Нейросеть с нуля своими руками. часть 1. теория

Что там под капотом

Внутри работают два нейросетевых алгоритма. 

Первый — ImageNet из OpenAI. Он генерирует картинки 256 на 256 пикселей. Его задача — получить картинку максимального качества. Для этого он раз за разом улучшает детализацию и делает картинку чётче и подробнее.

Второй алгоритм — CLIP: он соединяет текст с картинками. Изначально CLIP создавался для того, чтобы, наоборот, распознать, что изображено на фото. Но в этом алгоритме он работает в обе стороны — говорит, что нужно сделать, а потом раз за разом проверяет, что получается.

Вместе они работают так:

1. CLIP говорит второму алгоритму, к какой картинке она должна стремиться.
2. ImageNet старательно делает первый набросок и показывает его.
3. CLIP оценивает, насколько это совпадает с запросом, и говорит, в каком направлении нужно двигаться дальше.
4. ImageNet делает второй набросок и показывает его снова.
5. Так продолжается до тех пор, пока CLIP не скажет «всё, хорош» или когда точность приближения, по мнению нейросети, не будет ниже той, что нужна для остановки.

Откуда нейросеть всё это знает

Чтобы алгоритм мог сопоставлять слова с картинками, нейросеть специально обучали на огромном множестве изображений с описаниями. Там было всё: и фото людей, и котят, здания, игры, машины, книги, чашки, свитеры, чугунные ванны и фарфоровые статуэтки.

Если бы не было такого набора с данными, нейронка сама бы не поняла, что кошка — это кошка, и выдавала бы просто квадрат из несвязных пикселей.

Получается, что эти два алгоритма в связке просто пытаются подражать тем изображениям, на которых они были обучены. Они не обладают собственным образным мышлением и не придумывают ничего с нуля — лишь берут огромную базу существующих впечатлений и комбинируют их по инструкции. 

Похожим образом работает «Балабоба» Яндекса — это нейросетевой алгоритм, обученный на огромном корпусе текстов из интернета. Когда мы даём задание «Балабобе», алгоритм дёргает нужные фразы из корпуса и выдаёт результат. 

Текст:

Михаил Полянин

Редактор:

Максим Ильяхов

Художник:

Даня Берковский

Корректор:

Ирина Михеева

Вёрстка:

Кирилл Климентьев

Соцсети:

Олег Вешкурцев

Где попробовать

Для работы с алгоритмом достаточно интернета и гугловского ноутбука в облаке. Мы уже писали про jupyter-ноутбуки, но на всякий случай вот суть:

1. Ноутбук — это среда выполнения для кода, которая позволяет сразу видеть результат работы всех частей кода. В нашем случае это среда для Python, но бывают и ноутбуки для других языков.
2. Можно эту среду запустить на своём компьютере, а можно использовать облачные ноутбуки. Если запускать у себя, то ноутбук сможет использовать все системные ресурсы и работать быстрее. Если в облаке — ресурсы облачного компьютера. 
3. Пример такого облачного ноутбука — «Гугл Колаб». Им можно делиться с кем угодно, и тот, у кого есть ссылка на ноутбук, может тоже запустить тот же самый алгоритм. 

Вот . На всякий случай мы сделали свою копию, если вдруг исходный ноутбук будет недоступен.

Особенности и должностные обязанности специалиста

Перед тем, как выбрать курсы data science, нужно оценить все особенности профессии. В работе с данными применяются различные способы:

• Методы разработки баз данных и проектирования;
• Метод применения искусственного интеллекта для полноценной обработки значительного количества данных;
• Моделирование базы данных, статистическая методика оценки, интеллектуальный анализ.

Что касается обязанностей, то все зависит от сферы работы специалиста. Приблизительный перечень обязанностей мы предлагаем вам изучить:

• Моделирование базы клиентского порядка, а также разработка структуры персонализации продуктов;
• Проведение процесса сбора различных данных из разных источников, для проведения дальнейшей обработки;
• Детализированной анализ поведения тех или же иных потребителей по определенным группам товаров;
• Анализ возможных рисков, эффективности внутреннего применения разработанной базы;
• Составление отчетной документации, с дополнительными презентациями данных и прогнозами;
• Выявлением сомнительных и мошеннических операций.

