Как устроена нейронная сеть и зачем ей слои

Что в итоге на 2024 год

Стоит упомянуть, что нейросети также играют немаловажную роль в развитии виртуальной и дополненной реальности в архитектурном проектировании. Они способны создавать реалистичные визуализации, помогая клиентам лучше представить окончательный результат проекта. Это облегчает процесс принятия решений и позволяет более эффективно взаимодействовать с заказчиками. Проекты, такие как Gravity Sketch, используют технологии машинного обучения для распознавания жестов и формирования пространственных объектов в виртуальной среде. Таким образом архитектор имеет возможность творчества в трехмерном пространстве, что улучшает восприятие формы и масштаба проекта.

Рекуррентные нейронные сети (RNN), включая LSTM и GRU, имеют петли обратной связи, позволяющие им обрабатывать последовательные данные по одному элементу за раз. Они используют специальные рекуррентные слои, которые запоминают предыдущие состояния и учитывают контекст, «видят» зависимости между последовательными элементами. Рекуррентные нейронные сети (RNN) или их модификации хороши для обработки текста или речи.

Сверточные нейронные сети (CNN) обычно состоят из чередующихся сверточных слоёв и слоёв пулинга, за которыми следуют один или несколько полносвязных слоев. Благодаря операции свёртки слои в CNN эффективно извлекают пространственные признаки из изображений и демонстрируют высокую точность на задачах классификации изображений. Соответственно, такой тип сеток хорош для задач компьютерного зрения, например, распознавания объектов на фото.

Говоря о нейросетях, мы должны также отметить их способность учитывать индивидуальные предпочтения клиентов и создавать персонализированные проекты. Анализ данных о предпочтениях, образе жизни и культурных особенностях клиента позволяет архитекторам и дизайнерам создавать уникальные пространства, которые полностью соответствуют потребностям и ожиданиям заказчика.

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:

Но полученный вектор представляет собой неактивированное состояние (промежуточное, невыходное) всех нейронов, а для того, чтобы нам получить выходное значение, нужно каждое неактивированное значение подать на вход вышеупомянутой функции активации. Итогом ее применения и станет выходное значение слоя.

В материале попробуем просто рассказать о том, как устроена нейронная сеть, какие типы архитектуры нейросетей существуют и какую роль в работе сетки играют слои. Материал — для нетехнических специалистов. Понимание базы поможет чуть лучше понимать инженеров и разработчиков, а также, возможно, принимать более информированные бизнес-решения, связанные с внедрением разработок на основе ИИ.

Давайте внимательно посмотрим на него. Вышенаписанная формула — это не что иное, как определение умножения матрицы на вектор. И в самом деле, если мы возьмем матрицу W размера n на m и выполним ее умножение на X размерности m, то мы получим другое векторное значение n-размерности, то есть как раз то, что надо.

Cloud AutoML

Нейросети также могут значительно ускорить процесс проектирования и дизайна. Алгоритмы машинного обучения, используемые в нейронных сетях, могут быстро анализировать множество вариантов и предлагать оптимальные решения. Это позволяет сократить время, затрачиваемое на итерации и улучшения проекта, что особенно важно в условиях современного темпа жизни и стремительного развития технологий.

Нейросети способны анализировать и усваивать огромные объемы данных, что делает их незаменимыми инструментами для архитекторов и дизайнеров. Одной из ключевых областей их применения является анализ больших наборов данных (BIG DATA) о тенденциях в архитектуре, стилевых предпочтениях и функциональных решениях. Это позволяет проектировщикам лучше понимать потребности клиентов и создавать более адаптивные, удобные и эффективные пространства.

Нейросети могут анализировать стилевые элементы из различных источников и интегрировать их в архитектурные эскизы. StyleGAN, например, демонстрирует возможность синтеза изображений, переноса стилей и создания новых вариантов на основе комбинирования стилей различных эпох и направлений. Это позволяет архитекторам находить вдохновение в разнообразии стилей и создавать уникальные комбинации.

Как всегда бывает с технологиями на определённом уровне распространения, большинство пользователей не знает, как это устроено и работает. Пользователь взаимодействует с простым понятным интерфейсом и не представляет, что происходит под капотом. Это нормально.

Неправильный выбор архитектуры может привести к провалу. Бессмысленно пытаться заставить сверточную сеть, предназначенную для изображений, распознавать речь. Входные данные — спектрограммы речи — имеют другую структуру по сравнению с изображениями, и свёрточные слои будут неэффективны для их обработки. В этом случае лучше применить рекуррентную сеть, которая может последовательно обрабатывать аудиоданные и учитывать неочевидные связи в естественной человеческой речи.

Дабы найти значение ошибки E, надо найти сумму квадратов разности векторных значений, которые были выданы нейронной сетью в виде ответа, а также вектора, который ожидается увидеть при обучении. Еще надо будет найти дельту каждого слоя и учесть, что для последнего слоя дельта будет равняться векторной разности фактического и ожидаемого результатов, покомпонентно умноженной на векторное значение производных последнего слоя:

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:

Например, в случае распознавания изображений первые скрытые слои могут обнаруживать простые элементы (края и углы), а последующие слои комбинируют эти элементы в более сложные структуры (формы и объекты). Количество скрытых слоев потенциально бесконечно — их количество зависит от сложности задачи и архитектуры нейронной сети.

Проектирование с участием нейронных сетей

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.

Слои нормализации решают эту проблему, выравнивая, нивелируя разницу во входных данных. Они вычисляют среднее значение и стандартное отклонение входных данных для мини-батча и нормализуют их, чтобы значения были в диапазоне от 0 до 1. Это помогает нейросети обучаться быстрее и лучше обобщать данные.

Пулинг также помогает выделить наиболее значимые признаки из данных, что делает модель более устойчивой к шуму и искажениям. Например, если изображение немного изменится (например, сдвинется или изменится освещение), слой пулинга все равно сможет распознать основные формы и объекты.

Еще одним примером может служить проект Google’s AutoML, где нейросеть способна создавать эскизы зданий на основе заданных параметров, ускоряя начальные этапы проектирования. Нейросеть «The AI System» от NVIDIA — другой вариант использования ИИ для интеграции стилей и форм в архитектурных эскизах.

ИИ и нейросети вполне уже способоны учитывать индивидуальные предпочтения клиентов при создании архитектурных эскизов. Анализ данных о предпочтениях заказчика, его стиле жизни и функциональных потребностях позволяет создавать эскизы, которые отражают уникальные особенности и ожидания клиента. Проект Autodesk Generative Design — пример использования нейросетей для адаптации проектов под индивидуальные запросы заказчиков.

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:

Нейронные сети состоят из множества взаимосвязанных узлов — по аналогии с биологией человека их называют нейронами. Каждый нейрон получает входные данные, обрабатывает их и передает результат следующему нейрону. Эта структура напоминает работу человеческого мозга, где нейроны соединены синапсами, передающими электрические сигналы. В искусственных нейронных сетях нейроны образуют слои, а информация передаётся от одного слоя к другому.

Слои пулинга (или подвыборки) выбирают одни элементы из входных данных как наиболее важные и отбрасывают другие как менее значимые. Например, в случае обработки изображений, слой пулинга может взять квадратный участок изображения и выбрать из него самый яркий пиксель (максимальное значение) или усреднить значения пикселей (среднее значение). Это позволяет сократить количество данных, которые нужно обрабатывать, что, в свою очередь, уменьшает вычислительные затраты и время обучения модели.