоях может быть любое количество нейронов. Основная идея остается той же: передавайте входные данные по нейронам сети, пока не получите выходные значения. Для простоты мы будем использовать сеть, показанную выше, до конца статьи.

Термин «нейронные сети» сейчас можно услышать из каждого утюга, и многие верят, будто это что-то очень сложное. На самом деле нейронные сети совсем не такие сложные, как может показаться! Мы разберемся, как они работают, реализовав одну сеть с нуля на Python.

Python является одним из самых популярных языков программирования для создания нейронных сетей, благодаря своей простоте и богатой экосистеме библиотек машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим пошаговую инструкцию по созданию простой нейросети на Python, начиная с основных концепций нейронных сетей и заканчивая практическим созданием и обучением модели.

В последние годы нейронные сети стали одним из наиболее популярных методов для решения различных задач, таких как классификация изображений, прогнозирование временных рядов, обработка естественного языка, генерация контента и т.д. Они «умеют» извлекать признаки из данных и на основе этих признаков принимать решения, что делает их особенно полезными в сфере искусственного интеллекта.

Обучаем нейронную сеть (часть 1)

Архитектура нейронных сетей описывает структуру нейронной сети и определяет, как она будет обрабатывать входные данные и выдавать выходные значения. Существует несколько типов архитектур нейронных сетей, каждый из которых предназначен для решения определенных задач.

В процессе обучения нейронная сеть корректирует значения весов и смещений таким образом, чтобы минимизировать ошибку на выходе. Для этого используются различные методы оптимизации, такие как стохастический градиентный спуск, а также различные функции потерь, которые позволяют измерить ошибку на выходе нейронной сети.

Рекуррентные нейронные сети – это тип нейронных сетей, который используется для работы с последовательными данными, такими как звуковые сигналы или текстовые данные. Рекуррентные слои в этих нейронных сетях позволяют нейронной сети запоминать информацию из предыдущих шагов и использовать ее для принятия решения на текущем шаге. Это позволяет рекуррентным нейронным сетям работать с данными разной длины и предсказывать последующие значения в последовательности.

При создании своей нейросети на Python необходимо выбрать подходящую функцию активации в зависимости от задачи, которую вы хотите решить. Кроме того, важно убедиться, что функция активации выбрана правильно, чтобы избежать проблем, таких как затухание градиента.

На Python создают прикладные приложения, пишут тесты и бэкенд веб-приложений, автоматизируют задачи в системном администрировании, его используют в нейронных сетях и анализе больших данных. Язык можно изучить самостоятельно, но на это придется потратить немало времени. Если вы хотите быстро понять основы программирования на Python, обратите внимание на онлайн-курс «Библиотеки программиста». За 30 уроков (15 теоретических и 15 практических занятий) под руководством практикующих экспертов вы не только изучите основы синтаксиса, но и освоите две интегрированные среды разработки (PyCharm и Jupyter Notebook), работу со словарями, парсинг веб-страниц, создание ботов для Telegram и Instagram, тестирование кода и даже анализ данных. Чтобы процесс обучения стал более интересным и комфортным, студенты получат от нас обратную связь. Кураторы и преподаватели курса ответят на все вопросы по теме лекций и практических занятий.

Кроме того, необходимо выбрать метод оптимизации для обучения нейронной сети. Оптимизатор используется для изменения весов нейронной сети в процессе обучения, чтобы минимизировать функцию потерь. Один из наиболее популярных оптимизаторов — это алгоритм стохастического градиентного спуска (SGD). Он обновляет веса нейронной сети в направлении, противоположном градиенту функции потерь.