Как создать нейросеть с помощью chatGPT

Несколько слов об обратном распространении ошибки

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:

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.

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.

Напиши подготовку тренировочных данных для нейронной сети по классификации изображений, для чего напиши код скачивания датасета при помощи gdown по этой ссылке и код разархивации датасета из zip-формата в директорию ‘content/cars’. Датасет не поделен на train и test. Он состоит из 10 папок (название каждой соответствует названию категории), каждый файл необходимо открыть при помощи Image.open, не используй генератор. Добавь в код масштабирование данных и приведи y_train к формату one hot encoding. Используй LabelEncoder для кодирования строковых меток в целые числа. Определи список названий классов и количество классов. Создай простую keras-модель на получившихся данных. Ответ chatGPT: import os import gdown import zipfile from PIL import Image from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.utils import shuffle from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np from keras.utils import to_categorical from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D # Скачиваем датасет url = ‘ https://storage.yandexcloud.net/aiueducation/marketing/datasets/reality.zip&#39 ; gdown.download(url, ‘reality.zip’, quiet= False ) # Распаковываем набор данных with zipfile.ZipFile( «reality.zip»,»r» ) as zip_ref: zip_ref.extractall( «content/cars» ) # Загружаем изображения и ярлыки X = [] y = [] classes = os.listdir( «content/cars» ) for i, class_name in enumerate ( classes ): for image_name in os.listdir( «content/cars/» + class_name): image = Image. open ( «content/cars/» + class_name + «/» + image_name) image = image.resize(( 64, 64 )) X.append(np.array(image)) y.append(class_name) # Масштабируем данные X = np.array(X) / 255.0 # Кодируем ярлыки label_encoder = LabelEncoder() y = label_encoder.fit_transform(y) # Приводим ярлыки к формату One-hot encoding num_classes = len(np.unique(y)) y = to_categorical(y, num_classes) # Перемешиваем данные X, y = shuffle(X, y) # Делим набор данных на тренировочную и тестовую выборки X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Создаем простую модель keras model = Sequential() model.add(Conv2D( 32 , ( 3, 3 ), activation= ‘relu’ , input_shape=( 64, 64, 3 ))) model.add(MaxPooling2D(( 2, 2 ))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(num_classes, activation= ‘softmax’ )) model. compile (optimizer= ‘adam’ , loss= ‘categorical_crossentropy’ ,
metrics=[ ‘accuracy’ ])

Под искусственной нейронной сетью (ИНС) понимают математическую модель (включая ее программное либо аппаратное воплощение), которая построена и работает по принципу функционирования биологических нейросетей — речь идет о нейронных сетях нервных клеток живых организмов.

Сделай код запуска этой модели в цикле с разными размерами batch_size (32, 64, 128), выведи график точности по каждому запуску. Ответ chatGPT: batch_size_list = [ 32, 64, 128 ] for batch_size in batch_size_list: # Создаем более мощную модель model = Sequential() model.add(Conv2D( 32 , ( 3, 3 ), activation= ‘relu’ , input_shape=( 64, 64, 3 ))) model.add(BatchNormalization()) model.add(MaxPooling2D(( 2, 2 ))) model.add(Conv2D(64, ( 3, 3 ), activation= ‘relu’ )) model.add(BatchNormalization()) model.add(MaxPooling2D(( 2, 2 ))) model.add(Conv2D( 128 , ( 3, 3 ), activation= ‘relu’ )) model.add(BatchNormalization()) model.add(MaxPooling2D(( 2, 2 ))) model.add(Flatten()) model.add(Dropout( 0.5 )) model.add(Dense(num_classes, activation= ‘softmax’ )) model. compile (optimizer=’adam’, loss= ‘categorical_crossentropy’ , metrics=[ ‘accuracy’ ]) # Обучаем модель history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=batch_size,
validation_data=(X_test, y_test))
# Рисуем график точности по эпохам обучения plt.plot(history.history[‘accuracy’], label= f ‘batch size : ‘ ) plt.title( ‘Model accuracy with different batch sizes’ ) plt.ylabel( ‘Accuracy’ ) plt.xlabel( ‘Epoch’ ) plt.legend(loc= ‘upper left’ ) plt.show()
Таким образом, мы получили (хоть и не с первого раза) то, что хотели (почти). Стоило добавить, что графики нужно было отрисовывать по точности на проверочной выборке.

