Для чайников

Нейросети для чайников: Нейронные сети для чайников: Искусственный интеллект против человеческого разума

Содержание

Нейронные сети для чайников: Искусственный интеллект против человеческого разума

Словосочетания «искусственный интеллект», «машинное обучение», «искусственные нейронные сети» в последние годы все чаще звучат в докладах ученых и новостных СМИ, а конспирологи бьют тревогу, предрекая неминуемое восстание машин в ближайшем будущем. Как скоро электронный процессор превзойдет человеческий мозг и стоит ли уже сейчас атаковать стиральную машину – разбираемся далее в материале.

♥ ПО ТЕМЕ: Янни или Лорл? Это невероятно, но люди слышат это слово по-разному. Что слышите Вы?

 

Нейронные сети простыми словами

Избегая сложных формулировок и нагромождений терминов, нейронную сеть проще всего описать как устройство, функционирующее по принципу головного мозга человека. Нейронные сети могут быть самых разных видов (сверточные, рекуррентные, прямого распространения и д.р.), отличаться по типу поставленной задачи (анализ, прогнозирование, распознавание образов и т.д.) и по своей структуре, однако в любом случае это некая математическая модель, представленная в виде программного и аппаратного обеспечения и имеющая целью обучиться делать выводы из обновляемых данных подобно человеку, принимающему то или иное жизненное решение.

♥ ПО ТЕМЕ: Как появилась «Книга рекордов Гиннеса» и почему фамилия ее основателя вовсе не Гиннес.

 

Какая разница между обычной программой и нейронной сетью?

Главное отличие нейронной сети от обычной компьютерной программы – способность обучаться. То есть, результат работы нейронной сети может быть основан на данных, которых не существовало на стадии обучения.

 

Краткая история возникновения нейронных сетей

Задумываться над построением нейронных сетей люди начали с развитием нейрофизиологии. Чем больше информации получали ученые о процессах, происходящих в их собственном мозге, тем более широкие перспективы открывались перед нейронными сетями. Главной проблемой вплоть до конца XX века являлось отсутствие серьезных массивов данных – исследователям приходилось в основном работать с текстами, строить семантические карты языков, учить программы распознавать синтаксические структуры и т.д.

Все изменилось с появлением и распространением интернета. Сегодня для обучения нейронных сетей доступны огромные массивы данных, включая мультимедиа-библиотеки. Благодаря такой базе, люди могут вкладывать меньше труда в создание программ, используя обучаемость нейронных сетей. Например, в ПО для перевода PROMT было вложено огромное количество трудо-часов лингвистов и программистов, тогда как сервис Google Translate уже в ближайшем будущем сможет предоставлять более качественный результат при гораздо меньших усилиях со стороны авторов, основываясь на гигантской базе текстов.

♥ ПО ТЕМЕ: 1 баррель – это сколько литров?

 

Примеры нейронных сетей

Искусственный интеллект и нейронные сети уже довольно прочно вошли в нашу жизнь. Во время тестирования в 2012 году чат-бот «Евгений Густман», имитирующий мальчика-одессита, сумел убедить более 20% экспертов в том, что он является реальным человеком. Уже через 3 года «Соня Гусева» обманула 47% судей. Эффективность подобной нейронной сети в интернет-маркетинге, например, сложно переоценить.

Помните, в фильме «Я, робот», где герой Уилла Смита спрашивал машину, сможет ли она сочинить симфонию или создать шедевр искусства? В 2016 году ученые университета Хакодате в Японии создали программу, которая самостоятельно написала книгу «День, когда компьютер пишет роман». Эта книга вошла в финал литературного конкурса, обойдя 1450 авторов-людей.

♥ ПО ТЕМЕ: Как мозг отличает красивое от некрасивого.

 

Ближайшее будущее

Футуролог Рэй Курцвейл заявил, что полноценный искусственный интеллект будет создан людьми в 2029 году. Многие считают эту оценку слишком пессимистичной. Уже в 2022 IBM и швейцарский политех из Лозанны обещают показать функционирующую модель головного мозга человека. Для понимания масштабов, можно привести следующие цифры:

  • Среднестатистический мозг – 8,6 млрд нейронов;
  • У каждого нейрона может быть в среднем около 2 тысяч отростков;
  • В целом это около 150 трлн синапсов;
  • Условно, каждый синапс – это тысячи молекулярных триггеров;
  • Грубо говоря, человеческий мозг состоит из 150 квадриллионов транзисторов, в то время как в самых мощных искусственных процессорах количество транзисторов едва превышает 10 млрд.

Конечно, при этом рабочая частота органического мозга сильно уступает машинному.

Однако человеческий мозг имеет естественные ограничения. Для его работы требуется много энергии (до 20% всех калорий, сжигаемых организмом), а размер не может быть в разы увеличен. В случае с рукотворным устройством этими лимитами можно пренебречь и создать куда более крупный аналог с любым энергопотреблением. Собственно, человек при всем желании не сможет осознать масштабы работы сети с миллионом нейронов (это как представить размеры галактики), а если их число увеличится в тысячи раз, то предсказать возможности подобной системы будет довольно затруднительно.

Смотрите также:

Нейронные сети для чайников

Все слышали, но мало кто понимает, как они работают.

Сфер применения нейронных сетей очень много и на специализированных сайтах типа Kaggle.com большие корпорации даже размещают конкурсы среди разработчиков всего мира, чтобы они предлагали решения их сложных задач за порядочное вознаграждение.

Так как рассказывать про нейронные сети можно только на примере, то я расскажу вам как они используются в распознавании образов. Простыми словами — как нейронные сети могут понять по фотографии, кто на ней изображен. Кролик или же самолет.

Но для начала нужно понимать, что компьютер — это всего лишь большой калькулятор. Никакого магического сознания и искусственного интеллекта по сути не существует. Есть только невероятная способность компьютера выполнять миллионы простых операций в секунду. По типу поменять 0 на 1 или наоборот.

Все что умеет делать компьютер, он умеет благодаря тому, что ученые придумали способ подачи компьютеру последовательности команд, так чтобы сами поглощаемые команды потом выполняли другие команды. Алан Тьюринг с его знаменитой машиной Тьюринга, вот кто один из первых оживил таким образом обычную счетную машинку до уровня более-менее современного компьютера.

Теперь возвращаемся к распознаванию образов. Любую картинку можно разделить на множество мелких деталей. Минимальное возможное деление — это пиксель, точка. Картинка состоит из набора точек, как паззл. Ученые придумали как можно все эти точки загружать в очень большую функцию с очень большим количеством входных параметров.

Если говорить обо всем известной формуле 2×2 = 4, то тут мы имеем на входе два параметра 2 и 2, а на выходе 4. Просто, конечно! Это известно каждому дошкольнику.

Так вот, нейронная сеть умеет на вход принимать 2×2×2…..x2 (в среднем на одну картинку получаем 1 миллион параметров). Затем компьютер начинает внутри функции все это перемножать и сравнивать.

Конечно, ученые и тут подумали, и поняли несколько принципов, по которым можно это перемножение оптимизировать. Например, пиксели, расположенные рядом у разных кроликов в разных ракурсах, давали примерно похожие результаты и по этим похожим результатам компьютер составляет определенную запись у себя в базе данных. Если на эту запись взглянет человек и при этом посмотрит на группу пикселей, то можно увидеть ухо кролика в разных ракурсах.

Вот такие перемножения и результаты делаются с абсолютно каждой деталью. Колесо автомобиля, руль велосипеда, крыло птицы — все эти детали компьютер может запомнить по уникальному значению результата перемножений пикселей.

Формулы перемножения, конечно, сложнее чем простое 2×2, но, по сути, то они остаются обычном математической операцией.

