Как строится нейросеть

0
33

Как строится нейросеть

Три задачи нейронных сетей

Классификация Такие нейросети берут заданные данные и классифицируют их. Например, могут догадаться, к какому жанру относится текст, или оценить платежеспособность человека по его банковскому профилю Предсказание Эти сети делают какие-то выводы на основе заданной информации. Сюда можно отнести как предсказание будущих доходов по текущим данным, так и «дорисовывание» картинки Распознавание Часто применяемая задача — распознавать те или иные объекты. Такие нейросети используются в умных камерах, при наложении фотофильтров, в камерах видеонаблюдения и других подобных программах и устройствах.

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.

В основе искусственной нейронной сети лежит устройство нервной ткани человека. Она состоит из нервных клеток, связанных между собой длинными отростками. В клетках происходят нервные импульсы, они передаются по отросткам в другие клетки. Таким образом нервная ткань обрабатывает или генерирует информацию. Сами импульсы очень сложно расшифровать: это не понятные человеку данные, а набор слабых электрических токов, которые нейроны воспринимают как информацию.

Во время обучения слой Dropout случайным образом «выключает» (то есть игнорирует) определённый процент нейронов в предыдущем слое — и эти нейроны не участвуют в текущей итерации обучения. Модель вынуждена учиться по-другому, полагаясь на различные комбинации имеющихся нейронов для предсказания результата. Так слои исключения предотвращают переобучение модели — overfitting.

Это опять же свойство, взятое из человеческого мозга. Нейронные связи в нашей нервной системе укрепляются, когда мы что-то выучиваем, — в итоге мы помним и делаем это лучше. Так появляются знания и навыки. У искусственных нейронных сетей так же: просто вместо физического изменения нервной ткани здесь происходит изменение числовых значений.

Правильная комбинация слоев и архитектур может значительно повысить производительность нейронной сети и качество результатов её работы. Различные типы нейронных сетей имеют свои особенности внутренней архитектуры, а что ещё важнее — та или иная архитектура лучше справляется с тем или иным типом задач. Вот пара примеров:

Применение разных типов архитектур в бизнесе

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.

Каждый тип слоёв вносит свой вклад в обработку данных нейросетью, позволяя ей извлекать различные типы признаков и закономерностей. Комбинируя эти слои в различных архитектурах, можно создавать мощные модели для решения задач компьютерного зрения, обработки естественного языка и других областях.

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.

Принцип действия нейросети не похож на классическую программу. Такой сети не дают четкого алгоритма: ее обучают, чтобы она могла самостоятельно выполнять ту или иную задачу. В результате деятельность программы становится менее предсказуемой, но более вариативной и даже творческой.

ЧИТАТЬ ТАКЖЕ:  Определение что такое искусственный интеллект

Генеративно-состязательные сети (GAN) состоят из двух нейронных сетей — генератора и дискриминатора. Генератор использует слои для создания новых данных, а дискриминатор применяет слои для оценки реалистичности сгенерированных данных. Поэтому сетки, построенные на GAN, хорошо работают с задачами генерации новых данных — создания изображений или музыки.

Нейронными сетями занимаются специалисты по машинному обучению. Они не пишут программы, основанные на алгоритмах: вместо этого они создают модель и обучают ее, а потом тестируют, насколько хорошо она работает. Есть отдельные компании, специализирующиеся на разработке нейросетей, а есть продуктовые отделы крупных IT-организаций, например Google.

Искусственная нейронная сеть — не модель человеческого мозга: даже самые мощные из существующих сетей не могут достигнуть таких мощностей и подобного количества нейронов. В человеческом мозгу огромное количество нервных клеток — десятки миллиардов. В искусственных нейросетях намного меньше нейронов. Для создания нейронной сети, по возможностям равной человеческому мозгу, сейчас нет мощностей.

Процесс обучения бывает ручным и автоматическим и выглядит обычно так. Нейросети дают на вход разные данные, она анализирует их, а потом ей сообщают, каким должен быть правильный ответ. Сеть устроена так, что будет «стремиться» подогнать веса синапсов, чтобы выдавать верные результаты.

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

Пожалуйста, введите ваш комментарий!
пожалуйста, введите ваше имя здесь