Где можно получить образование по нейронным сетям?

GeekUniversity совместно с Mail.ru Group открыли первый в России факультет Искусственного интеллекта преподающий нейронные сети.

Для учебы достаточно школьных знаний. У вас будут все необходимые ресурсы и инструменты + целая программа по высшей математике. Не абстрактная, как в обычных вузах, а построенная на практике. Обучение познакомит вас с технологиями машинного обучения и нейронными сетями, научит решать настоящие бизнес-задачи.

После учебы вы сможете работать по специальностям:

• Искусственный интеллект,
• Машинное обучение,
• Нейронные сети,
• Анализ больших данных.

Особенности обучения в GeekUniversity

Через полтора года практического обучения вы освоите современные технологии Data Science и приобретете компетенции, необходимые для работы в крупной IT-компании. Получите диплом о профессиональной переподготовке и сертификат.

Обучение проводится на основании государственной лицензии № 040485. По результатам успешного завершения обучения выдаем выпускникам диплом о профессиональной переподготовке и электронный сертификат на портале GeekBrains и Mail.ru Group.

Проектно-ориентированное обучение

Обучение происходит на практике, программы разрабатываются совместно со специалистами из компаний-лидеров рынка. Вы решите четыре проектные задачи по работе с данными и примените полученные навыки на практике. Полтора года обучения в GeekUniversity = полтора года реального опыта работы с большими данными для вашего резюме.

Наставник

В течение всего обучения у вас будет личный помощник-куратор. С ним вы сможете быстро разобраться со всеми проблемами, на которые в ином случае ушли бы недели. Работа с наставником удваивает скорость и качество обучения.

Основательная математическая подготовка

Профессионализм в Data Science — это на 50% умение строить математические модели и еще на 50% — работать с данными. GeekUniversity прокачает ваши знания в матанализе, которые обязательно проверят на собеседовании в любой серьезной компании.

GeekUniversity дает полтора года опыта работы для вашего резюме

В результате для вас откроется в 5 раз больше вакансий:

Для тех у кого нет опыта в программировании, предлагается начать с подготовительных курсов. Они позволят получить базовые знания для комфортного обучения по основной программе.

Самые последние новости криптовалютного рынка и майнинга:

The following two tabs change content below.

Mining-Cryptocurrency.ru

Материал подготовлен редакцией сайта «Майнинг Криптовалюты», в составе: Главный редактор — Антон Сизов, Журналисты — Игорь Лосев, Виталий Воронов, Дмитрий Марков, Елена Карпина. Мы предоставляем самую актуальную информацию о рынке криптовалют, майнинге и технологии блокчейн.
Отказ от ответственности: все материалы на сайте Mining-Cryptocurrency.ru имеют исключительно информативные цели и не являются торговой рекомендацией или публичной офертой к покупке каких-либо криптовалют или осуществлению любых иных инвестиций и финансовых операций.

Новости Mining-Cryptocurrency.ru

• Что будет с ценой биткоина в ближайшие недели? Прогнозы экспертов на октябрь — 28.09.2021
• Как устроены NFT-игры с возможностью заработка по модели Play-to-Earn? — 28.09.2021
• Россия входит в ТОП-3 стран по количеству пользователей криптовалют — 28.09.2021
• Как действовать на медвежьем крипторынке, что бы не потерять свои средства? — 28.09.2021

Иллюстрации

Autodraw — инструмент для рисования от Google. В 2017 году компания выпустила нейросетевую программу, которая превращает набросок от руки в полноценную иллюстрацию. Разработка построена на алгоритме, который анализирует рисунок, распознает тип изображения и подбирает похожие клип-арт иллюстрации. Пока нейросеть работает не идеально — Autodraw выдает несколько похожих картинок, из которых пользователь выбирает наиболее подходящую. Иногда программа ошибается, но чем больше вы пользуетесь инструментом, тем быстрее нейросеть учится.