Затем ученые собирают миллионы картинок по всему интернету и кропотливо скармливают эти картинки нейронным сетям. При этом указывают что изображено на картинке самолет или слон.

В итоге такого обучения составляются большие базы данных с готовыми суммами. Эти базы данных выкладываются в общем доступе.

Теперь любой программист может скачать эту базу данных с обученной нейронной сетью. Загрузить любую картинку на вход программы. И нейронная сеть в этой программе, просто загрузит картинку и выполнить перемножение и сравнит с тем, что есть в этой большой базе данных. На выходе мы получаем ответ — «на картинке слон».

Возвращаясь к более практичному применению. Девушки очень любят всякие ушки себе цеплять на селфи или снимая видео. Вот эти самые няшные ушки и носики являются результатом работы нейронной сети. Такая сеть обучена на лицах людей и на них она может определить, где у вас лоб и нос, как бы вы не вертелись перед камерой. И в месте лба и носа они вам добавляют картинки нужной модели ушек и пятачков.

Python для чайников: простая нейросеть

21 мая 2020 Python

На прошлом уроке мы с вами создали простое веб-приложение печатающее «Hello World». Как я и обещал в этом уроке мы уже создадим простую нейросеть на языке Python, да да и это не шутка, такой вот это простой язык. Для Python создано большое количество готовых библиотек для построения нейросетей, и вообще этот язык сейчас очень популярен для разработки в этой сфере. Мы создадим простую нейросеть, и как обычно она будет запускаться как интернет-страница в браузере. Давайте начнем!

Немного теории

Код я взял из этого видео, которое уже выкладывал. Если вы еще его не посмотрели, то первым делом вам нужно это сделать. Всего за 30 минут вы узнаете, что такое нейросеть и как она работает, а так же поймете о чем будет наше приложение и как оно работает.

Нейронная сеть за 5 минут | Что такое нейронная сеть? | Как работают нейронные сети | Simplilearn

Точное обнаружение того, как нейроны обрабатывают входные данные и отправляют сообщения, иногда было основой для получения Нобелевской премии.Теперь взглянем на искусственные нейронные сети, чтобы понять, как машинное обучение работает в r-программировании. Обзор нейронная сеть ml состоит из смоделированных нейронов, часто называемых блоками или узлами, которые работают с данными. […]. Обратное распространение ошибок, использование ошибок в нейронных сетях уступило место моделям глубокого обучения. Янн Лекун провел первую практическую демонстрацию чтения «рукописных» цифр. к основным приложениям глубокого обучения относятся беспилотные автомобили, сегрегация новостей и обнаружение мошенничества, обработка естественного языка или естественного языка, виртуальные личные помощники.Глубокое обучение относится к нейронным сетям с несколькими скрытыми слоями, которые могут изучать все более абстрактные представления входных данных. очевидно, что это чрезмерное упрощение, но сейчас это практическое определение для нас. например, глубокое обучение привело к значительным достижениям в области компьютерного зрения. Машинный перевод Филиппа Кёна: введение в нейронные сети 24 сентября 2020 г. 9 пример Машинный перевод Филиппа Кёна: введение в нейронные сети 24 сентября 2020 г. простая нейронная сеть 10 1 1 4.5 5,2 4,6 2,0 1,5 3,7 2,9 3,7 2,9 одно нововведение: единицы смещения (без входных данных, всегда значение 1). В целом, это от базового до продвинутого ускоренного курса по нейронным сетям с глубоким обучением и сверточным нейронным сетям с использованием keras и python, которые, я уверен, после того, как вы закончите, взлетят вверх по вашим текущим карьерным перспективам, поскольку это самый востребованный навык сейчас Конечно, это технология будущего.

