Нейронные сети – технология, которая воспринимается в современном мире как нечто инновационное и новое. На самом деле история их развития началась более 50 лет назад, а вот прорыв произошел недавно.
Для людей, связанных в той или иной степени с IT, нейронные сети становятся неотъемлемой частью работы. Именно поэтому далее предстоит разобраться с этим элементом. Предстоит ознакомиться с определением нейронных сетей, их особенностями, областями применения, а также историей развития. Дополнительно необходимо научиться разрабатывать рассматриваемые элементы. Предложенные примеры написаны на Python. Они объяснят, как сделать с нуля простейшую нейронную сеть. Представленная информация рассчитана на широкий круг лиц. Она подойдет как начинающим IT-специалистам (особенно разработчикам), так и обычным пользователям.
Определение
Нейронная сеть – это очень мощный инструмент в сфере искусственного интеллекта. Данная технология имитирует деятельность человеческого мозга. Она используется для решения самых разных задач – от прогнозирования до распознавания образов.
Нейронные сети – это математические алгоритмы, заложенные в основе машинного обучения. Их ключевой целью является обнаружение закономерностей в большом объеме информации, а также обработка соответствующих данных и формирование выводов.
В качестве прообраза рассматриваемой технологии выступает мозг человека. Связь между нейронными сетями и мозговой человеческой деятельностью есть, хоть и отдаленная.
Рассматриваемая технология состоит из огромного количества нейронов, передающих и обрабатывающих данные. Они могут обучаться на основе полученной информации, а также легко адаптироваться под новые условия.
Историческая справка
Работа над нейросетями началась в 1943 году вместе со статьей Уоррена Мак-Каллока и Уолтера Питтса. Эти специалисты создали компьютерную модель нейронной сети, опираясь на математические алгоритмы и теорию деятельности головного мозга. Чуть позже, в 1949 году, вышла книга Дональда Хебба «Организация поведения». В ней нейропсихолог из Канады описывает процесс самообучения искусственных нейросетей.
Еще через 8 лет Фрэнк Розенблатт представил математическую модель обработки данных мозгом человека. Она называлась «персептрон». В 1960 году американский ученый представил электронное устройство, которое имитирует деятельность человеческого мозга. Оно умело распознавать символы на карточках, которое оно «видело» ранее благодаря глазам-камерам.
В 1969 году идея нейросетей была сильно раскритикована Пейпертом и Минским. Они ссылались на серьезные проблемы, мешающие эффективному использование упомянутой технологии. Примером стала невозможность применения функции «Исключающее ИЛИ». Сюда же можно отнести недостаточную вычислительную мощность компьютеров того времени.
Также значимыми событиями в истории развития нейросетей стали:
- Попытки сформулировать принципы работы самообучаемой системы. В 1974 году Пол Вербос предложил метод обратного распространения ошибки.
- В 1975 году Фукусима создал первую многослойную нейросеть – когнитрон.
- В 1982 году Хопфилд смог добиться двусторонней передачи данных между нейронами.
Активное развитие рассматриваемой технологии началось в 1990-х годах, а в 2007 году Джеффри Хинтон ввел понятие глубокого обучения. Вместе с ним получилось приступить к использованию нейросетей и их возможностей в утилитарных целях. Пример – распознавание лиц на записях с камер.
Преимущества и недостатки
Изучая нейронные сети с нуля, необходимо сначала рассмотреть их преимущества и недостатки, а также разновидности. Лишь после этого можно приступать к программированию рассматриваемой технологии.
К преимуществам нейронных сетей относят:
- Способность к обучению на больших информационных объемах. Нейронные сети умеют обрабатывать и анализировать крупные объемы данных. Это бывает полезно, если из заданного информационного набора необходимо извлечь полезную информацию.
- Адаптивность.
- Гибкость.
- Обработку сложных и нелинейных зависимостей. За счет этой особенности нейронные сети помогают решать достаточно сложные задачи.
