Введение в нейронные сети: строительные блоки глубокого обучения

Введение в нейронные сети: строительные блоки глубокого обучения

Автономные транспортные средства, ChatGPT, Alexa или Siri и другие последние технологические достижения имеют одну общую черту — нейронные сети. Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения компенсируют большинство технологических прорывов, а нейронные сети лежат в основе этих приложений. Нейронные сети имитируют сеть человеческого мозга. Человеческий мозг считается самой сложной вещью во Вселенной, а нейронные сети поднимают эту сложность на ступеньку выше, интегрируясь в большинство приложений в каждом сегменте рынка в современном цифровом мире.

Самой базовой вычислительной единицей любой нейронной сети, включая мозг, является нейрон. Нейронная сеть имеет три слоя — входной слой, выходной слой и скрытый слой между ними. Если сеть содержит несколько скрытых слоев для обработки данных, такие модели называются глубокими нейронными сетями. Большинство глубоких нейронных сетей имеют прямую связь: они движутся только в одном направлении от входа к выходу. Обратное распространение ошибки позволяет нам вычислить и приписать ошибку, связанную с каждым нейроном, что позволяет нам соответствующим образом настроить и адаптировать алгоритм.

Нейронные сети составляют основу методов глубокого обучения. Нейроны в этих сетях принимают входные данные, обрабатывают их и передают другим скрытым слоям сети до тех пор, пока обработанные выходные данные не достигнут выходного слоя. Многочисленные уровни абстракции дают глубоким сетям неоспоримое преимущество при решении сложных задач распознавания образов.

Функция активации

Функция активации, также называемая передаточной функцией, определяет тип выходных данных нейронной сети. Он определяет, должен ли нейрон скрытого слоя быть активирован или нет. Каждый нейрон имеет связанный с ним вес и порог. Если выходные данные любого нейрона превышают указанное пороговое значение, этот нейрон активируется и отправляет данные на следующий уровень сети.

Компоненты типичной нейронной сети включают в себя нейроны, соединения, известные как синапсы, веса, смещения, функцию распространения и правило обучения. Нейроны будут получать входные данные от нейронов-предшественников, которые имеют порог, функцию активации и функцию вывода. Связи состоят из весов и смещений, которые указывают, как нейроны передают выходные данные. Распространение вычисляет входные и выходные данные. Он также суммирует функции нейронов-предшественников с весом. Обучение относится к корректировке параметров весов и смещений.

Линейные и нелинейные функции — это две широкие категории функций активации нейронных сетей.

Нейронные сети обучаются посредством контролируемого обучения. Контролируемое машинное обучение включает в себя входную переменную и соответствующую желаемую выходную переменную. Цель состоит в том, чтобы смоделировать базовую структуру данных, чтобы лучше понять данные. Преимущество глубокого обучения заключается в том, что программа создает набор функций самостоятельно, без присмотра.

Типы нейронных сетей

Нейронные сети могут распознавать изображения на уровне пикселей, что практически невозможно для человека. Входные данные дополняют необработанные данные о сортах для получения выходных данных, представляющих различные этикетки. Нейронная сеть только с одним скрытым слоем, часто используемая для простой задачи, называется мелкой сетью. Приложениям для сложных задач требуется несколько уровней, и эти представления проявляются через различные типы нейронных сетей, как описано ниже.

Искусственная нейронная сеть (ИНС)

Искусственные нейронные сети — это стандартные нейронные сети, предназначенные для обучения путем корректировки весов в ответ на входные данные. Эти сети обучаются с использованием метода обратного распространения ошибки, который включает в себя корректировку весов соединений между узлами. В результате они способны выполнять сложные задачи, такие как распознавание образов и прогнозирование.

Многослойный персептрон (MLP)

Тип нейронной сети прямого распространения с тремя или более скрытыми слоями, использующими нелинейные функции активации. Это полностью связанные сети, в которых каждый нейрон связан с каждым другим нейроном, что может привести к переобучению данных. MLP обычно используется для приложений сжатия данных и прогнозирования.

Сверточная нейронная сеть (CNN)

Обработка в CNN осуществляется через сеточную структуру, состоящую из ряда сверточных слоев. Выходные данные сверточных слоев преобразуются в одномерный вектор, который затем передается полностью связным слоям. CNN используются в различных приложениях компьютерного зрения, поскольку они показывают эффективные результаты в идентификации людей на изображениях и видео. Это популярные модели глубокого обучения для медицинских изображений, семантического анализа и беспилотных автомобилей.

Рекуррентная нейронная сеть (RNN)

RNN — это глубокие нейронные сети, которые хранят информацию о предыдущих вычислениях и передают ее последовательно. RNN демонстрирует динамическое поведение с течением времени. RNN в основном используются для задач, связанных с прогнозированием временных рядов, таких как движения фондового рынка или погодные условия. RNN также популярен для таких задач, как распознавание речи, маркировка изображений и машинный перевод.