Пошаговое руководство по нейронной сети для начинающих | Тирмидзи Файзал Афлахи

 модель = Последовательная () модель 
.add (Dense (10, input_dim = 784, Activation = 'relu'))
model.add (Dense (10, Activation = 'softmax')) model.compile (loss ='ategorical_crossentropy ', optimizer =' adam ', metrics = ['precision'])

Модель Sequential — самая простая из имеющихся у Keras. Первая строка метода model.add добавляет ваш скрытый слой с 10 ячейками , поступающими из 784 входных ячеек.

Второй метод добавления — добавление выходного слоя в сеть . У него 10 ячеек, как я уточнил ранее.

Опции активации Relu и Softmax нелинейны. Возможность использовать нелинейные данные делает нейронную сеть особенно полезной. Как правило, нейронные сети могут отображать любое распределение данных на любом уровне сложности.

Вам не обязательно знать, что такое Relu и Softmax. Это слишком сложно для новичка. Вам просто нужно следовать этим советам:

  1. Используйте Relu, когда это возможно, на на каждом скрытом слое .
  2. Используйте Softmax на выходных слоях с и более чем двумя категориями для прогнозирования.
  3. Используйте сигмоид на выходном слое с двумя категориями .

После создания модели вызовет метод компиляции для завершения модели. Обычно принимает три параметра. Всегда используйте category_crossentropy для мульти-категорий и binary_crossentropy для двух категорий . Используйте adam или rmsprop в качестве оптимизатора, поскольку оба они довольно хороши.И вам нужна точность в качестве метрики для проверки производительности вашей сети.

Давайте обучим

 model.fit (x_train, y_train, epochs = 10, validation_split = 0.1) 

Как я сказал ранее, мы будем использовать 10% обучающих данных в качестве данных проверки, поэтому validation_split был установить на 0,1 .

эпох — это количество циклов обучения, которое мы сделаем. Одна эпоха предоставит сети все наши обучающие данные один раз .Больше эпох означает, что сеть будет лучше знать о наших данных.

И результат:

 Эпоха 10/10 
54000/54000 [==============================] - 9s 160us / step - потеря: 0.4075 - acc: 0.8598 - val_loss: 0.4305 - val_acc: 0.8522

Довольно хорошо. Вы получаете 85% точность данных проверки .

Вы не видите точности данных обучения, потому что они должны иметь 100% точность. Важна точность данных валидации. Поскольку он не видел никаких данных проверки, мы можем видеть, насколько хорошо он может быть обобщен.

Давайте посмотрим на данные тестирования:

 _, test_acc = model.evaluate (x_test, y_test) 
print (test_acc)

И вы получите около 84% точности на тестовых данных . Достаточно хорошо для этой простой архитектуры.

Это показатель для измерения производительности вашей сети. Точность 84% тестовых данных означает, что сеть правильно угадала около 8400 изображений из 10K тестовых данных.

Чем выше точность тестовых данных, тем лучше сеть.Если вы считаете, что точность должна быть выше, возможно, вам нужны следующие шаги в построении нейронной сети.

Сделать сеть шире

 model2 = Sequential () 
model2.add (Dense (50, input_dim = 784, Activation = 'relu'))
model2.add (Dense (10, activate = 'softmax')) model2 .compile (loss ='ategorical_crossentropy ', optimizer =' adam ', metrics = [' precision ']) model2.fit (x_train, y_train, epochs = 10, validation_split = 0.1)

Это изменяет количество ячеек скрытого слоя .Мы увеличили их с 10 до 50.

Давайте посмотрим на результаты:

 Epoch 10/10 
54000/54000 [===================== =========] - 9s 167us / step - потеря: 0,2735 - acc: 0,9006 - val_loss: 0,3703 - val_acc: 0,8653

Колоссальная 86% точность по данным проверки. Хороший! Это доказывает, что увеличение размера сети может повысить производительность.

Давайте посмотрим на наши тестовые данные:

 _, test_acc = model2.evaluate (x_test, y_test) 
print (test_acc)

Ага.Увеличено до 86% тоже . Довольно хорошо! Это примерно на 300 правильно угаданных образцов данных.