- Скорость обучения.
- Распараллеливание.
- Распознавание и классификацию сложных образов.
Недостатки у рассматриваемой технологии тоже есть. К ним относят:
- Необходимость огромного объема данных для обучения. Если их мало, сети могут столкнуться с проблемами – они запомнят обучающие примеры, но обобщить свои знания не способны.
- Высокую вычислительную сложность. Особенно это касается больших и глубоких сетей.
- Неинтерпретируемость решений.
- Чувствительность к шуму и различным выбросам. Даже небольшие изменения во входной информации могут привести к существенным изменениям в выходных значениях сети.
Также недостатком является необходимость настройки гиперпараметров. Этот процесс временами доставляет немало хлопот, а также требует экспериментов и опыта.
Несмотря на все эти недочеты, нейронные сети являются мощным инструментом машинного обучения. Они применяются для решения самых разных задач.
Области применения и задачи нейросетей
Нейронные сети используются для решения разнообразных аналитических задач, возникающих перед человеком каждый день. Рассматриваемая технология помогает получать результаты в следующих областях:
- Классификация. Нейросети определяют соответствие анализируемого объекта заданным параметрам, а затем относят его к той или иной группе. Эта возможность активно применяется банками для оценки платежеспособности клиентов.
- Прогнозирование. Нейросети на основе входной информации умеют предсказывать дальнейшее поведение. Пример – акции на фондовом рынке той или иной компании.
- Распознавание. Эта функция имеет место на практике чаще остальных. Поиск по фото в поисковых системах, возможность отмечать лица людей на фотографиях в социальных сетях и иные похожие операции – все это обеспечивается за счет нейросетей.
Рассматриваемая технология – это разновидность искусственного интеллекта. Она активно применяется в ботах и роботах, а также в математике и архитекторском деле для решения сложных задач.
Классификация
Перед тем как рассматривать примеры по нейронным сетям, нужно изучить их классификацию. Их подразделяют на:
- Однонаправленные. Сигнал будет двигаться строго от входного слоя к выходному (последнему). Технология такого типа подойдет для кластеризации, прогнозирования и распознавания. Они не умеют запоминать результаты ранее проведенного анализа.
- Рекуррентные. Они применяются для работы с последовательными данными: текстом и звуковыми сигналами. Рекуррентные слои позволяют нейросети запоминать информацию предыдущих шагов. Эти данные могут применяться для принятия оптимального решения на новом этапе.
Теперь можно рассмотреть некоторые особенности, которые пригодятся при нейронном программировании. Они помогут лучше понять принципы функционирования изучаемой технологии.
Весы и смещение
При получении нейронной сетью на вход некоторых данных, она будет проходить через несколько нейронных слоев. Каждый нейрон отвечает за обработку информации. Такие элементы выдают тот или иной результат, передаваемый последующим нейронам. Чтобы рассматриваемая технология правильно функционировала, она должна научиться извлекать признаки данных – определять, какие входные значения имеют большую значимость для принятия решения.
Реализация соответствующей задачи осуществляется за счет веса и смещения:
- Вес – определяет, насколько каждый входной параметр важен для определения выхода нейрона.
- Смещение – дает возможность нейрону изменять свой выход в зависимости от входной информации.
Нейросети в процессе обучения будут корректировать значения весов и смещений так, чтобы на выходе свести ошибку к минимуму. Для реализации поставленной задачи задействованы разнообразные методы оптимизации: стохастический градиентный спуск, функции потерь.
Функция активации
Функция активации применяется к выходу каждого нейрона. Она определяет, должен ли он быть активирован и передавать свое значение на следующий нейронный слой.
Функции активации бывают разными. Наиболее популярной выступает ReLU (Rectified Linear Unit). Она имеет вид: f(x) = max (0, x). Позволяет нейрону передавать значение, если оно положительно. В противном случае осуществляется передача нулевого значения.