Autodraw пригодится для рисования иконок, логотипов, баннеров, афиш и быстрого прототипирования.

Пример работы Autodraw от The Verge

ProjectQuick3D — инструмент для создания 3D-моделей от Adobe. Программа работает по схожему с Autodraw алгоритму: пользователь рисует быстрый скетч, а программа с помощью машинного обучения находит в библиотеке Adobe Stock нужную 3D-модель. Нейросеть обучается — чем больше пользователей рисуют, тем точнее работает алгоритм. Разработчики представили проект на конференции Adobe MAX как инструмент для начинающих дизайнеров, которые прежде не работали с 3D.

Разработчики Adobe демонстрируют работу программы на конференции Adobe MAX

Виды ИНС

Мы разобрались со структурой искусственного нейрона. Искусственные нейронные сети состоят из совокупности искусственных нейронов. Возникает логичный вопрос – а как располагать/соединять друг с другом эти самые искусственные нейроны?

Как правило, в большинстве нейронных сетей есть так называемый входной слой, который выполняет только одну задачу – распределение входных сигналов остальным нейронам. Нейроны этого слоя не производят никаких вычислений.

На этом схожесть заканчивается и начинаются различия…

Однослойные нейронные сети

В однослойных нейронных сетях сигналы с входного слоя сразу подаются на выходной слой. Он производит необходимые вычисления, результаты которых сразу подаются на выходы.

Выглядит однослойная нейронная сеть следующим образом:

На этой картинке входной слой обозначен кружками (он не считается за слой нейронной сети), а справа расположен слой обычных нейронов.

Нейроны соединены друг с другом стрелками. Над стрелками расположены веса соответствующих связей (весовые коэффициенты).

Многослойные нейронные сети

Такие сети, помимо входного и выходного слоев нейронов, характеризуются еще и скрытым слоем (слоями). Понять их расположение просто – эти слои находятся между входным и выходным слоями.

Такая структура нейронных сетей копирует многослойную структуру определенных отделов мозга.

Название скрытый слой получил неслучайно. Дело в том, что только относительно недавно были разработаны методы обучения нейронов скрытого слоя. До этого обходились только однослойными нейросетями.

Многослойные нейронные сети обладают гораздо большими возможностями, чем однослойные.

Работу скрытых слоев нейронов можно сравнить с работой большого завода. Продукт (выходной сигнал) на заводе собирается по стадиям. После каждого станка получается какой-то промежуточный результат. Скрытые слои тоже преобразуют входные сигналы в некоторые промежуточные результаты.

Сети прямого распространения

Можно заметить одну очень интересную деталь на картинках нейросетей в примерах выше.

Во всех примерах стрелки строго идут слева направо, то есть сигнал в таких сетях идет строго от входного слоя к выходному.

Сети прямого распространения (Feedforward neural network) (feedforward сети) — искусственные нейронные сети, в которых сигнал распространяется строго от входного слоя к выходному. В обратном направлении сигнал не распространяется.

Такие сети широко используются и вполне успешно решают определенный класс задач: прогнозирование, кластеризация и распознавание.

Однако никто не запрещает сигналу идти и в обратную сторону.

Сети с обратными связями

В сетях такого типа сигнал может идти и в обратную сторону. В чем преимущество?

Дело в том, что в сетях прямого распространения выход сети определяется входным сигналом и весовыми коэффициентами при искусственных нейронах.

А в сетях с обратными связями выходы нейронов могут возвращаться на входы. Это означает, что выход какого-нибудь нейрона определяется не только его весами и входным сигналом, но еще и предыдущими выходами (так как они снова вернулись на входы).

Возможность сигналов циркулировать в сети открывает новые, удивительные возможности нейронных сетей. С помощью таких сетей можно создавать нейросети, восстанавливающие или дополняющие сигналы. Другими словами такие нейросети имеют свойства кратковременной памяти (как у человека).

LET’S ENHANCE

Нейросеть, которая поможет улучшить качество изображений.

Бывало ли у вас такое, что понравилась картинка и очень хочется залить её в свой профиль или на сайт, а она ужасно плохого качества? Эту проблему решили опытные разработчики из Украины! Теперь больше не нужно мучиться из-за ужасных фотографий и картинок низкого разрешения, только шикарные сгенерированные с нуля High Resolution изображения! Генеративная нейросеть способна увеличивать до 512 мегапикселей, улучшая разрешение и чёткость изображений.

Сервис платный, но при регистрации у вас будет возможность протестировать его до 5 раз!

Лайфхак! Привязки к ip у сервиса нет, следовательно, вы можете постоянно регистрироваться на нём для получения дополнительных 5 бесплатных увеличений изображения.

Шикарный инструмент, в котором нейросеть сама определяет и вырезает необходимые объекты всего за 5 секунд. Если нужно что-то вырезать, а времени мало — REMOVE.BG в помощь!

Программа работает как в онлайн режиме, так и имеет программное обеспечение. Работает на Windows / Mac / Linux.

Также команда, разработавшая данный инструмент, предусмотрела плагин для самого популярного редактора фотографий Adobe Photoshop.

Сервис условно бесплатный. В бесплатной версии имеется возможность вырезать объекты, сохраняя один раз изображение с оригинальным разрешением, а далее png с разрешением не более 500×500 пикселей.

Лайфхак! Привязки к ip у сервиса нет, следовательно, вы можете постоянно регистрироваться на нём для получения 1 бесплатного сохранения полноформатного, вырезанного объекта.

Ну как же без мемов

FACE APP, REFLECT, DOUBLICAT

Самые популярные сервисы для изменения внешности и возраста. Хотите повеселить коллег или родственников? Велком!

Совместимость с Neural Network Wizard

Следующим компонентом является TNeuralNetExtented порожденный от TNeuralNetBP, который обеспечивает полную совместимость с Neural Network Wizard. Дополнительно включены следующие методы: для записи (LoadPhase1, LoadPhase2, LoadPhase4, LoadNetwork) и чтения (SavePhase1, SavePhase2, SavePhase4, SaveNetwork) обученной нейронной сети в формате *.nnw; LoadDataFrom – загружает данные из текстового файла, а также метод NormalizeData нормализации входных и выходных данных; Train – для обучения нейронной сети; ComputeUnPrepData – для вычисления выхода сети, используется в том случае, если у вас входные значения ненормализованы.

Компонент позволяет в режиме design-time, в окне Object Inspector, выбирать нужные поля, а также задавать тип нормализации полей. Для этих целей используется редактор свойств, имеющий следующий вид:

Компонент TNeuralNetExtented один из самых мощных в библиотеке NeuralBase. Используя этот компонент, практически за считанные минуты можете получить готовое полнофункциональное приложение.

Демонстрационные программы

В качестве демонстрационных примеров приведены три программы, показывающие возможности предложенных компонентов.

Программа Recognition используя компонент TNeuralNetHopf , реализует нейронную сеть Хопфилда. Программа решает задачу распознавания образов. На вход сети подается некий образ, возможно искаженный или неполный и нейронная сеть восстанавливает образ, т.е. относит предъявляемый образ к одному из хранимых сетью образов, либо в случае неудачи, выдает новый образ, иногда называемый «химерой».

Программа XOR_Problem, реализует функцию «исключающее или», которая является стандартным тестом, после знаменитой работы Минского и Пейперта «Перцептроны». В основе программы лежит компонент TNeuralNetBP.

Для теоретиков

Эмулятор работы нейросети основан на представлениях схемотехнической
основ природных нейросетей.

Есть особенности, которые стоит учитывать при
конструировании нейросетей.

1. У нейронов задан фиксированный порог в 5 условных единиц
активности (воздействие синапса в эмуляторе от 0 до 10, что соответствует
небольшой градации проводимости синапсов в природе)

Очень важно поддерживать
неизменный порог потому, что от этого резко изменяется работа нейросети и
поэтому в природе поддерживается стабильная температура и концентрация ионов,
влияющих на порог срабатывания нейронов (хотя многие наркотики изменяют его).
Так что в эмуляторе нет регулировки порога нейронов

2. Для природных нейросетей не характерно, чтобы от одного
нейрона следовали синапсы разных видов (и возбуждающие и тормозные). Характерно
наличие “вставочных” нейронов, предназначенных для торможения при своем
возбуждении. Поэтому не стоит в схемах от одного нейрона вести связи и
возбуждающие, и тормозные, а следует вставлять промежуточные нейроны. Поэтому
организовывать взаимное торможение, нужно не проводя встречные связи (они
сольются в одну полоску, что и означает неверный прием), а вставляя
дополнительные тормозные нейроны.

Эмулятор позволяет адекватно моделировать и проверять
различные фрагменты нейронных соединений.

Развитие нейросетей

В начале 2019 года ученые из калифорнийской компании Open AI создали основанную на машинном обучении технологию, способную работать с естественными языками: отвечать на вопросы, завершать неполный текст, анализировать его содержание, делать выводы и выполнять многие другие задачи.

Эта нейросеть получила название GPT-2. В основе ее лежала идея о том, что все перечисленные задачи можно сформулировать в виде различных вариантов дополнения текста, где нам требовалось только предоставить системе неоконченный текстовый фрагмент, а она его дописывала.

В июне 2020 года появилась нейросеть GPT-3 – дальнейшее развитие этой идеи. Она достигла, казалось бы, совершенно невероятных результатов. Например, по текстовым описаниям могла создавать элементы веб-сайтов.

Но кто сказал, что нейросети могут работать только с текстовой информацией?

Спустя несколько месяцев у исследователей возникла идея о том, что, если мы можем дополнять текстовые предложения, почему бы не попробовать завершать изображения. Этот проект получил название Image GPT. Идея в его основе также была простой: мы даем системе неполное изображение и хотим, чтобы она дополнила отсутствующие пиксели.

Пример работы нейросети Image GPT.

Например, она смогла определить, что кот на картинке скорее держит бумагу и дополнила изображение. А если на картинке изображена капля и часть кругов на воде, то нужно завершить их и добавить брызги.

Но на этом тоже не остановились: в январе 2021 года, спустя всего 7 месяцев после разработки GPT-3, компания представила свою новую сногсшибательную технологию, которой удалось построить связь между текстом и изображениями.

Эту нейросеть назвали DALL-E.

Но если завершение изображений уже работает, что нового она может сделать? На самом деле, как вы увидите ниже, было бы правильнее задать вопрос «а чего она сделать НЕ может?»

Виды и классификация нейронных сетей

За период развития, нейронные сети поделились на множество типов, которые переплетаются между собой в различных задачах. На данный момент сложно классифицировать какую-либо сеть только по одному признаку. Это можно сделать по принципу применения, типу входной информации, характеру обучения, характеру связей, сфере применения. 

Про то, что такое обучение с учителем, написано в следующем разделе. Каждая сеть имеет свои характеристики, которые можно применять в том или ином случае. Рассмотрим более подробно два типа сетей, которые для множества производных типов нейросетей являются практически первоисточниками.

Сверточные

Один из популярнейших типов сети, часто используемый для распознавания той или иной информации в фотографиях и видео, обработке языка, системах для рекомендаций.

Основные характеристики: 

• Отличная масштабируемость – проводят распознания образов любого разрешения (какое бы не было оно большое).
• Использование объемных трехмерных нейронов – внутри слоя, нейроны связаны малым полем, именуемы рецептивным слоем.
• Механизм пространственной локализации – соседние слои нейронов связаны таким механизмом, за счет чего обеспечивается работа нелинейных фильтров и охват все большего числа пикселей графического изображения.

Идея сложной системы этого типа нейросети возникла при тщательном изучении зрительной коры, которая в больших полушариях мозга отвечает за обработку визуальной составляющей. Основной критерий выбора в пользу сверточного типа – она в составе технологий глубокого обучения. Схожий тип с перцептроном, но разница в том, что здесь используется ограниченная матрица весов, сдвигаемая по обрабатываемому слою, вместо полносвязной нейронной сети.

