Нейросети с чего начать изучение

Нейросети для чайников. Начало

Так получилось, что в университете тема нейросетей успешно прошла мимо моей специальности, несмотря на огромный интерес с моей стороны. Попытки самообразования несколько раз разбивались невежественным челом о несокрушимые стены цитадели науки в облике непонятных «с наскока» терминов и путанных объяснений сухим языком вузовских учебников.

В данной статье (цикле статей?) я попытаюсь осветить тему нейросетей с точки зрения человека непосвященного, простым языком, на простых примерах, раскладывая все по полочкам, а не «массив нейронов образует перцептрон, работающий по известной, зарекомендовавшей себя схеме».

Заинтересовавшихся прошу под кат.

Для чего же нужны нейросети?
Нейросеть – это обучаемая система. Она действует не только в соответствии с заданным алгоритмом и формулами, но и на основании прошлого опыта. Этакий ребенок, который с каждым разом складывает пазл, делая все меньше ошибок.

И, как принято писать у модных авторов – нейросеть состоит из нейронов.
Тут нужно сделать остановку и разобраться.

Договоримся, что нейрон – это просто некая воображаемая чёрная коробка, у которой кучка входных отверстий и одно выходное.
Причем как входящая, так и исходящая информация может быть аналоговой (чаще всего так и будет).

Как выходной сигнал формируется из кучи входных – определяет внутренний алгоритм нейрона.

Для примера напишем небольшую программу, которая будет распознавать простые изображения, скажем, буквы русского языка на растровых изображениях.
Условимся, что в исходном состоянии наша система будет иметь «пустую» память, т.е. этакий новорожденный мозг, готовый к бою.
Для того чтобы заставить его корректно работать, нам нужно будет потратить время на обучение.

Уворачиваясь от летящих в меня помидоров, скажу, что писать будем на Delphi (на момент написания статьи была под рукой). Если возникнет необходимость – помогу перевести пример на другие языки.

Также прошу легкомысленно отнестись к качеству кода – программа писалась за час, просто чтобы разобраться с темой, для серьезных задач такой код вряд ли применим.

Итак, исходя из поставленной задачи — сколько вариантов выхода может быть? Правильно, столько, сколько букв мы будем уметь определять. В алфавите их пока только 33, на том и остановимся.

Далее, определимся со входными данными.Чтобы слишком не заморачиватсья – будем подавать на вход битовый массив 30х30 в виде растрового изображения:

В итоге – нужно создать 33 нейрона, у каждого из которых будет 30х30=900 входов.
Создадим класс для нашего нейрона:

Создадим массив нейронов, по количеству букв:

Теперь вопрос – где мы будем хранить «память» нейросети, когда программа не работает?
Чтобы не углубляться в INI или, не дай бог, базы данных, я решил хранить их в тех же растровых изображениях 30х30.
Вот например, память нейрона «К» после прогона программы по разным шрифтам:

Как видно, самые насыщенные области соответствуют наиболее часто встречаемым пикселям.
Будем загружать «память» в каждый нейрон при его создании:

В начале работы необученной программы, память каждого нейрона будет белым пятном 30х30.

Распознавать нейрон будет так:

— Берем 1й пиксель
— Сравниваем его с 1м пикселем в памяти (там лежит значение 0..255)
— Сравниваем разницу с неким порогом
— Если разница меньше порога – считаем, что в данной точке буква похожа на лежащую в памяти, добавляем +1 к весу нейрона.

И так по всем пикселям.

Вес нейрона – это некоторое число (в теории до 900), которое определяется степенью сходства обработанной информации с хранимой в памяти.
В конце распознавания у нас будет набор нейронов, каждый из которых считает, что он прав на сколько-то процентов. Эти проценты – и есть вес нейрона. Чем больше вес, тем вероятнее, что именно этот нейрон прав.

Теперь будем скармливать программе произвольное изображение и пробегать каждым нейроном по нему:

Как только закончится цикл для последнего нейрона – будем выбирать из всех тот, у которого вес больше:

Именно по вот этому значению max_n, программа и скажет нам, что, по её мнению, мы ей подсунули.
По началу это будет не всегда верно, поэтому нужно сделать алгоритм обучения.

Само обновление памяти будем делать так:

Т.е. если данная точка в памяти нейрона отсутствует, но учитель говорит, что она есть в этой букве – мы её запоминаем, но не полностью, а только наполовину. С дальнейшим обучением, степень влияния данного урока будет увеличиваться.

Вот несколько итераций для буквы Г:

На этом наша программа готова.

Обучение

Начнем обучение.
Открываем изображения букв и терпеливо указываем программе на её ошибки:

Через некоторое время программа начнет стабильно определять даже не знакомые ей ранее буквы:

Заключение

Программа представляет собой один сплошной недостаток – наша нейросеть очень глупа, она не защищена от ошибок пользователя при обучении и алгоритмы распознавания просты как палка.
Зато она дает базовые знания о функционировании нейросетей.

Если данная статья заинтересует уважаемых хабравчан, то я продолжу цикл, постепенно усложняя систему, вводя дополнительные связи и веса, рассмотрю какую-нибудь из популярных архитектур нейросетей и т.д.

Поиздеваться над нашим свежерожденный интеллектом вы можете, скачав программу вместе с исходниками тут.

За сим откланяюсь, спасибо за чтение.

UPD: У нас получилась заготовка для нейросети. Пока что это ещё ей не является, но в следующей статье мы постараемся сделать из неё полноценную нейросеть.
Спасибо Shultc за замечание.

Источник

Нейронные сети для начинающих. Часть 1

Привет всем читателям Habrahabr, в этой статье я хочу поделиться с Вами моим опытом в изучении нейронных сетей и, как следствие, их реализации, с помощью языка программирования Java, на платформе Android. Мое знакомство с нейронными сетями произошло, когда вышло приложение Prisma. Оно обрабатывает любую фотографию, с помощью нейронных сетей, и воспроизводит ее с нуля, используя выбранный стиль. Заинтересовавшись этим, я бросился искать статьи и «туториалы», в первую очередь, на Хабре. И к моему великому удивлению, я не нашел ни одну статью, которая четко и поэтапно расписывала алгоритм работы нейронных сетей. Информация была разрознена и в ней отсутствовали ключевые моменты. Также, большинство авторов бросается показывать код на том или ином языке программирования, не прибегая к детальным объяснениям.

Поэтому сейчас, когда я достаточно хорошо освоил нейронные сети и нашел огромное количество информации с разных иностранных порталов, я хотел бы поделиться этим с людьми в серии публикаций, где я соберу всю информацию, которая потребуется вам, если вы только начинаете знакомство с нейронными сетями. В этой статье, я не буду делать сильный акцент на Java и буду объяснять все на примерах, чтобы вы сами смогли перенести это на любой, нужный вам язык программирования. В последующих статьях, я расскажу о своем приложении, написанном под андроид, которое предсказывает движение акций или валюты. Иными словами, всех желающих окунуться в мир нейронных сетей и жаждущих простого и доступного изложения информации или просто тех, кто что-то не понял и хочет подтянуть, добро пожаловать под кат.

Первым и самым важным моим открытием был плейлист американского программиста Джеффа Хитона, в котором он подробно и наглядно разбирает принципы работы нейронных сетей и их классификации. После просмотра этого плейлиста, я решил создать свою нейронную сеть, начав с самого простого примера. Вам наверняка известно, что когда ты только начинаешь учить новый язык, первой твоей программой будет Hello World. Это своего рода традиция. В мире машинного обучения тоже есть свой Hello world и это нейросеть решающая проблему исключающего или(XOR). Таблица исключающего или выглядит следующим образом:

Соответственно, нейронная сеть берет на вход два числа и должна на выходе дать другое число — ответ. Теперь о самих нейронных сетях.

Что такое нейронная сеть?

Нейронная сеть — это последовательность нейронов, соединенных между собой синапсами. Структура нейронной сети пришла в мир программирования прямиком из биологии. Благодаря такой структуре, машина обретает способность анализировать и даже запоминать различную информацию. Нейронные сети также способны не только анализировать входящую информацию, но и воспроизводить ее из своей памяти. Заинтересовавшимся обязательно к просмотру 2 видео из TED Talks: Видео 1, Видео 2). Другими словами, нейросеть это машинная интерпретация мозга человека, в котором находятся миллионы нейронов передающих информацию в виде электрических импульсов.

Какие бывают нейронные сети?

Пока что мы будем рассматривать примеры на самом базовом типе нейронных сетей — это сеть прямого распространения (далее СПР). Также в последующих статьях я введу больше понятий и расскажу вам о рекуррентных нейронных сетях. СПР как вытекает из названия это сеть с последовательным соединением нейронных слоев, в ней информация всегда идет только в одном направлении.

Для чего нужны нейронные сети?

Нейронные сети используются для решения сложных задач, которые требуют аналитических вычислений подобных тем, что делает человеческий мозг. Самыми распространенными применениями нейронных сетей является:

Классификация — распределение данных по параметрам. Например, на вход дается набор людей и нужно решить, кому из них давать кредит, а кому нет. Эту работу может сделать нейронная сеть, анализируя такую информацию как: возраст, платежеспособность, кредитная история и тд.

Предсказание — возможность предсказывать следующий шаг. Например, рост или падение акций, основываясь на ситуации на фондовом рынке.

Распознавание — в настоящее время, самое широкое применение нейронных сетей. Используется в Google, когда вы ищете фото или в камерах телефонов, когда оно определяет положение вашего лица и выделяет его и многое другое.

Теперь, чтобы понять, как же работают нейронные сети, давайте взглянем на ее составляющие и их параметры.

Что такое нейрон?

Нейрон — это вычислительная единица, которая получает информацию, производит над ней простые вычисления и передает ее дальше. Они делятся на три основных типа: входной (синий), скрытый (красный) и выходной (зеленый). Также есть нейрон смещения и контекстный нейрон о которых мы поговорим в следующей статье. В том случае, когда нейросеть состоит из большого количества нейронов, вводят термин слоя. Соответственно, есть входной слой, который получает информацию, n скрытых слоев (обычно их не больше 3), которые ее обрабатывают и выходной слой, который выводит результат. У каждого из нейронов есть 2 основных параметра: входные данные (input data) и выходные данные (output data). В случае входного нейрона: input=output. В остальных, в поле input попадает суммарная информация всех нейронов с предыдущего слоя, после чего, она нормализуется, с помощью функции активации (пока что просто представим ее f(x)) и попадает в поле output.

Важно помнить, что нейроны оперируют числами в диапазоне [0,1] или [-1,1]. А как же, вы спросите, тогда обрабатывать числа, которые выходят из данного диапазона? На данном этапе, самый простой ответ — это разделить 1 на это число. Этот процесс называется нормализацией, и он очень часто используется в нейронных сетях. Подробнее об этом чуть позже.

Что такое синапс?

Синапс это связь между двумя нейронами. У синапсов есть 1 параметр — вес. Благодаря ему, входная информация изменяется, когда передается от одного нейрона к другому. Допустим, есть 3 нейрона, которые передают информацию следующему. Тогда у нас есть 3 веса, соответствующие каждому из этих нейронов. У того нейрона, у которого вес будет больше, та информация и будет доминирующей в следующем нейроне (пример — смешение цветов). На самом деле, совокупность весов нейронной сети или матрица весов — это своеобразный мозг всей системы. Именно благодаря этим весам, входная информация обрабатывается и превращается в результат.

Важно помнить, что во время инициализации нейронной сети, веса расставляются в случайном порядке.

Как работает нейронная сеть?

В данном примере изображена часть нейронной сети, где буквами I обозначены входные нейроны, буквой H — скрытый нейрон, а буквой w — веса. Из формулы видно, что входная информация — это сумма всех входных данных, умноженных на соответствующие им веса. Тогда дадим на вход 1 и 0. Пусть w1=0.4 и w2 = 0.7 Входные данные нейрона Н1 будут следующими: 1*0.4+0*0.7=0.4. Теперь когда у нас есть входные данные, мы можем получить выходные данные, подставив входное значение в функцию активации (подробнее о ней далее). Теперь, когда у нас есть выходные данные, мы передаем их дальше. И так, мы повторяем для всех слоев, пока не дойдем до выходного нейрона. Запустив такую сеть в первый раз мы увидим, что ответ далек от правильно, потому что сеть не натренирована. Чтобы улучшить результаты мы будем ее тренировать. Но прежде чем узнать как это делать, давайте введем несколько терминов и свойств нейронной сети.

Функция активации

Функция активации — это способ нормализации входных данных (мы уже говорили об этом ранее). То есть, если на входе у вас будет большое число, пропустив его через функцию активации, вы получите выход в нужном вам диапазоне. Функций активации достаточно много поэтому мы рассмотрим самые основные: Линейная, Сигмоид (Логистическая) и Гиперболический тангенс. Главные их отличия — это диапазон значений.

Эта функция почти никогда не используется, за исключением случаев, когда нужно протестировать нейронную сеть или передать значение без преобразований.

Это самая распространенная функция активации, ее диапазон значений [0,1]. Именно на ней показано большинство примеров в сети, также ее иногда называют логистической функцией. Соответственно, если в вашем случае присутствуют отрицательные значения (например, акции могут идти не только вверх, но и вниз), то вам понадобиться функция которая захватывает и отрицательные значения.

Имеет смысл использовать гиперболический тангенс, только тогда, когда ваши значения могут быть и отрицательными, и положительными, так как диапазон функции [-1,1]. Использовать эту функцию только с положительными значениями нецелесообразно так как это значительно ухудшит результаты вашей нейросети.

Тренировочный сет

Тренировочный сет — это последовательность данных, которыми оперирует нейронная сеть. В нашем случае исключающего или (xor) у нас всего 4 разных исхода то есть у нас будет 4 тренировочных сета: 0xor0=0, 0xor1=1, 1xor0=1,1xor1=0.

Итерация

Это своеобразный счетчик, который увеличивается каждый раз, когда нейронная сеть проходит один тренировочный сет. Другими словами, это общее количество тренировочных сетов пройденных нейронной сетью.

Эпоха

При инициализации нейронной сети эта величина устанавливается в 0 и имеет потолок, задаваемый вручную. Чем больше эпоха, тем лучше натренирована сеть и соответственно, ее результат. Эпоха увеличивается каждый раз, когда мы проходим весь набор тренировочных сетов, в нашем случае, 4 сетов или 4 итераций.

Важно не путать итерацию с эпохой и понимать последовательность их инкремента. Сначала n
раз увеличивается итерация, а потом уже эпоха и никак не наоборот. Другими словами, нельзя сначала тренировать нейросеть только на одном сете, потом на другом и тд. Нужно тренировать каждый сет один раз за эпоху. Так, вы сможете избежать ошибок в вычислениях.

Ошибка

Ошибка — это процентная величина, отражающая расхождение между ожидаемым и полученным ответами. Ошибка формируется каждую эпоху и должна идти на спад. Если этого не происходит, значит, вы что-то делаете не так. Ошибку можно вычислить разными путями, но мы рассмотрим лишь три основных способа: Mean Squared Error (далее MSE), Root MSE и Arctan. Здесь нет какого-либо ограничения на использование, как в функции активации, и вы вольны выбрать любой метод, который будет приносить вам наилучший результат. Стоит лишь учитывать, что каждый метод считает ошибки по разному. У Arctan, ошибка, почти всегда, будет больше, так как он работает по принципу: чем больше разница, тем больше ошибка. У Root MSE будет наименьшая ошибка, поэтому, чаще всего, используют MSE, которая сохраняет баланс в вычислении ошибки.

Принцип подсчета ошибки во всех случаях одинаков. За каждый сет, мы считаем ошибку, отняв от идеального ответа, полученный. Далее, либо возводим в квадрат, либо вычисляем квадратный тангенс из этой разности, после чего полученное число делим на количество сетов.

Задача

Теперь, чтобы проверить себя, подсчитайте результат, данной нейронной сети, используя сигмоид, и ее ошибку, используя MSE.

H1input = 1*0.45+0*-0.12=0.45
H1output = sigmoid(0.45)=0.61

H2input = 1*0.78+0*0.13=0.78
H2output = sigmoid(0.78)=0.69

O1input = 0.61*1.5+0.69*-2.3=-0.672
O1output = sigmoid(-0.672)=0.33

Результат — 0.33, ошибка — 45%.

Большое спасибо за внимание! Надеюсь, что данная статья смогла помочь вам в изучении нейронных сетей. В следующей статье, я расскажу о нейронах смещения и о том, как тренировать нейронную сеть, используя метод обратного распространения и градиентного спуска.

Источник

Глубокие нейросети: руководство для начинающих

Введение

ИИ уже успел достаточно нашуметь — о нейросетях сейчас знают и в научной среде, и в бизнесе. Вам наверняка случалось читать, что совсем скоро ваши рабочие процессы уже не будут прежними из-за какой-нибудь формы ИИ или нейросети. И вы, я уверен, слышали (пусть и не всё) о глубоких нейронных сетях и глубоком обучении.

В этой статье я приведу самые короткие, но эффективные способы понять, что такое глубокие нейронные сети, а также расскажу о том, как внедрить их с помощью библиотеки PyTorch.

Определение глубоких нейросетей (глубокого обучения) для новичков

Попытка 1

Глубокое обучение — это подраздел машинного обучения в искусственном интеллекте (ИИ), алгоритмы которого основаны на биологической структуре и функционировании мозга и призваны наделить машины интеллектом.

Сложно звучит? Давайте разобьём это определение на отдельные слова и составим более простое объяснение. Начнём с искусственного интеллекта, или ИИ.

Искусственный интеллект (ИИ) в наиболее широком смысле — это разум, встроенный в машину. Обычно машины глупые, поэтому, чтобы сделать их умнее, мы внедряем в них интеллект — в результате машина может самостоятельно принимать решения. К примеру, стиральная машина определяет необходимый объём воды, а также требуемое время для замачивания, стирки и отжима. Таким образом, она принимает решение, основываясь на конкретных вводных условиях, а значит делает свою работу разумнее. Или, например, банкомат, который выдаёт нужную вам сумму, составляя правильную комбинацию из имеющихся в нём банкнот. Такой интеллект внедряется в машины искусственным путём — отсюда и название “искусственный интеллект”.

Важно отметить, что интеллект здесь запрограммирован явно, то есть создан на основе подробного списка правил вида “если…, то…”. Инженер-проектировщик тщательно продумал все возможные комбинации и создал систему, которая принимает решения, проходясь по цепочке правил. А что если нам нужно внедрить интеллект в машину без явного программирования, то есть, чтобы машина училась сама? Здесь-то мы и подходим к теме машинного обучения.

Машинное обучение — это процесс внедрения интеллекта в систему или машину без явного программирования.

— Эндрю Ын, адъюнкт-профессор Стэнфордского университета

Примером машинного обучения могла бы стать система, предсказывающая результат экзамена на основе предыдущих результатов и характеристик студента. В этом случае решение о том, сдаст студент экзамен или нет, основывалось бы не на подробном списке всех возможных правил — напротив, система обучалась бы сама, отслеживая паттерны в предыдущих наборах данных.

Так где же в этом контексте место глубокого обучения? Машинное обучение успешно решает многие вопросы, но порой не может справиться с задачами, которые кажутся людям очень простыми. К примеру, оно не может отличить кошку от собаки на картинке или мужской голос от женского на аудиозаписи и т. п. Результаты применения машинного обучения чаще всего плохие при обработке изображений, аудио и других типов неструктурированных данных. При поиске причин таких результатов пришло озарение — идея скопировать биологические процессы человеческого мозга, который состоит из миллиардов нейронов, связанных и скоординированных между собой особым образом для изучения нового. Изучение нейронных сетей шло одновременно с этим уже несколько лет, но прогресс был небольшим из-за ограничений в данных и вычислительных мощностях того времени. Когда машинное обучение и нейросети были достаточно изучены, появилось глубокое обучение, которое предполагало создание глубоких нейронных сетей, то есть произвольных нейросетей с гораздо большим количеством слоёв.

Теперь давайте вновь взглянем на определение глубокого обучения.

Попытка 2

Глубокое обучение — это раздел машинного обучения и искусственного интеллекта с алгоритмами, основанными на деятельности человеческого мозга и призванными внедрить интеллект в машину без явного программирования.

Стало гораздо понятнее, правда? 🙂

Там, где машинное обучение не справлялось, глубокое обучение применялось успешно. С течением времени проводились дополнительные исследования и эксперименты, позволившие понять, для каких ещё задач мы можем задействовать глубокое обучение и получать качественные результаты при достаточном объёме данных. Глубокое обучение стали широко использовать для решения прогностических задач, не ограничивая его применение машинным распознаванием образов, речи и т. п.

Какие задачи глубокое обучение решает сегодня?

С появлением экономически эффективных вычислительных мощностей и накопителей данных глубокое обучение проникло во все цифровые аспекты нашей повседневной жизни. Вот несколько примеров цифровых продуктов из обычной жизни, в основе которых лежит глубокое обучение:

Возможно, вы уже пользовались приложениями с применением глубокого обучения и просто не знали об этом.

Глубокое обучение проникло буквально во все отрасли. К примеру, в здравоохранении с его помощью диагностируют онкологию и диабет, в авиации — оптимизируют парки воздушных судов, в нефтегазовой индустрии— проводят профилактическое техобслуживание оборудования, в банковской и финансовой сферах — отслеживают мошеннические действия, в розничной торговле и телекоммуникациях — прогнозируют отток клиентов и т. д. Эндрю Ын верно назвал ИИ новым электричеством: подобно тому, как электричество в своё время изменило мир, ИИ также изменит практически всё в ближайшем будущем.

Из чего состоит глубокая нейронная сеть?

Упрощённая версия глубокой нейросети может быть представлена как иерархическая (слоистая) структура из нейронов (подобно нейронам в мозге), связанных с другими нейронами. На основе входных данных одни нейроны передают команду (сигнал) другим и таким образом формируют сложную сеть, которая обучается с помощью определённого механизма обратной связи. На диаграмме ниже изображена глубокая нейронная сеть с количеством слоёв N.

Как видно на рисунке выше, входные данные передаются нейронам на первом (не скрытом) слое, они в свою очередь передают выходные данные нейронам на следующем слое и так далее до финального выхода. Выход может представлять собой прогноз (вроде “Да”/“Нет”), представленный через вероятность. На каждом слое может быть один или множество нейронов, каждый из которых вычисляет небольшую функцию, функцию активации. Эта функция имитирует передачу сигнала последующим, связанным с предыдущими, нейронам. Если результат входных нейронов превышает порог, выходное значение просто игнорируется и передаётся дальше. Связь между двумя нейронами соседних слоёв имеет вес. Вес определяет влияние входных данных на выход для следующего нейрона и последующий финальный выход. Начальные веса нейросети случайные, однако в процессе обучения модели они постоянно обновляются и обучаются предсказывать верное выходное значение. В процессе анализа нейросети можно обнаружить несколько логических структурных элементов (нейрон, слой, вес, вход, выход, функция активации и наконец механизм обучения, или оптимизатор), которые помогают ей постепенно заменять веса (изначально со случайными значениями) на более подходящие для точного прогноза выхода.

Для более ясного понимания давайте рассмотрим, как человеческий мозг учится различать людей. Когда вы встречаете человека во второй раз, то узнаёте его. Как так получается? У всех людей схожее строение: два глаза, два уха, нос, губы и т. д. Все одинаково устроены, и, тем не менее, различать людей нам довольно легко, не так ли?

Природа процесса обучения человеческого мозга довольно очевидна. Вместо того чтобы для узнавания людей изучать структуру лица, мы изучаем отклонения от типичного лица, то есть то, насколько сильно отличаются глаза конкретного человека от типичного глаза. Далее эта информация преобразуется в электрический сигнал определённой силы. Подобным же образом изучаются отклонения всех остальных частей лица от типичных. Все эти отклонения в итоге собираются в новые признаки и дают выходное значение. Всё описанное происходит за доли секунды, и мы просто не успеваем понять, что произошло в нашем подсознании.

Как показано выше, нейросеть пытается имитировать тот же процесс, используя математический подход. Входные данные принимаются нейронами первого слоя, и в каждом нейроне вычисляется функция активации. На основе простого правила нейрон передаёт выходное значение следующему нейрону, подобно тому, как человеческий мозг изучает отклонения. Чем больше выход нейрона, тем большее значение имеет соответствующий входной признак. На последующем слое эти признаки объединяются в новые, которые имеют пока непонятную для нас форму, но система обучается им интуитивно. Повторённый множество раз этот процесс приводит к формированию сложной сети со связями.