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.

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?

Запрос № 5 к chatGPT:

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.

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.

Пусть у нас уже есть нейронная сеть, но ведь ее ответы являются случайными, то есть наша нейросеть не обучена. Сейчас она способна лишь по входному вектору input выдавать случайный ответ, но нам нужны ответы, которые удовлетворяют конкретной поставленной задаче. Дабы этого достичь, сеть надо обучить. Здесь потребуется база тренировочных примеров и множество пар X — Y, на которых и будет происходить обучение, причем с использованием известного алгоритма обратного распространения ошибки.

Это слишком простая модель. Создай более мощную модель, код запуска обучения, график точности, проверь в цикле различные batch_size (32, 64, 128). Ответ chatGPT: from keras.layers import Dropout, BatchNormalization # Создаем более мощную модель model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation= ‘relu’ , input_shape=( 64, 64, 3 ))) model.add(BatchNormalization()) model.add(MaxPooling2D(( 2, 2 ))) model.add(Conv2D( 64 , ( 3, 3 ), activation= ‘relu’ )) model.add(BatchNormalization()) model.add(MaxPooling2D(( 2, 2 ))) model.add(Conv2D( 128 , ( 3, 3 ), activation= ‘relu’ )) model.add(BatchNormalization()) model.add(MaxPooling2D(( 2, 2 ))) model.add(Flatten()) model.add(Dropout( 0.5 )) model.add(Dense(num_classes, activation= ‘softmax ‘ )) model. compile (optimizer= ‘adam’ , loss= ‘categorical_crossentropy’ ,
metrics=[ ‘accuracy’ ]) batch_sizes = [ 32, 64, 128 ] for batch_size in batch_sizes: # Обучаем модель history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=batch_size,
validation_data=(X_test, y_test)) # Рисуем график точности по эпохам обучения plt.plot(history.history[ ‘accuracy’ ]) plt.plot(history.history[ ‘val_accuracy’ ]) plt.title( f ‘Model accuracy with batch size ‘) plt.ylabel( ‘Accuracy’ ) plt.xlabel( ‘Epoch’ ) plt.legend([ ‘Train’ , ‘Test’ ], loc= ‘upper left’ ) plt.show()
Получилось не совсем то, что мы хотели: код, созданный chatGPT, не проверяет точность при разных batch_size, а дообучает модель на их разных размерах. Необходимо было более точно составить запрос.

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.

Последовательность нейрослоев часто применяют для более глубокого обучения нейронной сети и большей формализации имеющихся данных. Именно поэтому, чтобы получить итоговый выходной вектор, нужно проделать вышеописанную операцию пару раз подряд по направлению от одного слоя к другому. В результате для 1-го слоя входным вектором будет являться X, а для последующих входом будет выход предыдущего слоя. То есть нейронная сеть может выглядеть следующим образом:

Вот оно, обучение!

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:

Для уменьшения ошибки нейронной сети надо поменять весовые коэффициенты, причем послойно. Каким же образом это осуществить? Ничего сложного в этом нет: надо воспользоваться методом градиентного спуска. То есть нам надо рассчитать градиент по весам и сделать шаг от полученного градиента в отрицательную сторону. Давайте вспомним, что на этапе прямого распространения мы запоминали входные сигналы, а во время обратного распространения ошибки вычисляли дельты, причем послойно. Как раз ими и надо воспользоваться в целях нахождения градиента. Градиент по весам будет равняться не по компонентному перемножению дельт и входного вектора. Дабы обновить весовые коэффициенты, снизив таким образом ошибку нейросети, нужно просто вычесть из матрицы весов итог перемножения входных векторов и дельт, помноженный на скорость обучения. Все вышеперечисленное можно записать в следующем виде:

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.

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:

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.

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:

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.

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.