Долгая кратковременная память (LSTM)

LSTM считаются улучшением по сравнению с RNN, поскольку они могут понимать контекст и учиться на нем. LSTM хранит информацию в течение длительного времени. В отличие от традиционных нейронных сетей, LSTM могут запоминать долгосрочные зависимости, а также обучаться на относительно небольших наборах данных. Он использует ячейки памяти и вентили для выборочного чтения, записи и стирания информации. Широкое применение LSTM включает, помимо прочего, обнаружение аномалий, классификацию видео, прогнозирование цен на акции и создание музыки.

Генераторно-состязательные сети (GAN)

GAN используется для генерации новых данных на основе обучающих данных. Он состоит из генератора, который создает новые данные, и дискриминатора, который различает реальные и сгенерированные данные. GAN особенно полезен для игровых и анимационных приложений, требующих генерации синтетических данных.

Автокодировщики

Автоэнкодеры используются для изучения эффективных представлений данных. Сложный автокодировщик — это тип автокодировщика, в котором входные данные сначала кодируются одной нейронной сетью, а выходные данные передаются в качестве входных данных в другую сеть кодировщика. Это может быть полезно для таких задач, как распознавание изображений, где глубокое понимание данных позволяет делать точные прогнозы.

Вариационные автокодировщики отличаются от составных автокодировщиков, поскольку они обучаются на основе распределения вероятностей, тогда как составные кодировщики изучают сжатую версию входных данных. Вариационный автоэнкодер используется для таких приложений, как генерация изображений и текста.

Независимо от того, какую функцию мы хотим вычислить и какой результат нам нужен, существует нейронная сеть, которая может выполнить эту работу. В отличие от алгоритмов, основанных на задачах, системы глубокого обучения учатся на представлениях данных. Он также может учиться на неструктурированных или немаркированных данных.

Обработка в глубокой нейронной сети

В глубоких нейронных сетях функция ошибок или потерь, полученная в ходе обработки, должна быть минимизирована. Это делается путем настройки весов и смещений для получения оптимальных значений, ведущих к точным результатам. На изображении ниже показан пример того, как глубокие нейронные сети обрабатывают различные входные изображения животных. Алгоритм глубокого обучения учится на ошибках, настраивает свободные параметры, то есть вес и смещение, и точно классифицирует входное изображение как собаку.

Доступно несколько библиотек Python для реализации глубоких нейронных сетей. Некоторые из популярных библиотек включают NumPy для очистки/манипулирования данными, Pandas для выравнивания/индексирования данных, Scikit-Learn для классификации данных/выбора модели, SciPy для визуализации/манипулирования данными, Keras для объединения данных/построения моделей и так далее. После того, как алгоритм глубокого обучения настроен на точность, сложные задачи, такие как распознавание речи или распознавание изображений, занимают секунды, а не часы по сравнению с ручными процессами, выполняемыми экспертами в предметной области.

Глубокое обучение и машинное обучение

Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения. Из-за эффективности глубоких сетей в предоставлении точных результатов для сложных задач их применение требует высокопроизводительных машин для выявления важных функций. Это требует меньше ручного вмешательства, но больше времени на обучение алгоритмов. С другой стороны, приложениям машинного обучения нужны эксперты-люди, которые заложат основу и определят функции для обучения. Алгоритмы машинного обучения требуют меньше времени для обучения, но больше времени для тестирования в зависимости от набора данных.

Нейронные сети способны к глубокому обучению. Глубокие нейронные сети могут научиться распознавать закономерности, которые людям слишком сложно различить. Нейронные сети требуют большого объема обучающих данных и могут обучаться медленно. Эти данные подвержены ошибкам, а также сложны для понимания и анализа.

Алгоритмы глубокого обучения можно эффективно использовать, используя большие, хорошо организованные, высококачественные наборы данных для сети, чтобы точно идентифицировать закономерности. Распределение соответствующих вычислительных ресурсов, архитектуры нейронной сети и контекста обучения приведет к согласованности и более высокой точности прогнозов результатов.

Заключение

Нейронные сети — это надежные модели глубокого обучения, способные синтезировать большие объемы данных за секунды. Алгоритмы нейронных сетей установили эталон производительности во всех отраслях промышленности благодаря своей точности и сокращению ручных усилий, применимых для большинства сложных реальных задач. Глубокие нейронные сети — это мощные инструменты в области науки о данных и аналитики, позволяющие классифицировать и кластеризовать данные с ускоренной скоростью. Чем больше обучаются алгоритмы глубокого обучения, тем лучше они работают.