Также есть функция активации сигмоида. Она тоже встречается в нейросетях, но менее эффективна, особенно при работе с глубокими нейронными сетями.
Оптимизация и функции потерь
После того как разработчик определится с функцией активации, необходимо выбрать функцию потерь. Она измеряет ошибку нейросетей в процессе обучения. Соответствующая функция зависит от решаемой задачи.
Для классификации рекомендуется использовать кросс-энтропию или среднеквадратичную ошибку.
Также необходимо определиться с методом оптимизации для обучения нейросетей. Оптимизация используется для изменения весов. Это позволяет минимизировать функцию потерь. Наиболее известный оптимизатор – алгоритм стохастического градиентного спуска (SGD). Он обновляет веса нейросети в направлении, противоположном градиенту функции потерь.
Можно обратить внимание на алгоритмы Adam и Adagrad. Они иногда бывают достаточно эффективными, но являются менее популярными чем SGD.
Нейросеть на Python
Теперь можно создать собственную нейросеть, пользуясь языком программирования Python. Сначала необходимо придумать задачу, решение которой будет подбираться. Пусть будет дан ряд значений (0 и 1). Рассматриваемая технология должна продолжить заданный ряд. Ниже приведена подсказка, которая поможет принять верное решение:
| Входные данные | Выходные данные | |||
| Ситуация 1 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| Ситуация 2 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| Ситуация 3 | 1 | 0 | 1 | 1 |
| Ситуация 4 | 0 | 1 | 1 | 0 |
| Задача для решения | 1 | 0 | 0 | ? |
Для каждой ситуации имеется ряд значений. Параметр на выходе – это своеобразная «подсказка» для нейросети для принятия грамотного решения.
Программирование
Перед тем как начать разработку нейронной сети, необходимо установить модуль NumPy. Он является библиотекой различных математических операций. Сюда включены матричные команды, которые имеют особое значение в изучаемой технологии.
Для этого потребуется:
- Открыть терминал в используемой системе или среде разработки.
- Выполнить команду: pip install numpy.
- Открыть окно разработки кода. Написать в нем: import numpy as np.
Теперь необходимо создать функцию активации. Для приведенного примера требуется использовать сигмоиду:
Далее требуется сформировать массив обучающих данных. Вот пример фрагмента соответствующего кода:
Здесь переменная training_inputs включает в себя входные данные, а training_outputs – выходные. Можно выбрать случайные веса:
А теперь – обучить имеющуюся нейросеть:
При обработке получившегося фрагмента исходного кода на экран будет выведен следующий результат:
Здесь нейросеть итерационно будет подбирать оптимальные веса. Каждый проход (итерация) позволяет приблизиться к правильным значениям.
Для проверки результата необходимо воспользоваться следующим кодом:
При его запуске на экран будет выведен следующий результат:
Убедиться в работоспособности рассматриваемой технологии поможет проверка на незнакомом примере. Пусть это будет такой фрагмент:
На выходе будет следующий ответ:
Пример рассмотренной задачи по нейронным сетям может быть представлен в следующей форме:
Здесь:
- Случайным образом генерируются веса, которые связывают входные и выходные данные.
- Осуществляется «взвешивание» входных данных. Это помогает получить выходную информацию.
- Полученные сведения пропускаются через сигмоиду для их нормализации.
- Полученные результаты сравниваются с тренировочными. Данный прием позволяет оценить, как часто технология будет ошибаться.
- Осуществляется калибровка веса для снижения ошибки.
- Соответствующий цикл повторяется очень много раз.
Основы работы с нейросетями рассмотрены. Лучше изучить эту технологию, а также научиться программировать помогут дистанционные компьютерные курсы.
Хотите освоить современную IT-специальность? Огромный выбор курсов по востребованным IT-направлениям есть в Otus!
Также, возможно, вам будут интересны следующие курсы:
