English
РегистрацияАлгоритмы обучения нейронных сетей
В эпоху информационных технологий и научных открытий для решения сложных задач все чаще применяется искусственный интеллект. Среди множества его инструментов и методов особое место занимают нейронные сети — интеллектуальные роботы, имитирующие работу человеческого мозга. Однако для того чтобы нейросети смогли решать сложные задачи, их сначала необходимо обучить.
В настоящей статье предлагаем подробно разобрать алгоритмы обучения нейронных сетей — как это происходит на практике.
Для чего необходимо обучать нейросети
Обучение нейронной сети — это процесс, в ходе которого модель искусственного интеллекта (в данном случае нейронная сеть) учится выполнять определенные задачи на основе предоставленных ей данных. Это может быть, например, распознавание образов или предсказание тенденций.
Главная задача обучения нейросетей заключается в развитии у них способности решать поставленные задачи. Это может быть:
- автоматизация процессов;
- прогнозирование;
- обработка больших массивов данных;
- улучшение качества принятия решений;
- регрессия;
- кластеризация и т. д.
Виды обучения нейронных сетей
Есть множество методов «тренировки» нейронных сетей, но все они основываются на двух ключевых принципах: с помощью учителя и без него. Это происходит точно так же, как и у человека: можно приобретать новые знания под руководством наставника, который подскажет и скорректирует отдельные моменты, а можно заниматься самообразованием. В последнем случае человек опирается только на свой личный опыт и наблюдения.
Главное отличие этих двух подходов заключается в том, что для одних случаев присутствие учителя необходимо, а в других ситуациях можно освоить материал самостоятельно.
Обучение с учителем
Обучение с учителем (Supervised Learning) — это наиболее распространенный подход, при котором нейросеть обучается на основе предварительно размеченных данных. Эти данные включают в себя входные значения и соответствующие им целевые (ответы). Нейросеть обучается предсказывать последние на основе входных данных.
Происходит следующим образом:
- Подготовка данных — в самом начале требуется подготовить набор входных данных, для которых известны ожидаемые результаты. Например, если мы хотим обучить нейронную сеть распознавать изображения кошек, нам нужно подготовить набор изображений кошек (входные данные) и меток, которые указывают, что на этих изображениях действительно изображены кошки (ожидаемые результаты).
- Процесс обучения — на этом этапе нейронная сеть просматривает входные данные и делает предсказания на основе своих текущих параметров (весов). Затем эти предсказания сравниваются с ожидаемыми результатами.
- Обратное распространение ошибки — если предсказание нейросети не совпадает с ожидаемым результатом, то происходит процесс, называемый обратным распространением ошибки. В ходе него вычисляется, насколько каждый вес внутри нейросети способствовал общей ошибке. Затем эти веса корректируются в направлении, которое уменьшит ошибку.
- Итерации — повторяются множество раз с использованием новой системы входных данных из обучающего набора. С течением времени веса нейросети подстраиваются таким образом, чтобы ошибка между предсказаниями и ожидаемыми результатами были минимизирована.
- Тестирование и оценка — обученные нейронные сети тестируют на новых данных, которые ранее не использовались. Это позволяет оценить, насколько хорошо робот способен применять свои знания для новых ситуаций.
Важно отметить, что обучение с преподавателем требует большого количества размеченных данных, что может быть дорогостоящим и трудоемким процессом.
Самостоятельное обучение
Обучение без учителя (Unsupervised Learning) — это когда нейронная сеть обучается на неразмеченных данных. Главная ее задача: найти скрытые закономерности, структуры или взаимосвязи без какой-либо предварительной информации о результатах.
Как это выглядит на практике:
- Начинается все с подготовки данных — в отличие от обучения с учителем, в этом случае не требуется разметка данных. Нам просто нужен набор входных показателей. Например, если мы хотим обучить нейронную сеть группировать изображения кошек и собак, нам просто нужны картинки кошек и собак без указания, что и к чему относится.
- Нейросеть приступает к процессу обучения — на этом этапе она пытается найти структуру или закономерности в данных. Это может быть кластеризация (группировка похожих объектов), поиск аномалий (выявление объектов, которые отличаются от большинства) или уменьшение размерности (сокращение количества признаков без значительной потери информации).
- В течение всего периода параметры (веса) нейронной сети обновляются таким образом, чтобы лучше отражать структуру данных.
- Повторяются множественные итерации до тех пор, пока веса нейросети не подстроятся таким образом, чтобы лучше отражать структуру данных.
- На финишном этапе работа обученных нейросетей тестируется на новых данных.
моделью GPT-3,5
Алгоритмы обучения нейронных сетей
Существуют много разных алгоритмов, которые используются для адаптации нейросетей под поставленные задачи. Рассмотрим некоторые из них:
- Градиентный спуск (Gradient Descent) — основной алгоритм. Он использует градиент функции потерь по весам для обновления их значений в направлении уменьшения.
- Обратное распространение (Backpropagation) — используется в связке с градиентным спуском для вычисления по весам. Ошибка распространяется от выходного слоя к входному, пропорционально весам связей.
- Адаптивные методы оптимизации (Adaptive Optimization Methods) — модифицируют темп образования (learning rate) на основе прошлых обновлений весов. Примеры включают алгоритмы Adam, RMSprop и Adagrad.
- Стохастический градиентный спуск с импульсом (SGD with Momentum) — добавляет импульс, представляющий собой накопленное значение градиента, к обновлению весов, чтобы улучшить стабильность и ускорить сходимость.
- Прореживание (Pruning) — метод устранения ненужных связей и нейронов после обучения для уменьшения размера и улучшения эффективности программы.
Чем машинное обучение отличается от нейросетей
Машинное обучение и нейронные сети связаны между собой, однако это все же разные области искусственного интеллекта. В первом случае речь идет о широком термине, который означает использование алгоритмов для анализа данных, обучения на их основе и прогнозирования или принятия решений. Здесь могут использоваться разные способы: статистические методы, деревья решений и т. д.
Нейронные сети — это подмножество машинного обучения, которое использует архитектуру, вдохновленную биологическими нейросетями. Это означает, что они состоят из слоев «нейронов», которые передают и преобразуют информацию. Они хорошо подходят для обработки сложных данных (изображения, звук).
Таким образом, можно сказать, что все нейросети являются частью машинного обучения, но не все его методы используют нейронные сети.
Простые и глубокие нейронные сети: баланс между сложностью и производительностью
При погружении в мир нейронных систем мы обнаруживаем, что существует множество архитектур, отражающих их разнообразие и способности. Выделяются два ключевых типа: простые и глубокие нейросети. Оба вида имеют свои преимущества и ограничения. Чтобы получить хороший результат, важно научиться находить баланс между ними.
Простые нейронные сети обычно состоят из одного или двух слоев и могут быть эффективными для решения простых задач (например, бинарная классификация или регрессия). Они быстро обучаются и не нуждаются в большом объеме данных.
Глубокие нейросети содержат три или больше слоев. При этом они могут обучаться выполнению более сложных задач (например, распознавание фотоснимка, обработка речи и т. д.), однако есть и минус: на это уходит много времени и данных.
В целом невозможно однозначно сказать, какой тип нейронной сети лучше. Выбор между простыми и глубокими должен основываться на таких параметрах, как уровень сложности задачи, требующей решения, и объем имеющихся входных данных.
Заключение
Обучение нейросетей — это сложный и многосторонний процесс, требующий глубокого понимания и тщательного подхода.
Это важный инструмент в области ИИ, который помогает моделировать сложные взаимосвязи и решать разнообразные задачи.
Однако несмотря на все преимущества обучение нейросетей также имеет и свои сложности: необходимость в большом объеме данных, проблемы с интерпретацией полученных результатов, способность переобучаться.
***
Если срочно нужен текст, переходите по ссылке и заказывайте статьи у лучших авторов на бирже еТХТ!