Рекуррентные

Этот тип нейросети, в котором связи между элементами могут обрабатывать серии различных событий во времени или работать с последовательными цепочками в пространстве. Такой тип часто применяют там, где что-то целое разбито на куски. Например, распознавание речи или рукописного текста. От нее пошло множество видов сетей, в том числе Хопфилда, Элмана и Джордана.

Нейросети в IT

Что же, раз механизм нам понятен, почему бы нам не попробовать воспроизвести его с помощью информационных технологий? 

Итак, у нас есть входной слои нейронов, которые, по сути, являются сенсорами нашей системы. Они нужны для того, чтобы получить информацию из окружающей среды и передать ее дальше в нейросеть. 

Также у нас есть несколько слоев нейронов, каждый из которых получает информацию от всех нейронов предыдущего слоя, каким-то образом ее обрабатывают, и передают на следующий слой.

И, наконец, у нас есть выходные нейроны. Исходя из сигналов, поступающих от них, мы можем судить о принятом нейросетью решении.

Такой простейший вариант нейронной сети называется перцептрон, и именно его мы с вами и попробуем воссоздать.

Все нейроны по сути одинаковы, и принимают решение о том, какой силы сигнал передать далее с помощью одного и того же алгоритма. Это алгоритм называется активационной функцией. На вход она получает сумму значений входных сигналов, а на выход передает значение выходного сигнала.

Но в таком случае, получается, что все нейроны любого слоя будут получать одинаковый сигнал, и отдавать одинаковое значение. Таким образом мы могли бы заменить всю нашу сеть на один нейрон. Чтобы устранить эту проблему, мы присвоим входу каждого нейрона определенный вес. Этот вес будет обозначать насколько важен для каждого конкретного нейрона сигнал, получаемый от другого нейрона. И тут мы подходим к самому интересному.

Обучение нейронной сети — это процесс подбора входных весов для каждого нейрона таким образом, чтобы на выходе получить сигнал максимально соответствующий ожиданиям. 

То есть мы подаем на вход нейросети определенные данные, для которых мы знаем, каким должен быть результат. Далее мы сравниваем результат, который нам выдала нейросеть с ожидаемым результатом, вычисляем ошибку, и корректируем веса нейронов таким образом, чтобы эту ошибку минимизировать. И повторяем это действие большое количество раз для большого количества наборов входных и выходных данных, чтобы сеть поняла какие сигналы на каком нейроне ей важны больше, а какие меньше. Чем больше и разнообразнее будет набор данных для обучения, тем лучше нейросеть сможет обучиться и впоследствии давать правильный результат. Этот процесс называется обучением с учителем.

Как написать это на Python

Хотя мы не будем использовать специальные библиотеки для нейронных сетей, мы импортируем следующие 4 метода из математической библиотеки numpy:

• exp — функция экспоненты
• array — метод создания матриц
• dot — метод перемножения матриц
• random — метод, подающий на выход случайное число

Теперь мы можем, например, представить наш тренировочный набор с использованием array():

training_set_inputs = array(, , , ])=training_set_outputs = array(]).T

Функция .T транспонирует матрицу из горизонтальной в вертикальную. В результате компьютер хранит эти числа таким образом:

Теперь мы готовы к более изящной версии кода. После нее добавим несколько финальных замечаний.

Обратите внимание, что на каждой итерации мы обрабатываем весь тренировочный набор одновременно. Таким образом наши переменные все являются матрицами

Итак, вот полноценно работающий пример нейронной сети, написанный на Python:

from numpy import exp, array, random, dotclass NeuralNetwork():def __init__(self):Задаем порождающий элемент для генератора случайных чисел, чтобы он генерировал одинаковые числа при каждом запуске программыrandom.seed(1)Мы моделируем единственный нейрон с тремя входящими связями и одним выходом. Мы задаем случайные веса в матрице размера 3 x 1, где значения весов варьируются от -1 до 1, а среднее значение равно 0.self.synaptic_weights = 2 * random.random((3, 1)) — 1Функция сигмоиды, график которой имеет форму буквы S.Мы используем эту функцию, чтобы нормализовать взвешенную сумму входных сигналов.def __sigmoid(self, x):return 1 / (1 + exp(-x))Производная от функции сигмоиды. Это градиент ее кривой. Его значение указывает насколько нейронная сеть уверена в правильности существующего веса.def __sigmoid_derivative(self, x):return x * (1 — x)Мы тренируем нейронную сеть методом проб и ошибок, каждый раз корректируя вес синапсов.def train(self, training_set_inputs, training_set_outputs, number_of_training_iterations):for iteration in xrange(number_of_training_iterations):Тренировочный набор передается нейронной сети (одному нейрону в нашем случае).output = self.think(training_set_inputs)Вычисляем ошибку (разницу между желаемым выходом и выходом, предсказанным нейроном).error = training_set_outputs — outputУмножаем ошибку на входной сигнал и на градиент сигмоиды. В результате этого, те веса, в которых нейрон не уверен, будут откорректированы сильнее. Входные сигналы, которые равны нулю, не приводят к изменению веса.adjustment = dot(training_set_inputs.T, error * self.__sigmoid_derivative(output))Корректируем веса.self.synaptic_weights += adjustmentЗаставляем наш нейрон подумать.def think(self, inputs):Пропускаем входящие данные через нейрон.return self.__sigmoid(dot(inputs, self.synaptic_weights))if __name__ == «__main__»:Инициализируем нейронную сеть, состоящую из одного нейрона.neural_network = NeuralNetwork()print «Random starting synaptic weights:» print neural_network.synaptic_weightsТренировочный набор для обучения. У нас это 4 примера, состоящих из 3 входящих значений и 1 выходящего значения.training_set_inputs = array(, , , ])training_set_outputs = array(]).TОбучаем нейронную сеть на тренировочном наборе, повторяя процесс 10000 раз, каждый раз корректируя веса.neural_network.train(training_set_inputs, training_set_outputs, 10000)print «New synaptic weights after training:» print neural_network.synaptic_weightsТестируем нейрон на новом примере.print «Considering new situation -> ?:» print neural_network.think(array())

Этот код также можно найти на GitHub

Обратите внимание, что если вы используете Python 3, то вам будет нужно заменить команду “xrange” на “range”

Тренировка нейронной сети — многовариантные исчисления, Часть 2

Текущая цель понятна – это минимизация потерь нейронной сети. Теперь стало ясно, что повлиять на предсказания сети можно при помощи изменения ее веса и смещения. Однако, как минимизировать потери?

Для простоты давайте представим, что в наборе данных рассматривается только :

Затем потеря среднеквадратической ошибки будет просто квадратической ошибкой для :

Еще один способ понимания потери – представление ее как функции веса и смещения. Давайте обозначим каждый вес и смещение в рассматриваемой сети:

Затем можно прописать потерю как многовариантную функцию:

Представим, что нам нужно немного отредактировать . В таком случае, как изменится потеря после внесения поправок в ?

На этот вопрос может ответить частная производная . Как же ее вычислить?

Для начала, давайте перепишем частную производную в контексте :

Данные вычисления возможны благодаря дифференцированию сложной функции. 

Подсчитать можно благодаря вычисленной выше :

Теперь, давайте определим, что делать с . Как и ранее, позволим , , стать результатами вывода нейронов, которые они представляют. Дальнейшие вычисления:

Как было указано ранее, здесь является функцией активации сигмоида.

Так как влияет только на , а не на , можно записать:

Использование дифференцирования сложной функции.

Те же самые действия проводятся для :

Еще одно использование дифференцирования сложной функции.

В данном случае — вес, а — рост. Здесь как производная функции сигмоида встречается во второй раз. Попробуем вывести ее:

Функция в таком виде будет использована несколько позже.

Вот и все. Теперь разбита на несколько частей, которые будут оптимальны для подсчета:

Эта система подсчета частных производных при работе в обратном порядке известна, как метод обратного распространения ошибки, или backprop.

У нас накопилось довольно много формул, в которых легко запутаться. Для лучшего понимания принципа их работы рассмотрим следующий пример.