Но я хочу большего.

 model3 = Sequential () 
model3.add (Dense (50, input_dim = 784, Activation = 'relu'))
model3.add (Dense (50, activate = 'relu'))
model3.add (Dense ( 10, активация = 'softmax')) model3.compile (loss ='ategorical_crossentropy ', optimizer =' adam ', metrics = [' precision ']) model3.fit (x_train, y_train, epochs = 10, validation_split = 0.1)

Добавим еще один скрытый слой с 50 ячейками.

И проверьте результаты:

 Epoch 10/10 
54000/54000 [==============================] - 9s 170us / step - потеря: 0,2648 - acc: 0,9008 - val_loss: 0,3417 - val_acc: 0,8738

Точность проверки увеличена на 1%. Лучшая производительность.

Как насчет наших тестовых данных?

 _, test_acc = model3.evaluate (x_test, y_test) 
print (test_acc)

Хм. Это 86,9% точности . Улучшение не такое уж большое.

Что не так?

Возможно, наш подход неправильный, если использовать перцептрон на изображениях.Как насчет того, чтобы превратить его в…

Сверточная нейронная сеть (CNN) — это нейронная сеть, которая может «видеть» подмножество наших данных. Он может обнаруживать закономерности на изображениях лучше, чем перцептрон. Подробнее об учебнике по сверточной нейронной сети в моем сообщении в блоге.

Давайте просто применим CNN к нашей сети:

 из tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten 
import numpy as np (x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data ()
x_train x_train [:,:,:, нп.newaxis] / 255.0
x_test = x_test [:,:,:, np.newaxis] / 255.0
y_train = to_categorical (y_train)
y_test = to_categorical (y_test)

Давайте импортируем необходимые методы и изменим наши данные обучения. Вы не можете сгладить его, потому что CNN читает наши изображения как есть.

Если вы проверите свой x_train , у вас будет 60 000 x 28 x 28 x 1 данных.

Почему x 1?

Данные, которые необходимо прочитать CNN, должны иметь следующий вид: total_data x ширина x высота x каналы.

Высота и ширина не требуют пояснений. Каналы похожи на красный, зеленый или синий в изображениях RGB . В RGB, поскольку есть три канала, нам нужно сделать данные x 3 . Но поскольку мы работаем с изображениями в градациях серого, каждое значение красного, зеленого или синего канала одинаково, и мы уменьшаем его до одного канала.

Создадим архитектуру:

 model4 = Sequential () 
model4.add (Conv2D (Filters = 64, kernel_size = 2, padding = 'same', activate = 'relu', input_shape = (28,28, 1) ))
модель 4.add (MaxPooling2D (pool_size = 2))
model4.add (Flatten ())
model4.add (Dense (10, Activation = 'softmax')) model4.compile (loss ='ategorical_crossentropy ', optimizer =' adam ', metrics = ['precision'])

Код немного другой. Есть Conv2D , MaxPooling2D и Flatten .

Эти ребята — три наиболее распространенных слоя для использования в CNN.

 model4.summary () 

объяснит вам, что находится внутри сети:

 Layer (type) Output Shape Param # 
===================== ============================================
conv2d_1 (Conv2D) ( Нет, 28, 28, 64) 320
_________________________________________________________________
max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (Нет, 14, 14, 64) 0
_________________________________________________________________
flatten_1 (Flatten) (Нет, 12544) 0
_________________________________________________________________
density_1 (Dense) (None, 10) 125450
================================================ =================

conv2d изменяет ваше изображение 28x28x1 на 28x28x64 .Только представьте себе это как 64 ячейки скрытого слоя.

MaxPooling2D уменьшает ширину и высоту, поэтому вам не нужно вычислять все ячейки. Уменьшает размер до 14x14x64 .

Наконец, сглаживает просто сглаживает вывод MaxPooling в скрытый слой из 12544 ячеек.

Давайте проверим:

 model4.fit (x_train, y_train, epochs = 10, validation_split = 0.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *