Алгоритмы обучения нейронной сети: наиболее распространенные варианты

Метод упругого распространения

Сам метод обучения представляет собой процесс, при котором поступающие данные распространяются между нейронами с помощью синапсов. Передача осуществляется до тех пор, пока данные не достигнут слоя «выхода», трансформировавшись в ответ. Эта операция носит название «передача вперед».

Такой тип обучения имеет отличительную черту – уровень ошибочных ответов, который выясняют путем сравнения планируемых показателей с реальными. С помощью многократного повторения процесса происходит выявление стоимостной функции, т.е. разницы между ожидаемыми и текущими результатами.

– по направлению распространения информации можно выделить сети прямого распространения и рекуррентные. Прямые чаще применяются для распознавания образов, кластеризации и классификации информации. Они не могут перенаправлять данные и работают в одну сторону — ввели запрос и сразу получили ответ. Рекуррентные сети «гоняют» информацию туда и обратно, пока не появится конкретный результат. За счёт эффекта кратковременного запоминания они дополняют и восстанавливают информацию. Такие сети очень востребованы в прогнозировании;

Другими словами, происходит естественный отбор, где новое поколение является продуктом комбинации результатов с самыми лучшими свойствами. Если итог такого скрещивания не подходит по каким-то критериям, то отбор совершается вновь, пока продукт не станет совершенным.

Этот метод является основным при обучении по принципу epoch (один полный проход датасета через НС). Для подгонки весовых коэффициентов он использует лишь знаки производных частного случая. При этом обязательно выдерживать правило, позволяющее определить значение коррекции коэффициента веса.

Принцип работы нейронной сети (НС) и ее структура взяты из нейробиологии. Сама идея заключалась в том, чтобы получить математическую модель и ее программное воплощение, которые бы имитировали деятельность человеческого мозга. Разработками в этой области ученые занимаются уже с середины прошлого века. Однако лишь в последние годы развитие нейросетей смогло достичь впечатляющих результатов.

Нейронная сеть и возможность ее обучения

В основе функционирования искусственного интеллекта лежит машинное обучение. Оно позволяет совершенствовать производительность ИИ без перепрограммирования системы. Говоря простым языком, этот процесс похож на обучение ребенка – он учится классифицировать и распознавать объекты, определять взаимосвязь между ними, и день за днем у него это получается все лучше.

– конкуренция с людьми за рабочие места. В тех случаях, когда квалификация специалиста не особенно важна, сети могут заменить человека. Под удар попадают копирайтеры, иллюстраторы, дизайнеры, программисты. Это не значит, что у людей есть повод для паники, скорее это причина для профессионального роста и развития. Но повод, чтобы задуматься, серьёзный;

Чтобы бизнесу обрести помощника в виде нейросети, нужно разобраться, что это. Предположим, что человеческий мозг — это компьютер. Он содержит огромное количество «проводов» и «переключателей», которые соединяют различные части и помогают думать и запоминать. Эти «провода» и «переключатели» — нейроны. Во время мыслительного процесса и запоминания эти нейроны соединяются по-новому, за счёт чего происходит запоминание и обучение.

Завершение алгоритма происходит в тот момент, когда заканчиваются отведенные ему попытки или время на мутацию. При этом результат может остаться недостигнутым. Данный метод используется для улучшения показателей весов НС при условии, что структура задана по умолчанию. Вес при этом должен быть прописан двоичным кодом, а полный набор веса сформирует итоговый результат. Расчет ошибки на выходе обуславливает оценку эффективности.

Нейросеть — это компьютерная система, которая имитирует работу нейронов в мозге человека. Она состоит из множества «нейронов», соединённых между собой и передающих информацию по цепочке. Нейросети используются во многих сферах для решения различных задач, в том числе для распознавания образов, обработки речи и прочего.

При таком процессе нейросети предлагают выборку обучающих примеров. Данные подают на «вход» сети, ожидая получить правильный «выход», т.е. ответ, который даст НС после обработки внутри своей структуры. Результат сравнивают с эталонным, т.е. правильным ответом. Если НС выдает неверное решение, то необходимо откорректировать весовые коэффициенты связи и запустить процесс заново, тем самым добиваясь снижения процента ошибочных ответов.