Как написать свою первую нейросеть на Python

Формула для расчета выхода нейрона

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.

После того как архитектура выбрана, разработчики переходят к инициализации весов. Веса — это параметры сети, которые определяют, как сильно входной сигнал влияет на выходной. Плохая инициализация может привести к проблемам с обучением. Например, если инициализировать все веса константными значениями, сеть может слишком медленно обучаться. Решить проблему можно с помощью метода Xavier, когда веса равномерно распределяются, что позволяет сети быстрее находить правильное решение.

Этот метод особенно полезен, когда есть ограниченное количество данных для обучения. Он ускоряет разработку и снижает требования к ресурсам. К примеру, модель BERT, созданная для обработки естественного языка, после небольшого дообучения может применяться для классификации текстов или поиска ответов.

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?

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.

Для ускорения обучения часто применяется пакетная нормализация (batch normalization). Этот метод нормализует входы каждого слоя сети, помогая стабилизировать распределение данных и ускорить обучение. В сложных задачах, например в распознавании объектов на видео, нормализация помогает быстрее достичь хороших результатов, уменьшая влияние изменений в масштабах входных данных на скорость обучения.

Современные тенденции в разработке нейросетей Современные тенденции в разработке нейросетей

Генеративные модели (пожалуй, самые известные из них сегодня — генеративно-состязательные сети, или GAN) способны генерировать осмысленные тексты и реалистичные изображения, аудио или видео. Это делает их незаменимыми в создании разного типа контента. Кроме того, такие модели применяются для синтезирования данных, когда разработчикам не хватает реальных данных для обучения нейросетей.

Важно учитывать оптимизацию модели перед развёртыванием. Большие и сложные нейросети требуют значительных вычислительных ресурсов, поэтому часто применяют квантование (уменьшение точности весов) и сжатие модели после обучения для ускорения работы сети и снижения требований к железу.

Нейронные сети помогают решать сложные задачи, используя данные для обучения и принятия решений. Они применяются в медицине, финансовых прогнозах, переводе текстов и других областях. Разберём основные этапы разработки нейросети — от постановки задачи до внедрения в реальные системы.

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.

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.

На фестивале 8БИТ выступают разработчики Яндекса, которые делятся своим опытом и раскрывают секреты создания сервисов на основе искусственного интеллекта. К примеру, эксперты объясняют, что помогает Алисе разговаривать более естественно и как алгоритмы учатся писать тексты.

Подготовка данных включает их очистку, удаление ошибок, а также нормализацию, то есть приведение входящих данных к единому масштабу. Например, при работе с изображениями это может быть преобразование всех картинок, чтобы сделать их одного размера или формата, а в случае с текстами — удаление лишних символов и приведение всех слов к нижнему регистру. Кроме того, на этом этапе большие массивы текста делят на токены (грубо говоря, отдельные слова), с которыми будет работать модель.

Чтобы избежать переобучения, когда нейросеть слишком хорошо осваивает обучающие данные и плохо справляется с примерами из реальной жизни, используются методы регуляризации. К примеру, Dropout случайным образом отключает часть нейронов во время обучения, снижая вероятность переобучения.