7 нейросетей для программистов: как писать код быстрее и лучше

Mintlify

Распространенными задачами, для решения которых привлекаются нейронные сети, являются: классификация — разделение данных по значимым признакам, прогнозирование — предсказывание следующего шага, распознавание -анализ изображения (объекта) с дальнейшей классификацией [4, 5].

Задача предсказания (прогноза), решаемая нейронной сетью, заключается в получении на выходном слое ожидаемого значения при подаче на входной слой соответствующих данных. В рассматриваемой задаче нет строгой математической функции, связывающей строку входных данных с выходными, поэтому и предлагается использовать нейронную сеть. Обученная нейронная сеть должна определить статистическое соответствие между входными и выходными данными — результат коррелирует с крайним левым столбцом входных данных. Обратное распространение ошибок заключается в подсчете подобной статистики при создании нейронной сети.

Проведен анализ различных программных сред, которые могут быть использованы на лабораторных и практических занятиях по изучению и применению нейронных сетей. Выделен современный облачный сервис Google Colaboratory, рекомендуемый для обучения основам нейронных сетей благодаря наличию в нем предустановки библиотеки Tensorflow и библиотеки для работы на языке Python, бесплатного доступа к графическим процессорам, возможности написания и выполнения програм -много кода в браузере, а также отсутствию необходимости специальной настройки сервиса.

ChatGPT — это один из самых полезных инструментов для программистов. Нейросеть представляет собой чат-бота на основе ИИ. Она умеет писать код и объяснять, как работают его отдельные части. А ещё ChatGPT помогает находить ошибки в коде и, например, генерировать документацию.

Для программирования нейронных сетей в настоящее время наиболее часто используется язык Python благодаря множеству библиотек с набором встроенных математических функций, таких как произведение векторов, транспонирование и тому подобное. Например, используя библиотеку Numpy, можно разработать простую нейронную сеть, решающую задачу прогнозирования. Библиотека Keras применяется при программировании сетей прямого распространения и решения задач распознавания речи. Для нейронных сетей, работающих с изображениями, необходимо подключение другого модуля, например TensorFlow [6].

но). Слой пулинга представляет собой нелинейное уплотнение карты признаков, при котором группа пикселей уплотняется до одного пикселя, проходя нелинейное преобразование. Полносвязный слой выполняет нелинейные преобразования извлеченных признаков и собственно реализует классификацию. Для решения проблемы переобучения используется метод Dropout(0.2), где 0.2 — доля нейронов, случайно выключаемых из процесса обучения.

Рассматриваются примеры проектирования нейронных сетей в Colaboratory, в частности, решение задач распознавания и классификации изображений, прогнозирования. Показано, что для распознавания и классификации изображений может быть использована сверточная нейронная сеть, особенностью которой является получение карты признаков изображения с последующей сверткой. Приведены фрагменты программного кода для этапов подключения необходимых библиотек, загрузки датасетов, нормализации изображений, сборки нейронной сети и ее обучения.

Используем сверточную нейронную сеть, которая, как известно, направлена на работу с изображениями. В отличие от персептрона, рассматривающего все изображение сразу, сверточная нейронная сеть сканирует изображение по частям. Сверточные нейронные сети работают на основе фильтров, распознающих определенные характеристики изображения [7]. Фильтр представляет собой коллекцию кернелов — матрицу чисел, называемых весами, которая является результатом обучения и получения карты признаков «кернел-изображение». Фильтр перемещается вдоль изображения и определяет, присутствует ли искомая характеристика (кернел) на сканируемом участке изображения (рис. 1). Для получения ответа выполняется операция свертки, которая является суммой произведений элементов фильтра и матрицы входных сигналов (пикселей изображения).

Documatic

The paper describes the ways and methods of studying and constructing neural networks . It is shown that the study of the functioning guidelines of neural networks , their application for solving certain problems is possible only through practice. There is the analysis of various software environments that can be used in the laboratory and practical classes for the study and application of neural networks in the paper. Highlighted the modern cloud service Google Colaboratory, which is recommended for teaching the basics of neural networks due to the presence of a pre-installation of the Tensorflow library and a library for working in Python, free access to graphics processors, the ability to write and execute program code in a browser, and no need for special configuration of the service. Examples of designing neural networks in the Colaboratory are considered. In particular, solving recognition problems and image classification, predictive modeling. The authors show that a convolutional neural network can be used for image recognition and classification, a feature of which is obtaining the image features a map with subsequent convolution. There are chunks of code for the connecting phases the necessary libraries, loading data sets, normalizing images, assembling a neural network, and its training, in the paper. The solving of the forecasting problem is considered on the example of a feed-forward neural network with an algorithm for backpropagation of errors in the learning process, the essence of which is to obtain the expected value at the output layer when the corresponding data is fed to the input layer. Backpropagation of errors consists of adjusting the weights that give the greatest correlation between the input dataset and its corresponding result.

В статье рассмотрены способы и методы изучения и построения нейронных сетей. Показано, что изучение принципов функционирования нейронных сетей , их применение для решения тех или иных задач возможны только через практику. Проведен анализ различных программных сред , которые могут быть использованы на лабораторных и практических занятиях по изучению и применению нейронных сетей . Выделен современный облачный сервис Google Colaboratory, рекомендуемый для обучения основам нейронных сетей благодаря наличию в нем предустановки библиотеки Tensorflow и библиотеки для работы на языке Python, бесплатного доступа к графическим процессорам, возможности написания и выполнения программного кода в браузере, а также отсутствию необходимости специальной настройки сервиса. Рассматриваются примеры проектирования нейронных сетей в Colaboratory, в частности, решение задач распознавания и классификации изображений, прогнозирования. Показано, что для распознавания и классификации изображений может быть использована сверточная нейронная сеть, особенностью которой является получение карты признаков изображения с последующей сверткой. Приведены фрагменты программного кода для этапов подключения необходимых библиотек, загрузки датасетов, нормализации изображений, сборки нейронной сети и ее обучения. Решение задачи прогнозирования рассмотрено на примере нейронной сети прямого распространения с алгоритмом обратного распространения ошибок в процессе обучения, суть которой в получении на выходном слое ожидаемого значения при подаче на входной слой соответствующих данных. Обратное распространение ошибок заключается в настройке весовых коэффициентов, дающих наибольшую корреляцию между входным набором данных и соответствующим ему результатом.

TensorFlow — библиотека для машинного обучения от компании Google с открытым исходным кодом. Применяется для построения и тренировки нейронной сети, решающей задачи нахождения и классификации образов. Библиотека построена на парадигме программирования потоков данных, позволяющей оптимизировать математические вычисления. Вычисления в TensorFlow выполняются при помощи графа потоков данных, узлы которого отображают операции, а ребра — потоки данных между узлами.

Нейросети становятся всё более крутыми и мощными, а значит, игнорировать их — всё равно что стать луддитом и выступать против внедрения станков в производство. Конечно, можно провозгласить нейронки изобретением сатаны и таким образом отмахнуться от них. Однако факт остаётся фактом: кто не использует их в работе, теряет карьерные возможности.

После обучения нейронная сеть будет выдавать числовые результаты, по значениям которых осуществляется классификация: если результат значительно больше 1, то высока уверенность в определении метки класса «собаки», если результат намного меньше 0, то изображению присваивается метка класса «кошки» (рис. 2).

Помимо Python, для написания программного кода, реализующего нейронную сеть, используются языки R, C Sharp, C++, Haskell, Java, Go и Swift. По-прежнему применяются такие пакеты прикладных программ, как MatLab и Deductor. Однако их использование ограничено отсутствием выбора видов и архитектур нейронных сетей.