Результаты прохождения курсов data science онлайн

После прохождения комплексного курса data science вы сможете:

• Полноценно применять концепции грамотной сборки, подготовки данных, их визуализации и исследования;
• Осуществлять принятие правильных бизнес решений посредством четко отработанных концепций;
• Использовать инновационные методики обучения машинного типа для решения задач классификации и прогнозирования данных;
• Научитесь сегментировать достаточно существенные объемы данных при помощи четко отработанных алгоритмов;
• Сможете использовать основные инструменты data science;
• Научитесь строить системы обучения машинного формата на основании данных значительного объема при помощи различных программ.

В зависимости от выбранной программы обучаться придется от шести месяцев до одного года. Как правило, годичные курсы включают в себя полноценное изучение новых материалов, выполнение существенного количества практических заданий, комплексную работу с преподавателем и коллективом, прохождение выпускных экзаменов. Стоимость курса варьируется от 100 до 150 тыс. рублей.

Обучение нейронной сети

Один из главных и самый важный критерий – возможность обучения нейросети. В целом, нейросеть – это совокупность нейронов, через которые проходит сигнал. Если подать его на вход, то пройдя через тысячи нейронов, на выходе получится неизвестно что. Для преобразования нужно менять параметры сети, чтобы на выходе получились нужные результаты.

Входной сигнал изменить нельзя, сумматор выполняет функцию суммирования и изменить что-то в нем или вывести из системы не выйдет, так как это перестанет быть нейросетью. Остается одно – использовать коэффициенты или коррелирующие функции и применять их на веса связей. В этом случае можно дать определение обучения нейронной сети – это поиск набора весовых коэффициентов, которые при прохождении через сумматор позволят получить на выходе нужный сигнал.

Такую концепцию применяет и наш мозг. Вместо весов в нем используются синопсы, позволяющие усиливать или делать затухание входного сигнала. Человек обучается, благодаря изменению синапсов при прохождении электрохимического импульса в нейросети головного мозга.

Но есть один нюанс. Если же задать вручную коэффициенты весов, то нейросеть запомнит правильный выходной сигнал. При этом вывод информации будет мгновенным и может показаться, что нейросеть смогла быстро обучиться. И стоит немного изменить входной сигнал, как на выходе появятся неправильные, не логические ответы.

Поэтому, вместо указания конкретных коэффициентов для одного входного сигнала, можно создать обобщающие параметры с помощью выборки.

С помощью такой выборки можно обучать сеть, чтобы она выдавала корректные результаты. В этом моменте, можно поделить обучение нейросети на обучение с учителем и без учителя.

Обучение с учителем

Обучение таким способом подразумевает концепцию: даете выборку входных сигналов нейросети, получаете выходные и сравниваете с готовым решением.

Как готовить такие выборки:

• Для опознавания лиц создать выборку из 5000-10000 фотографий (вход) и самостоятельно указать, какие содержат лица людей (выход, правильный сигнал).
• Для прогнозирования роста или падения акций, выборка делается с помощью анализа данных прошлых десятилетий. Входными сигналами могут быть как состояние рынка в целом, так и конкретные дни.

Учителем не обязательно выступает человек. Сеть нужно тренировать сотнями и тысячами часов, поэтому в 99% случаев тренировкой занимается компьютерная программа.

Обучение без учителя

Концепция состоит в том, что делается выборка входных сигналов, но правильных ответов на выходе вы знать не можете.

Как происходит обучение? В теории и на практике, нейросеть начинает кластеризацию, то есть определяет классы подаваемых входных сигналов. Затем, она выдает сигналы различных типов, отвечающие за входные объекты.

Похожие записи:

Туристическая зона: сколько иностранных граждан отбывают наказание в россии Дивиденды российских компаний, даты отсечки Dkk — датская крона. курс валюты Стоимость акций тгк-2 сегодня: онлайн-график tgkb + аналитика и прогноз Санкт-петербургская биржа 11 мая 2021 — какой сегодня праздник, чем день вошел в историю, приметы и запреты