Искусственные нейронные сети (ИНС) — это в основном компьютерные системы, вдохновленные тем, как работает мозг животных. Они состоят из взаимосвязанных узлов, называемых нейронами, которые могут делать очень сложные вещи. Организуя эти нейроны в слои и соединяя их особым образом, ИНС могут научиться делать самые разные вещи, например, распознавать изображения и переводить языки. Люди используют ИНС во множестве различных областей, таких как компьютерное зрение, распознавание речи, обработка естественного языка, финансы и робототехника.
ИНС состоят из нейронов, слоев, весов, смещений и функций активации. Нейрон получает входные данные от других нейронов или входного слоя и дает выходной сигнал другим нейронам или выходному слою. Слои — это группы нейронов, которые выполняют определенную задачу. Веса — это значения, которые определяют, насколько сильны связи между нейронами, предубеждения определяют порог, при котором нейроны срабатывают, а функции активации гарантируют, что все происходит круто и нелинейно.
Итак, как же работают ИНС? Они используют набор математических операций для обработки входных данных и получения выходных данных. ИНС имеют разные слои связанных нейронов, и каждый нейрон получает входные данные от других нейронов предыдущего слоя и отправляет выходные данные нейронам следующего слоя. Это называется прямым распространением.
Нейроны в ИНС соединены взвешенными связями, которые определяют, насколько силен сигнал, передаваемый между ними. У каждого нейрона также есть смещение, которое определяет, насколько легко он будет генерировать выходной сигнал. Сначала для весов и смещений устанавливаются случайные значения, и сеть обучается путем их корректировки на основе разницы между прогнозируемым выходом сети и фактическим выходом.
Для обучения сети используется функция стоимости для измерения разницы между прогнозируемым выходом и фактическим выходом. Целью обучения является минимизация функции стоимости путем корректировки весов и смещений нейронов. Обычно это делается с помощью алгоритма оптимизации, такого как градиентный спуск, который итеративно регулирует веса и смещения в направлении, которое минимизирует функцию стоимости.
Чтобы увидеть, насколько хорошо работает сеть, используются такие показатели, как точность, точность, полнота и оценка F1. Эти показатели помогают нам узнать, насколько хорошо сеть классифицирует входные данные или прогнозирует выходные данные.
Различные типы ИНС
Существует множество различных типов ИНС, таких как нейронные сети с прямой связью, рекуррентные нейронные сети и сверточные нейронные сети. Нейронные сети с прямой связью являются простейшим типом и просто отправляют данные в одном направлении, в то время как рекуррентные нейронные сети могут обрабатывать последовательности данных, а сверточные нейронные сети хороши для данных с сетчатой структурой. Если вы хотите построить и обучить нейронную сеть, которая действительно работает, вы должны знать, как работают эти разные типы и что делают их части.
Один из способов обучения ИНС — обучение с учителем. Это означает, что вы используете помеченные данные для корректировки весов и смещений сети до тех пор, пока прогнозируемый результат не будет максимально приближен к фактическому результату. Для этого вы обычно используете так называемый алгоритм обратного распространения, чтобы переместить ошибку обратно по сети с выходного слоя на входной. Во время обучения функция стоимости используется для измерения разницы между прогнозируемым выходом и фактическим выходом, а градиентный спуск используется для корректировки весов и смещений сети.
Неконтролируемое обучение — это еще один способ обучения ИНС с использованием неразмеченных данных для поиска закономерностей или структуры во входных данных. Автоэнкодеры — это один из видов неконтролируемой обучающей ИНС, в которой используются кодировщик и декодер, а кластеризация просто группирует похожие точки данных вместе. Эти методы можно использовать для таких вещей, как поиск странных точек данных, уменьшение количества функций в ваших данных и очистка зашумленных данных.
В Python есть несколько сверхмощных библиотек для создания ИНС, таких как TensorFlow, Keras, PyTorch, Theano и Caffe. Каждый из них имеет свои сильные и слабые стороны, поэтому вам нужно выбрать тот, который лучше всего подходит для вашего проекта. Но со всеми этими инструментами в вашем распоряжении создание ИНС в Python никогда не было проще!
Заключение
В заключение следует отметить, что искусственные нейронные сети (ИНС) — это революционный инструмент машинного обучения, который изменил многие отрасли. ИНС разработаны на основе структуры человеческого мозга, и они могут распознавать закономерности и делать прогнозы на основе огромных объемов данных.
В этом руководстве мы рассмотрели фундаментальные аспекты ИНС, включая их структуру и принципы работы. Мы также говорили о различных типах ИНС и о том, как они используются в контролируемом и неконтролируемом обучении. Мы также изучили широко используемые библиотеки Python для создания ИНС.
Поначалу работа с ИНС может быть сложной, как и с любым другим методом машинного обучения. Однако при настойчивости и опыте ИНС могут стать ценным активом для решения сложных проблем и прогнозирования на основе обширных наборов данных. Поскольку ИНС продолжают развиваться и развиваться, они, несомненно, будут играть важную роль в формировании будущего технологий и инноваций.
Использованная литература:
Гудфеллоу И., Бенжио Ю., Курвиль А. Глубокое обучение. пресса Массачусетского технологического института; 2016 10 ноября.
Шолле Ф. Глубокое обучение с помощью Python. Саймон и Шустер; 2021 7 дек.
TensorFlow: https://www.tensorflow.org/
Керас: https://keras.io/
PyTorch: https://pytorch.org/