Теперь, когда структура нейросетей понятна, давайте разберёмся, как происходит обучение. Из входных данных, которые мы предоставляем сети, на выходе получается прогноз (с серией матричных умножений), который может быть верным или неверным. В зависимости от выхода мы можем потребовать от сети более точных прогнозов, и система будет обучаться, меняя значения весов для нейронных связей. Чтобы правильно дать сети обратную связь и определить следующий шаг для внесения изменений, мы используем элегантный математический алгоритм “обратного распространения ошибок”. Повторение процесса шаг за шагом несколько раз с нарастающим объёмом данных позволяет нейросети обновлять веса соответствующим образом и создаёт систему, в которой сеть может делать прогноз на основе созданных ею через веса и связи правил.

Название “глубокие нейронные сети” пошло от использования множества скрытых слоёв, которые и делают нейросеть “глубокой”, способной обучаться более сложным паттернам. Истории успешного применения глубокого обучения только-только начали появляться в последние годы, ведь процесс обучения нейронной сети сложный по части вычислений и требует больших объёмов данных. Эксперименты наконец увидели свет, только когда возможности вычисления и хранения данных стали более доступными.

Какие есть популярные фреймворки для глубокого обучения?

Учитывая то, что внедрение глубокого обучения прошло быстрыми темпами, прогресс экосистемы для него также стал феноменальным. Благодаря множеству крупных технологических компаний и проектов с открытым исходным кодом вариантов для выбора более чем достаточно. Эти фреймворки глубокого обучения предоставляют блоки кода для многократного использования, из которых можно составить описанные выше логические блоки, а также несколько удобных дополнительных модулей для создания модели глубокого обучения.

Все доступные варианты фреймворков глубокого обучения можно разделить на низкоуровневые и высокоуровневые. Пусть такая терминология и не принята в этой области, но мы можем использовать это разделение, чтобы облегчить себе понимание фреймворков. Низкоуровневые фреймворки предлагают более базовый функционал для абстракции, который в то же время даёт массу возможностей для кастомизации и трансформации. Высокоуровневые фреймворки упрощают нам работу своей более продвинутой абстракцией, но ограничивают нас во внесении изменений. Высокоуровневые фреймворки используют низкоуровневые на бэкенде и в процессе работы конвертируют источник в желаемый низкоуровневый фреймворк для выполнения. Ниже приведены несколько вариантов популярных фреймворков для глубокого обучения.

Низкоуровневые фреймворки:

Высокоуровневые фреймворки:

Самый популярный сейчас фреймворк — TensorFlow от Google. Keras также довольно популярен благодаря быстрому прототипированию моделей глубокого обучения и, следовательно, упрощению работы. PyTorch от Facebook — ещё один фреймворк, который стремительно догоняет конкурентов. PyTorch может стать прекрасным выбором для многих специалистов по ИИ: он затрачивает меньше времени на обучение, чем TensorFlow, и может легко применяться на всех этапах создания модели глубокого обучения — от прототипирования до внедрения.

В этом руководстве для внедрения небольшой нейросети мы предпочтём именно PyTorch. Но прежде чем сделать свой выбор фреймворка изучите и другие варианты. В этой статье (eng) приводится отличное сравнение и детальное описание разных фреймворков — это поможет вам в выборе. Однако в ней нет введения в PyTorch — для этого я рекомендую ознакомиться с официальной документацией.

Создание небольшой нейронной сети с PyTorch

Вкратце изучив тему, мы можем приступить к созданию простой нейронной сети с помощью PyTorch. В этом примере мы генерируем набор фиктивных данных, которые имитируют сценарий классификации с 32 признаками (колонки) и 6000 образцов (строки). Набор данных обрабатывается с помощью функции randn в PyTorch.

Этот код вы также можете найти на Github.

Заключение

Целью этой статьи было вкратце познакомить новичков с глубокими нейросетями, объяснив тему простым языком. Упрощение математических расчётов и полное сосредоточение на функциональности позволит максимально эффективно использовать глубокое обучение для современных бизнес-проектов.

Источник