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.

Установка numpy

Для работы приложения нам потребуется установить библиотеку numpy — это библиотека Python для работы массивов и различных математических функций. Сделать это можно как обычно через командную строку вызвав установщик пакетов pip, который входит в стандартный дистрибутив Python. В командной строке вводим pip install numpy:

Установка numpy

Создание нейросети

В папке cgi-bin создайте новый файл main.py и добавьте в него следующий код:

 #!/usr/bin/env python3
import numpy as np

vodka = 0.0
rain = 1.0
friend = 0.0

def activation_function(x):
    if x >= 0.5:
        return 1
    else:
        return 0

def predict(vodka, rain, friend):
    inputs = np.array([vodka, rain, friend])
    weights_input_to_hiden_1 = [0.25, 0.25, 0]
    weights_input_to_hiden_2 = [0.5, -0.4, 0.9]
    weights_input_to_hiden = np.array([weights_input_to_hiden_1, weights_input_to_hiden_2])

    weights_hiden_to_output = np.array([-1, 1])

    hiden_input = np.dot(weights_input_to_hiden, inputs)
    print("hiden_input: " + str(hiden_input))

    hiden_output = np.array([activation_function(x) for x in hiden_input])
    print("hiden_output: " + str(hiden_output))

    output = np.dot(weights_hiden_to_output, hiden_output)
    print("output: " + str(output))
    return activation_function(output) == 1

print("Content-type: text/html")
print()
print("result: " + str(predict(vodka, rain, friend)))

Запустите веб-сервер так же как в прошлом уроке, и откройте страницу в браузере. А вот и результат работы приложения:

Нейросеть на Python

Как видите уже на 3 уроке вы уже написали хоть и простую, но настоящую нейронную сеть на языке Python. Вот такие возможности дает этот язык программирования! Спасибо и успехов вам в изучении этого замечательного языка!

Если вам понравилась статья, вы можете отблагодарить автора любой суммой, какую сочтете для себя приемлемой:

Остались вопросы по статье? Задайте их прямо сейчас!

Нейронные сети для чайников | ИТ-романтика

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

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.

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.

Так вот, нейронная сеть умеет на вход принимать 2x2x2…..x2 (в среднем на одну картинку получаем 1 миллион параметров). Затем компьютер начинает внутри функции все это перемножать и сравнивать.

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.

Нейронные сети для начинающих. Часть 1

Привет всем читателям Habrahabr, в этой статье я хочу поделиться с Вами моим опытом в изучении нейронных сетей.

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:

a	b	c
0	0	0
0	1	1
1	0	1
1	1	0

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.

Линейная функция

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

Сигмоид

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.

Гиперболический тангенс

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

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.

Использованные ресурсы:

— Раз

— Два

— Три

Как использовать простой пример нейросети перцептрон для классификации данных

Добавлено 5 января 2020 в 03:11

Сохранить или поделиться

Данная статья демонстрирует основные функциональные возможности нейронной сети перцептрон и объясняет цель обучения.

Эта статья является частью серии по нейронным сетям перцептрон. Если вы хотите начать с самого начала или перейти к следующему этапу, ознакомьтесь с оглавлением серии в меню в начале данной статьи.

Что такое однослойный перцептрон?

В предыдущей статье мы видели, что нейронная сеть состоит из взаимосвязанных узлов, расположенных в слоях. Узлы во входном слое распределяют данные, а узлы в других слоях выполняют суммирование, а затем применяют функцию активации. Соединения между этими узлами являются взвешенными, это означает, что каждое соединение умножает переданные данные на скалярное значение.

Рисунок 1 – Обработка данных в нейросети

Обратите внимание, что эта конфигурация называется однослойным перцептроном. Да, я знаю, у него есть два слоя (входной и выходной), но только один слой содержит вычислительные узлы.

Классификация с помощью перцептрона

В данной статье мы рассмотрим работу перцептрона, используя следующую нейронную сеть.

Рисунок 2 – Пример нейтронной сети

Как видите, наша входная размерность равна трем. Мы можем думать об этом перцептроне как о средстве решения задач в трехмерном пространстве. Например, давайте предложим следующую задачу. Если точка в трехмерном пространстве расположена ниже оси X, она соответствует недействительным данным. Если точка находится на оси X или выше, она соответствует действительным данным, которые необходимо сохранить для дальнейшего анализа. Нам нужна эта нейронная сеть, чтобы классифицировать наши данные, с выходным значением 1, указывающим на действительный набор данных, и значением 0, указывающим на неверный набор данных.

Во-первых, мы должны перенести наши трехмерные координаты на входной вектор. В этом примере вход₀ – это компонент x, вход₁ – компонент y, а вход₂ – компонент z. Далее нам нужно определить вес. Этот пример настолько прост, что нам не нужно обучать сеть. Мы можем просто подумать о необходимых весах и назначить их:

Рисунок 3 – Назначение весов

Все, что нам нужно сейчас сделать, это указать, что функция активации выходного узла представляет собой единичную ступеньку, выраженную следующим образом:

\[f(x)=\begin{cases}0 & x < 0\\1 & x \geq 0\end{cases}\]

Перцептрон работает следующим образом: поскольку w₁ = 0 и w₂ = 0, компоненты y и z не вносят вклад в результат суммирования, генерируемый выходным узлом. Единственным входным значением, которое влияет на результат суммирования, является компонент x, который доставляется на выходной узел без изменений, потому что w₀ = 1. Если точка в трехмерном пространстве находится ниже оси x, суммирование выходного узла будет отрицательным, и функция активации преобразует это отрицательное значение в выход₀ = 0. Если точка в трехмерном пространстве находится на оси X или выше, сумма будет равна или больше нуля, и функция активации преобразует это значение в выход₀ = 1.

Решение задач с помощью перцептрона

В предыдущем разделе я описал наш перцептрон как инструмент для решения задач. Однако вы, возможно, заметили, что этот перцептрон не сильно занимался решением задач – я решил задачу и дал решение перцептрону, назначив требуемые веса.

К этому моменту мы достигли ключевой концепции нейронной сети: я смог быстро решить проблему классификации действительные/недействительные, потому что связь между входными данными и искомыми выходными значениями очень проста. Однако во многих реальных ситуациях человеку было бы чрезвычайно трудно сформулировать математическую связь между входными данными и выходными значениями. Мы можем получать входные данные и записывать или производить соответствующие выходные значения, но у нас нет математического маршрута от входа к выходу.

Полезным примером является распознавание рукописного текста. Допустим, у нас есть изображения рукописных символов, и мы хотим классифицировать эти изображения как «a», «b», «c» и т.д., чтобы мы могли преобразовать рукописный текст в обычный компьютерный текст. Любой, кто знает, как писать и читать, сможет генерировать входные изображения и затем назначать правильные категории для каждого изображения. Таким образом, сбор входных данных и соответствующих выходных данных не представляет трудностей. С другой стороны, было бы чрезвычайно сложно взглянуть на пары вход-выход и сформулировать математическое выражение или алгоритм, который бы правильно преобразовывал входные изображения в выходную категорию.

Таким образом, распознавание рукописного текста и многие другие задачи обработки сигналов представляют собой математические задачи, которые люди не могут решить без помощи сложных инструментов. Несмотря на то, что нейронные сети не могут мыслить, анализировать и вводить новшества, они позволяют нам решать эти сложные задачи, потому что они могут делать то, чего не могут люди, то есть быстро и многократно выполнять вычисления с использованием потенциально огромного количества числовых данных.

Обучение нейросети

Процесс, который позволяет нейронной сети создавать математический маршрут от входа к выходу, называется обучением. Мы даем данные для обучения сети, состоящие из входных значений и соответствующих выходных значений, и к этим значениям применяется фиксированная математическая процедура. Целью этой процедуры является постепенное изменение весов сети таким образом, чтобы сеть могла рассчитывать правильные выходные значения даже с входными данными, которые она никогда раньше не видела. По сути, это поиск шаблонов в обучающих данных и генерация весов, которые позволят получить полезный результат путем применения этих шаблонов к новым данным.

На следующей диаграмме показан рассмотренный выше классификатор действительный/недействительный, но веса различаются. Это веса, которые я сгенерировал, тренируя перцептрон с помощью 1000 точек данных. Как видите, процесс обучения позволил перцептрону автоматически аппроксимировать математические связи, которые я определил с помощью критического мышления в человеческом стиле.

Рисунок 4 – Результаты обучения нейросети перцептрон

В следующей статье…

Я показал вам результаты обучения этого перцептрона, но я ничего не сказал о том, как я получил эти результаты. В следующей статье будет описана короткая программа на Python, которая реализует однослойную нейронную сеть перцептрон, и я также объясню мою процедуру обучения.

Оригинал статьи:

Искусственные нейронные сети для чайников

Искусственный интеллект, нейронные сети, машинное обучение — что на самом деле означают все эти нынче популярные понятия? Для большинства непосвященных людей, коим являюсь и я сам, они всегда казались чем-то фантастическим, но на самом деле суть их лежит на поверхности. У меня давно созревала идея написать простым языком об искусственных нейронных сетях. Узнать самому и рассказать другим, что представляет собой эта технология, как она работает, рассмотреть ее историю и перспективы. В этой статье я постарался не залезать в дебри, а просто и популярно рассказать об этом перспективном направление в мире высоких технологий.

Немного истории

Впервые понятие искусственных нейронных сетей (ИНС) возникло при попытке смоделировать процессы головного мозга. Первым серьезным прорывом в этой сфере можно считать создание модели нейронных сетей МакКаллока-Питтса в 1943 году. Учеными впервые была разработана модель искусственного нейрона. Ими также была предложена конструкция сети из этих элементов для выполнения логических операций. Но самое главное, учеными было доказано, что подобная сеть способна обучаться.

Следующим важным шагом стала разработка Дональдом Хеббом первого алгоритма вычисления ИНС в 1949 году, который стал основополагающем на несколько последующих десятилетий. В 1958 году Фрэнком Розенблаттом был разработан парцептрон — система, имитирующая процессы головного мозга. В свое время технология не имела аналогов и до сих пор является основополагающей в нейронных сетях. В 1986 году практически одновременно, независимо друг от друга американскими и советскими учеными был существенно доработан основополагающий метод обучения многослойного перцептрона. В 2007 году нейронные сети перенесли второе рождение. Британский информатик Джеффри Хинтоном впервые разработал алгоритм глубокого обучения многослойных нейронных сетей, который сейчас, например, используется для работы беспилотных автомобилей.

Коротко о главном

В общем смысле слова, нейронные сети — это математические модели, работающие по принципу сетей нервных клеток животного организма. ИНС могут быть реализованы как в программируемые, так и в аппаратные решения. Для простоты восприятия нейрон можно представить, как некую ячейку, у которой имеется множество входных отверстий и одно выходное. Каким образом многочисленные входящие сигналы формируются в выходящий, как раз и определяет алгоритм вычисления. На каждый вход нейрона подаются действенные значения, которые затем распространяются по межнейронным связям (синопсисам). У синапсов есть один параметр — вес, благодаря которому входная информация изменяется при переходе от одного нейрона к другому. Легче всего принцип работы нейросетей можно представить на примере смешения цветов. Синий, зеленый и красный нейрон имеют разные веса. Информация того нейрона, вес которого больше будет доминирующей в следующем нейроне.

Сама нейросеть представляет собой систему из множества таких нейронов (процессоров). По отдельности эти процессоры достаточно просты (намного проще, чем процессор персонального компьютера), но будучи соединенными в большую систему нейроны способны выполнять очень сложные задачи.

В зависимости от области применения нейросеть можно трактовать по-разному, Например, с точки зрения машинного обучения ИНС представляет собой метод распознавания образов. С математической точки зрения — это многопараметрическая задача. С точки зрения кибернетики — модель адаптивного управления робототехникой. Для искусственного интеллекта ИНС — это основополагающее составляющее для моделирования естественного интеллекта с помощью вычислительных алгоритмов.

Основным преимуществом нейросетей над обычными алгоритмами вычисления является их возможность обучения. В общем смысле слова обучение заключается в нахождении верных коэффициентов связи между нейронами, а также в обобщении данных и выявлении сложных зависимостей между входными и выходными сигналами. Фактически, удачное обучение нейросети означает, что система будет способна выявить верный результат на основании данных, отсутствующих в обучающей выборке.

Сегодняшнее положение

И какой бы многообещающей не была бы эта технология, пока что ИНС еще очень далеки от возможностей человеческого мозга и мышления. Тем не менее, уже сейчас нейросети применяются во многих сферах деятельности человека. Пока что они не способны принимать высокоинтеллектуальные решения, но в состоянии заменить человека там, где раньше он был необходим. Среди многочисленных областей применения ИНС можно отметить: создание самообучающихся систем производственных процессов, беспилотные транспортные средства, системы распознавания изображений, интеллектуальные охранные системы, робототехника, системы мониторинга качества, голосовые интерфейсы взаимодействия, системы аналитики и многое другое. Такое широкое распространение нейросетей помимо прочего обусловлено появлением различных способов ускорения обучения ИНС.

На сегодняшний день рынок нейронных сетей огромен — это миллиарды и миллиарды долларов. Как показывает практика, большинство технологий нейросетей по всему миру мало отличаются друг от друга. Однако применение нейросетей — это очень затратное занятие, которое в большинстве случаев могут позволить себе только крупные компании. Для разработки, обучения и тестирования нейронных сетей требуются большие вычислительные мощности, очевидно, что этого в достатке имеется у крупных игроков на рынке ИТ. Среди основных компаний, ведущих разработки в этой области можно отметить подразделение Google DeepMind, подразделение Microsoft Research, компании IBM, Facebook и Baidu.

Конечно, все это хорошо: нейросети развиваются, рынок растет, но пока что главная задача так и не решена. Человечеству не удалось создать технологию, хотя бы приближенную по возможностям к человеческому мозгу. Давайте рассмотрим основные различия между человеческим мозгом и искусственными нейросетями.

Почему нейросети еще далеки до человеческого мозга?

Самым главным отличием, которое в корне меняет принцип и эффективность работы системы — это разная передача сигналов в искусственных нейронных сетях и в биологической сети нейронов. Дело в том, что в ИНС нейроны передают значения, которые являются действительными значениями, то есть числами. В человеческом мозге осуществляется передача импульсов с фиксированной амплитудой, причем эти импульсы практически мгновенные. Отсюда вытекает целый ряд преимуществ человеческой сети нейронов.

Во-первых, линии связи в мозге намного эффективнее и экономичнее, чем в ИНС. Во-вторых, импульсная схема обеспечивает простоту реализации технологии: достаточно использование аналоговых схем вместо сложных вычислительных механизмов. В конечном счете, импульсные сети защищены от звуковых помех. Действенные числа подвержены влиянию шумов, в результате чего повышается вероятность возникновения ошибки.

Итог

Искусственный интеллект в телевизорах: как это работает

Безусловно, в последнее десятилетие произошел настоящий бум развития нейронных сетей. В первую очередь это связано с тем, что процесс обучения ИНС стал намного быстрее и проще. Также стали активно разрабатываться так называемые «предобученные» нейросети, которые позволяют существенно ускорить процесс внедрения технологии. И если пока что рано говорить о том, смогут ли когда-то нейросети полностью воспроизвести возможности человеческого мозга, вероятность того, что в ближайшее десятилетие ИНС смогут заменить человека на четверти существующих профессий все больше становится похожим на правду.

Для тех, кто хочет знать больше

Подписывайтесь на наш нескучный канал в Telegram, чтобы ничего не пропустить.

В данной статье собраны материалы — в основном русскоязычные — для базового изучения искусственных нейронных сетей.

Искусственная нейронная сеть, или ИНС — математическая модель, а также ее программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Наука нейронных сетей существует достаточно давно, однако именно в связи с последними достижениями научно-технического прогресса данная область начинает обретать популярность.

Книги

Начнем подборку с классического способа изучения — с помощью книг. Мы подобрали русскоязычные книги с большим количеством примеров:

Ф. Уоссермен, Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. 1992 г.
В книге в общедоступной форме излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Описана структура нейронных сетей и различные алгоритмы их настройки. Отдельные главы посвящены вопросам реализации нейронных сетей.
С. Хайкин, Нейронные сети: Полный курс. 2006 г.
Здесь рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач, а также обширную библиографию.

Видео

Нет ничего доступнее и понятнее, чем визуальное обучение при помощи видео:

Чтобы понять,что такое вообще машинное обучение, посмотрите вот эти две лекции от ШАДа Яндекса.
Введение в основные принципы проектирования нейронных сетей — отлично подходит для продолжения знакомства с нейронными сетями.
Курс лекций по теме «Компьютерное зрение» от ВМК МГУ. Компьютерное зрение — теория и технология создания искусственных систем, которые производят обнаружение и классификацию объектов в изображениях и видеозаписях. Эти лекции можно отнести к введению в эту интересную и сложную науку.

Образовательные ресурсы и полезные ссылки

Портал искусственного интеллекта.
Лаборатория «Я — интеллект».
Нейронные сети в Matlab.
Нейронные сети в Python (англ.):

Классификация текста с помощью нейронных сетей и TensorFlow;
Простой классификатор изображений.

Нейронная сеть на JavaScript.

Серия наших публикаций по теме

Ранее у нас публиковался уже курс #neuralnetwork@tproger по нейронным сетям. В этом списке публикации для вашего удобства расположены в порядке изучения:

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.

Что такое нейронная сеть?

Какие бывают нейронные сети?

Для чего нужны нейронные сети?

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?

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?

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

Как работает нейронная сеть?

Функция активации

Тренировочный сет

Итерация

Эпоха

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. 2)/1=0.45

Результат — 0.33, ошибка — 45%.

НАШ САЙТ РЕКОМЕНДУЕТ:

Метки:

Для чайников — знакомство с нейронными сетями, которые нужны нам всем! (Часть 1) | по Суровая Похарна | TechnologyMadeEasy

Это будет серия из 2 статей. В этой статье дается введение в перцептроны (однослойные нейронные сети)

Обновление : Часть 2 серии теперь доступна для чтения здесь !

Нейрон в нашем мозгу

Наш мозг использует чрезвычайно большую взаимосвязанную сеть нейронов для обработки информации и моделирования окружающего нас мира.Проще говоря, нейрон собирает входные данные от других нейронов, используя дендритов. Нейрон суммирует все входные данные, и если результирующее значение превышает пороговое значение, он срабатывает. Затем активированный сигнал отправляется другим подключенным нейронам через аксон.

Модель искусственного нейрона

На рисунке изображен нейрон, связанный с n другими нейронами и, таким образом, получает n входных данных (x1, x2,… .. xn). Эта конфигурация называется персептроном .

Входы (x1, x2,….xn) и веса (w1, w2,…. wn) являются действительными числами и могут быть положительными или отрицательными.

Персептрон состоит из весов, процессора суммирования и функции активации.

Примечание : Он также содержит пороговый процессор (известный как смещение), но мы поговорим об этом позже!

Все входы индивидуально взвешиваются, суммируются и передаются в функцию активации. Существует множество различных типов функций активации, но одним из самых простых является пошаговая функция.Пошаговая функция обычно выводит 1, если входной сигнал выше определенного порога, в противном случае на выходе будет 0.

Примечание : Существуют и другие функции активации, такие как сигмовидная и т. Д., Которые используются на практике.

Например,

Вход 1 ( x1 ) = 0,6
Вход 2 ( x2 ) = 1,0
Вес 1 ( w1 ) = 0,5
Вес 2 ( w2 ) = 0,8
Порог = 1.0

Взвешивание входов и их сложение дает,

x1w1 + x2w2 = (0,6 x 0,5) + (1 x 0,8) = 1,1

Здесь общий ввод больше чем порог, и, таким образом, нейрон срабатывает.

Попробовать научить ребенка узнавать автобус? Вы показываете ей примеры, говоря ей: «Это автобус. Это не автобус », пока ребенок не узнает, что такое автобус. Более того, если ребенок видит новые объекты, которых он раньше не видел, мы могли бы ожидать, что он правильно распознает, является ли новый объект автобусом или нет.

Это в точности идея перцептрона.

Точно так же входные векторы из обучающего набора представляются персептрону один за другим, а веса изменяются в соответствии со следующим уравнением:

Для всех входов i,
W (i) = W ( i) + a * (TA) * P (i), где a — скорость обучения

Примечание. Фактически уравнение: W (i) = W (i) + a * g ‘(сумма всех входов) * (TA) * P (i), где g ‘- производная функции активации. Так как иметь дело с производной ступенчатой функции проблематично, мы исключили ее из уравнения.

Здесь W — весовой вектор. P — входной вектор. T — это правильный результат, который должен был знать перцептрон, а A — это результат, данный перцептроном.

Когда полный проход через все входные обучающие векторы завершается без ошибок, перцептрон учился!

В это время, если входной вектор P (уже в обучающем наборе) передан персептрону, он выдаст правильное значение.Если P отсутствует в обучающем наборе, сеть ответит выходным сигналом, аналогичным другим обучающим векторам, близким к P.

Персептрон складывает все входные данные и разделяет их на 2 категории: те, которые вызывают его срабатывание, и те, которые не надо. То есть он рисует линию:

w1x1 + w2x2 = t, где t — порог

, и смотрит, где находится входная точка. Очки на одной стороне линии попадают в 1 категорию, точки на другой стороне попадают в другую категорию.И поскольку веса и пороги могут быть любыми, это всего лишь любая строка в двухмерном пространстве ввода.

Не каждый набор входов можно разделить такой линией. Те, которые могут быть названы линейно отделимыми . Если векторы не разделимы линейно, обучение никогда не достигнет точки, в которой все векторы будут правильно классифицированы. Самый известный пример неспособности персептрона решать задачи с линейно неотделимыми векторами — это логическая задача XOR.

В следующей части этой серии статей будет показано, как это сделать, используя многослойные нейронные сети , используя метод обучения обратного распространения.

Если вам понравилась эта статья, нажмите маленькую зеленую кнопку в виде сердечка, чтобы показать свою любовь!

Чтобы не пропустить следующую статью в этой серии, пожалуйста, подпишитесь 🙂

И если вы хотите, чтобы ваши друзья тоже прочитали это, нажмите «Поделиться»!

Ссылки: http: // www.codeproject.com/Articles/16508/AI-Neural-Network-for-beginners-Part-of

http://www.theprojectspot.com/tutorial-post/introduction-to-artificial-neural-networks-part-1 / 7

краткое знакомство с этой увлекательной областью

Вы когда-нибудь задумывались, что это за нейронные сети, о которых все говорят, и боялись спросить? Что ж, не бойтесь больше! К концу этого поста вы сможете прийти на любую конференцию и ослепить обеденный стол своими недавно приобретенными модными словечками!

Если вы открывали свой браузер за последние пару лет, вы, должно быть, видели выражение «Нейронные сети» пару (сотен) раз.

В этом коротком чтении я расскажу вам о предметной области и о самой вещи. В ближайшие 5 минут вы не станете мировым экспертом в этой области, но вы пройдете через нетривиальный этап адаптации. Вы также выучите несколько модных словечек, чтобы произвести впечатление на семью за обеденным столом, особенно если вы будете следовать списку для чтения в конце.

Что такое машинное обучение?

Чтобы понять нейронные сети, нам сначала нужно понять машинное обучение. Чтобы понять машинное обучение, давайте сначала поговорим о человеческом обучении или «классическом программировании».

В классическом программировании я, разработчик, должен понимать аспекты проблемы, которую я пытаюсь решить, и точно знать, каковы все правила для ее решения.

Например, я хочу, чтобы моя программа знала разницу между квадратом и кругом. Тогда один из способов справиться с этим — написать программу, которая может определять угла, а затем применять ее к , считая углов. Если моя программа видит 4 углов, то эта форма является квадратом, а если она не видит без углов, то эта форма представляет собой круг.

А машинное обучение? В общем, машинное обучение = обучение на примерах.

В машинном обучении, столкнувшись с той же проблемой различения кругов и квадратов, мы разработали бы систему обучения , которая будет принимать в качестве входных данных примеров фигур и их класс (квадрат или круг). Мы надеемся, что машина сама узнает свойства, которые их различают.

И затем, друзья мои, когда машина изучит все эти свойства, я могу дать ей новое изображение круга или квадрата, , которое она не видела до , и, надеюсь, она правильно классифицирует его.

Что такое нейрон?

Нейрон в контексте нейронных сетей — это причудливое имя, которое используют умные люди, когда они слишком вычурны, чтобы назвать функцией . Функция в контексте математики и информатики — это причудливое название для чего-то, что принимает некоторый ввод, применяет некоторую логику и выводит результат.

Более конкретно, нейрон можно рассматривать как , одну обучающую единицу .

Следовательно, нам нужно понять , что такое обучающая единица в контексте машинного обучения.Затем мы также разберемся с самым основным строительным блоком нейронной сети, которым является нейрон.

Для иллюстрации, скажем, я пытаюсь понять взаимосвязь между количеством слов в сообщении блога и количеством слов, которые люди фактически читают из этого сообщения. Помните — мы находимся в области машинного обучения, где учимся на примерах.

Итак, я собрал много примеров количества слов в сообщениях в блогах, обозначенных x , и того, сколько слов люди на самом деле читают в этих сообщениях, y , и я предполагаю, что между ними существует некоторая связь, обозначенная f .

Однако хитрость в том, что мне просто нужно сказать машине (программе) типа , какое отношение я ожидаю увидеть (например, прямую линию), и машина поймет, какая фактическая линия ей нужна. рисовать.

Что я здесь получил?

В следующий раз, когда я захочу написать сообщение в блоге, в котором будет x слов, машина может применить найденное соотношение f и сказать мне, сколько слов я могу ожидать, что люди действительно прочитают, y .

Итак, нейронная сеть — это…

Что ж, если нейрон — это функция, то нейронная сеть — это сеть функций! Это означает, что у нас много (очень много) таких функций, таких как обучающих модулей , и все их входы и выходы взаимосвязаны, и они подпитывают друг друга.

Как разработчик этой сети я должен ответить на несколько вопросов:

Как мне смоделировать входы и выходы ? (например, если на входе какой-то текст, могу ли я смоделировать его буквами? числами? векторами?….)
Какие функций в каждом нейроне? (они линейные? экспоненциальные?…)
Что такое архитектура сети ? (то есть выход какой функции является входом какой функции?)
Какие модных словечек я могу использовать для описания моей сети?

После того, как я отвечу на эти вопросы, я могу «показать» сети множество (очень много) примеров правильных входов и выходов в надежде, что когда я «покажу» ей новый пример входных данных, которых она никогда раньше не видела, он будет знать, что выдает правильный результат.

Как работает этот процесс обучения, выходит за рамки этой публикации, но чтобы узнать больше, вы можете посмотреть это. Вы также можете пойти на эту безумно крутую игровую площадку для нейронных сетей, чтобы лучше понять, что это значит.

Нейронные сети — бесконечная история

Поскольку это поле буквально растет, количество нового (и высококачественного!) Контента, выходящего каждую минуту, невозможно для любого человека. (Боже мой, как вы думаете, наступит время, когда люди смогут создать ИИ, который сможет отслеживать человеческие достижения в области ИИ?)

Вступая в эту область, первое, что нужно знать, это то, что НИКТО не знает всего. .Так что чувствуйте себя комфортно там, где вы находитесь, и просто сохраняйте любопытство 🙂

Поэтому я хочу, чтобы мои последние слова в этом посте были ссылкой на некоторые из моих личных любимых ресурсов, из которых можно учиться:

Neural Networks Tutorial — simpleilearn

Искусственный интеллект и машинное обучение не только попали в заголовки новостей и созданы для блокбастеров; они готовы изменить нашу повседневную жизнь к лучшему, например с помощью беспилотных автомобилей и медицинских устройств, спасающих жизнь.Фактически, согласно Глобальной конференции по большим данным, ИИ «полностью меняет науку о жизни, медицину и здравоохранение», а также преобразует голосовых помощников, распознавание изображений и многие другие популярные технологии.

Искусственный интеллект — это термин, используемый для машин, которые могут интерпретировать данные, учиться на них и использовать их для выполнения таких задач, которые в противном случае выполнялись бы людьми. Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта, которая больше ориентирована на обучение машин самостоятельному обучению без особого надзора.

Что такое нейронная сеть? Если вы не знакомы с этими терминами, то это руководство по нейронной сети поможет лучше понять эти концепции. Итак, вот обзор тем, затронутых в этом руководстве:

Что умеет нейронная сеть?
Как работает нейронная сеть?
Типы нейронных сетей
Пример использования для классификации изображений собак и кошек с помощью Keras

Давайте начнем это руководство по нейронной сети с понимания: «Что такое нейронная сеть?»

Программа аспирантуры по искусственному интеллекту и машинному обучению

в партнерстве с Университетом ПердьюПосмотреть курс

Что такое нейронная сеть?

Вы, наверное, уже использовали нейронные сети ежедневно. Когда вы просите своего мобильного помощника выполнить для вас поиск — скажем, Google, Siri или Amazon Web — или используете беспилотный автомобиль, все это управляется нейронной сетью. Компьютерные игры также используют нейронные сети в качестве части игровой системы и того, как она подстраивается под игроков, как и картографические приложения, при обработке изображений карт и помощи в поиске наиболее быстрого способа добраться до места назначения.

Нейронная сеть — это система или оборудование, которые работают как человеческий мозг.

Нейронные сети могут выполнять следующие задачи:

Перевести текст
Определить лица
Распознать речь
Читать рукописный текст
Управляющие роботы
И многое другое

Давайте продолжим это руководство по нейронной сети, изучив, как работает нейронная сеть.

Работа нейронной сети

Нейронная сеть обычно описывается как имеющая разные уровни. Первый уровень является входным, он принимает входные сигналы и передает их следующему уровню.Следующий слой выполняет всевозможные вычисления и извлекает признаки — он называется скрытым слоем. Часто скрытых слоев бывает несколько. И, наконец, есть выходной слой, который обеспечивает окончательный результат.

Давайте рассмотрим реальный пример того, как камеры слежения за дорожным движением определяют номерные знаки и движущиеся автомобили на дороге. Само изображение имеет размер 28 на 28 пикселей, и изображение используется в качестве входных данных для идентификации номерного знака. Каждый нейрон имеет номер, называемый активацией, который представляет значение оттенков серого соответствующего пикселя в диапазоне от 0 до 1 — это 1 для белого пикселя и 0 для черного пикселя.Каждый нейрон загорается, когда его активация приближается к 1.

Пиксели в виде массивов подаются на входной слой. Если ваше изображение больше 28 на 28 пикселей, вы должны уменьшить его, потому что вы не можете изменить размер входного слоя. В нашем примере мы назовем входы как X1, X2 и X3. Каждый из них представляет один из входящих пикселей. Затем входной слой передает входные данные скрытому слою. Соединениям случайным образом присваиваются веса. Веса умножаются на входной сигнал, и ко всем ним добавляется смещение.

Взвешенная сумма входов подается в качестве входных данных для функции активации, чтобы решить, какие узлы активировать для извлечения признаков. По мере прохождения сигнала внутри скрытых слоев взвешенная сумма входов вычисляется и подается в функцию активации на каждом уровне, чтобы решить, какие узлы активировать.

Освойте глубокое обучение, машинное обучение и другие языки программирования с помощью магистерской программы для инженеров по искусственному интеллекту.

Здесь мы сделаем крюк, чтобы изучить функцию активации нейронной сети.Существуют разные типы функций активации.

сигмовидная функция

Сигмовидная функция используется, когда модель прогнозирует вероятность.
Пороговая функция

Функция порога используется, когда вы не хотите беспокоиться о неопределенности в середине.
ReLU (выпрямленное линейное устройство) Функция

Функция ReLU (выпрямленная линейная единица) дает значение, но говорит, что если оно больше 1, то будет просто 1, а если меньше 0, то просто 0.В наши дни чаще всего используется функция ReLU.
Бесплатный курс по машинному обучению
Начните изучать самые востребованные на сегодняшний день навыкиИзучите курс
Функция гиперболического тангенса

Функция гиперболического тангенса аналогична сигмоидной функции, но имеет диапазон от -1 до 1.

Теперь, когда вы знаете, что такое функция активации, вернемся к нейронной сети. Наконец, модель предсказывает результат, применяя подходящую функцию приложения к выходному слою. В нашем примере с изображением автомобиля используется оптическое распознавание символов (OCR), чтобы преобразовать его в текст, чтобы определить, что написано на номерном знаке. В нашем примере нейронной сети мы показываем только три входящие точки, восемь узлов скрытого слоя и один выход, но на самом деле существует огромное количество входных и выходных данных.

Ошибка на выходе распространяется по сети в обратном направлении, и веса корректируются, чтобы минимизировать частоту ошибок. Это рассчитывается функцией стоимости. Вы продолжаете регулировать веса до тех пор, пока они не будут соответствовать всем используемым вами тренировочным моделям.

Затем вывод сравнивается с исходным результатом, и для максимальной точности выполняется несколько итераций. При каждой итерации вес при каждом соединении корректируется в зависимости от ошибки. Эта математика усложняется, поэтому мы не будем углубляться в нее. Но мы бы посмотрели, как это делается, при выполнении кода для нашего варианта использования.

В следующем разделе руководства по нейронной сети давайте рассмотрим типы нейронных сетей.

Типы нейронных сетей

Различные типы нейронных сетей обсуждаются ниже:

Нейронная сеть прямого распространения

Это простейшая форма ИНС (искусственная нейронная сеть); данные перемещаются только в одном направлении (от ввода к выводу).Это пример, который мы только что рассмотрели. Когда вы его действительно используете, это быстро; когда вы тренируете его, это занимает некоторое время. Практически все приложения для распознавания зрения и речи используют ту или иную форму нейронной сети этого типа.
Радиальные базовые функции Нейронная сеть

Эта модель классифицирует точку данных на основе ее расстояния от центральной точки. Например, если у вас нет данных для тренировки, вам нужно сгруппировать элементы и создать центральную точку. Сеть ищет точки данных, которые похожи друг на друга, и группирует их.Одно из приложений для этого — системы восстановления питания.
Самоорганизующаяся нейронная сеть Кохонена
Векторы случайного ввода вводятся в дискретную карту, состоящую из нейронов. Векторы также называют размерами или плоскостями. Приложения включают его использование для распознавания закономерностей в данных, таких как медицинский анализ.
Рекуррентная нейронная сеть

В этом типе скрытый слой сохраняет свои выходные данные для использования в будущем прогнозировании. Вывод становится частью его нового ввода.Приложения включают преобразование текста в речь.
Сверточная нейронная сеть

В этом типе входные объекты берутся партиями, как если бы они проходили через фильтр. Это позволяет сети запоминать изображение по частям. Приложения включают обработку сигналов и изображений, например распознавание лиц.
Модульная нейронная сеть
Он состоит из набора различных нейронных сетей, работающих вместе, чтобы получить результат.Это передовая технология, и она все еще находится на стадии исследования.

Следующий раздел руководства по нейронной сети посвящен использованию нейронных сетей.

Нейронная сеть — пример использования

Давайте воспользуемся системой, чтобы отличить кошку от собаки. Наша задача состоит в том, что мы хотим классифицировать фотографии кошек и собак с помощью нейронной сети. У нас есть множество собак и кошек на наших образцах, и просто отсортировать их — это просто потрясающе!

Язык кодирования и среда

Мы реализуем наш вариант использования, построив нейронную сеть на Python (версия 3.6). Мы собираемся начать с импорта необходимых пакетов с помощью Keras:

Давайте поговорим об окружающей среде, над которой мы работаем. Вы можете посетить официальный сайт Keras, и первое, что вы заметите, это то, что Keras работает поверх TensorFlow, CNTK или Theano. TensorFlow, вероятно, является одним из наиболее широко используемых пакетов с Keras.

БЕСПЛАТНЫЙ курс: Введение в AI

Освойте основы и ключевые концепции AIStart Learning

Keras удобен в использовании, имеет модульность и расширяемость.Он также работает с Python, что важно, потому что многие люди в области науки о данных теперь используют Python. Когда вы работаете с Keras, вы можете добавлять слой за слоем с различной информацией в каждый, что делает его мощным и быстрым.

Примечание: здесь мы используем Anaconda с Python и создали наш собственный пакет под названием keraspython36. Если вы много экспериментируете с разными пакетами, вы, вероятно, захотите создать там свою собственную среду.

В Anaconda Navigator наш keraspython36 указан в разделе «Среды».Из главного меню мы можем запустить Jupyter Notebook, убедившись, что мы используем правильную среду, которую только что настроили. Для того, что вы делаете, вы можете использовать любой удобный вам редактор настройки, но в нашем примере мы используем Python и Jupyter Notebook.

Заключение

Итак, мы успешно построили нейронную сеть с использованием Python, которая может различать фотографии кошки и собаки. Представьте себе все остальные вещи, которые вы могли бы различить, и все различные отрасли, в которые вы могли бы погрузиться с помощью этого.Какое захватывающее время жить с этими инструментами, с которыми мы можем играть.

Если у вас есть какие-либо вопросы об учебнике по нейронной сети, перейдите на Simplilearn. Мы также можем отправить вам zip-архив с данными, которые здесь используются. Хотите узнать больше о нейронных сетях и искусственном интеллекте? Взгляните на Введение Simplilearn в искусственный интеллект для начинающих. Уже в AI и хотите продолжить карьеру? Станьте инженером по искусственному интеллекту в рамках магистерской программы Simplilearn.

(PDF) Искусственные нейронные сети для начинающих

менее сильный сигнал, который они передают. Нейроны этой сети просто суммируют свои

входов. Поскольку входные нейроны имеют только один вход, их выходом будет вход, который они получили

, умноженный на вес. Что произойдет, если этот вес будет отрицательным? Что будет, если

этот вес равен нулю?

Нейроны на выходном слое получают выходные данные обоих входных нейронов,

, умноженные на их соответствующие веса, и суммируют их.Они дают результат:

, умноженный на другой вес.

Теперь установите все веса равными единице. Это означает, что информация будет передаваться

без изменений. Вычислите выходы сети для следующих входов: (1,1), (1,0), (0,1),

(0,0), (-1,1), (-1, -1 ).

Хорошо. Теперь выберите веса 0,5, 0 и -0,5 и установите их случайным образом в сети

. Вычислите выходы для тех же входов, что и выше. Измените некоторые веса и посмотрите

, как меняется поведение сетей.Какие веса более важны (если вы измените

этих весов, результаты будут меняться более резко)?

Теперь предположим, что нам нужна сеть, подобная той, с которой мы работаем, так что выходы

должны быть входами в обратном порядке (например, (0.3,0.7) -> (0.7,0.3)).

Это было легко! Еще одна простая сеть — это та, в которой выходы

должны быть двойными по сравнению с входами.

Теперь давайте установим пороговые значения для нейронов. То есть, если предыдущий выход нейрона

(взвешенная сумма входов) больше порогового значения нейрона, выход нейрона

будет равен единице, в противном случае — нулю.Установите пороги для пары уже разработанных сетей

и посмотрите, как это повлияет на их поведение.

Теперь предположим, что у нас есть сеть, которая будет получать на вход только нули и / или

единиц. Настройте веса и пороги нейронов так, чтобы выход первого выходного нейрона

был соединением (И) сетевых входов (один, когда оба входа равны

единица, в противном случае — ноль), а выходом второго. выходной нейрон будет дизъюнкцией

(ИЛИ) сетевых входов (ноль на обоих входах — это ноль, в противном случае — единица).Вы можете видеть

, что существует более одной сети, которая даст запрошенный результат.

Теперь, возможно, не так сложно настроить веса такой маленькой сети,

, но и возможности этой сети весьма ограничены. Если нам нужна сеть из сотен нейронов

, как бы вы отрегулировали веса, чтобы получить желаемый результат? Существует

методов их поиска, и сейчас мы раскроем самый распространенный.

4. Алгоритм обратного распространения ошибки

Алгоритм обратного распространения (Rumelhart and McClelland, 1986) используется в

многоуровневых ИНС с прямой связью.Это означает, что искусственные нейроны организованы по слоям

и посылают свои сигналы «вперед», а затем ошибки распространяются в обратном направлении. Сеть

получает входные данные от нейронов на входном слое, а выход сети

получает от нейронов на выходном слое. Может быть один или несколько промежуточных скрытых слоев.

Алгоритм обратного распространения ошибки использует контролируемое обучение, что означает, что мы предоставляем алгоритм

с примерами входов и выходов, которые мы хотим, чтобы сеть вычисляла, и

, затем вычисляется ошибка (разница между фактическими и ожидаемыми результатами).Идея алгоритма обратного распространения

состоит в том, чтобы уменьшить эту ошибку, пока ИНС не изучит обучающие данные

. Обучение начинается со случайных весов, и цель состоит в том, чтобы настроить их так, чтобы ошибка

была минимальной.

Deep Learning & Neural Networks Python — Keras: For Dummies

Привет, это Абхилаш Нельсон, и я очень рад представить вам мой новый курс Deep Learning and Neural Networks using Python: For Dummies

Мир очень сильно вращается вокруг термины «Машинное обучение» и «Глубокое обучение».С нашими знаниями или без них мы каждый день используем эти технологии. Начиная от предложений Google, переводов, рекламы, рекомендаций фильмов, предложений друзей, продаж и обслуживания клиентов и так далее. Есть еще масса других приложений. Неудивительно, почему «Глубокое обучение» и «Машинное обучение вместе с наукой о данных» сейчас являются наиболее востребованными талантами в мире технологий.

Но проблема в том, что когда вы думаете об изучении этих технологий, возникает заблуждение, что перед этим необходимо изучить множество математических, статистических, сложных алгоритмов и формул.Это похоже на то, как кто-то пытается заставить вас поверить в то, что вы должны изучить работу двигателя внутреннего сгорания, прежде чем научиться водить машину. Дело в том, что для управления автомобилем нам просто нужно знать, как использовать удобные для пользователя педали управления, идущие от двигателя, такие как сцепление, тормоз, акселератор, рулевое колесо и т. Д. А с небольшим опытом вы можете легко управлять автомобилем. машина.

Базовое ноу-хау о внутренней работе двигателя, конечно, является дополнительным преимуществом при вождении автомобиля, но не обязательно.Точно так же в нашем курсе глубокого обучения у нас есть идеальный баланс между изучением основных концепций и реализацией встроенных классов глубокого обучения и функций из библиотеки Keras с использованием языка программирования Python. Эти классы, функции и API-интерфейсы похожи на педали управления двигателя автомобиля, которые мы можем легко использовать для построения эффективной модели глубокого обучения.

Давайте теперь посмотрим, как организован этот курс, и сделаем обзор включенных тем.

Мы начнем с нескольких теоретических занятий, на которых мы увидим обзор глубокого обучения и нейронных сетей. Разница между глубоким обучением и машинным обучением, история нейронных сетей, основной рабочий процесс глубокого обучения, биологические и искусственные нейроны и приложения нейронных сетей.

На следующем занятии мы попытаемся ответить на самый популярный, но запутанный вопрос, когда нам придется выбрать глубокое обучение или машинное обучение для предстоящего проекта, связанного с искусственным интеллектом.Мы сравним сценарии и факторы, которые помогут нам выбрать между машинным обучением или глубоким обучением.

Затем мы подготовим компьютер и установим среду Python для выполнения кодирования с глубоким обучением. Мы установим платформу anaconda, которая является самой популярной платформой Python, а также установим необходимые зависимости для продолжения курса.

Когда наш компьютер будет готов, мы изучим основы языка python, который может помочь, если вы новичок в python, и познакомимся с основным синтаксисом python, который поможет с проектами в нашем курсе.Мы расскажем подробнее о назначениях Python, управлении потоком, функциях, структурах данных и т. Д.

Позже мы установим библиотеки для наших проектов, таких как Theano, Tensorflow и Keras, которые являются лучшими и наиболее популярными библиотеками глубокого обучения. Мы попробуем образец программы с каждой библиотекой, чтобы убедиться, что она работает нормально, а также научимся переключаться между ними.

Затем у нас будет еще одно теоретическое занятие, на котором мы изучим концепцию многослойных перцептронов, которая является основным элементом нейронной сети с глубоким обучением, а затем терминологию и основные шаги, связанные с обучением нейронной сети.Мы подробно обсудим эти шаги на этом занятии.

После всех этих исчерпывающих основ и концепций мы перейдем к созданию реальных моделей глубокого обучения.

Сначала мы загрузим и воспользуемся набором данных о начале диабета у индейцев пима с данными обучения индейцев пима и данными о том, заболели ли они диабетом в течение пяти лет. Мы построим классификационную модель с этим, а позже обучим модель и оценим точность модели. Мы также попробуем ручное и автоматическое разделение данных и перекрестную проверку k-складок с этой моделью

Следующий набор данных, который мы собираемся использовать, это набор данных классификации цветов ириса, который содержит классификацию цветов ириса на 3 вида на основе их лепестков и размеры чашелистика.Это набор данных с несколькими классами, и мы построим на его основе модель с несколькими классами, обучим модель и попытаемся оценить точность.

Следующий набор данных — это набор данных Sonar Returns Dataset, который содержит данные о силе отраженных сигналов сонара и классификации погоды, когда они были отражены камнем или любым металлом, например минами, под дном моря. построим базовую модель и оценим точность. Также мы постараемся улучшить производительность модели с помощью техники подготовки данных, такой как стандартизация, а также путем изменения топологии нейронной сети.Сделав его более глубоким или мелким.

Мы также будем использовать набор данных о ценах на жилье в Бостоне. В отличие от предыдущих, это набор данных регрессии, который использует различные факторы для определения средней стоимости владения домом в городе Бостон. Для этого мы также построим модель и попытаемся улучшить производительность модели с помощью техники подготовки данных, такой как стандартизация, а также путем изменения топологии нейронной сети.

Поскольку мы потратили свое драгоценное время на проектирование и обучение модели, нам нужно сохранить ее, чтобы использовать для будущих прогнозов.Мы увидим, как мы можем сохранить уже обученную структуру модели в файле json или yaml вместе с весами в виде файла hdf5. Затем мы загрузим его и преобразуем обратно в живую модель. Мы попробуем это сделать для всех наборов данных, которые мы изучили до сих пор.

Теперь самое долгожданное волшебство Deep Learning. Наши модели Genius Multi-Layer Perceptron будут делать прогнозы для пользовательских входных данных на основе уже полученных знаний. Индийская модель пима предсказывает погоду, когда я заболею диабетом в будущем, путем анализа фактических статистических данных о моем здоровье.Затем следующая модель, модель цветка ириса, будет предсказывать правильные виды только что распустившегося цветка ириса в моем саду.

Также прогноз будет выполнен с помощью модели возврата сонара, чтобы проверить, соответствуют ли предоставленные данные шахте или скале под водой.

Затем, в нашей следующей модели многослойного персептрона, модель Boston House Price будет предсказывать медианное значение стоимости жилья в Бостоне.

Для завершения обучения крупным моделям глубокого обучения могут потребоваться дни или даже недели.Это долгий процесс. Велика вероятность того, что между ними могут произойти какие-то перерывы, и вся наша тяжелая работа до этого момента будет потеряна. Чтобы этого не произошло, у нас есть функция под названием «Проверка». Мы можем безопасно отметить контрольные точки и сохранить их в безопасности, а затем загрузить модель с этой точки. Контрольное определение может быть выполнено на основе каждого улучшения модели во время обучения или лучшего экземпляра модели во время обучения.

Иногда нам может потребоваться наблюдение и наблюдение за тем, как работает модель во время ее обучения.Мы можем очень легко получить доступ к истории обучения модели в Keras и, при необходимости, можем визуализировать прогресс, используя графическое представление.

Затем мы займемся основной проблемой глубокого обучения, которая называется переобучением. Некоторые нейроны в сети постепенно набирают больший вес и будут способствовать получению неверных результатов. Мы узнаем, как включить метод регуляризации выпадения, чтобы предотвратить это как для видимых, так и для скрытых слоев

Мы можем контролировать скорость обучения модели.Точно так же, как вначале мы проводим тщательное обучение, а к концу урока мы могли бы замедлить темп, чтобы лучше понять, мы также настроим и оценим планировщик скорости обучения на основе времени, а также на основе выпадения для нашей новой модели под названием Ионосфера. модель классификации.

На следующих занятиях мы изучим мощную технику нейронных сетей глубокого обучения, называемую сверточными нейронными сетями. Доказано, что это очень эффективно при решении сложных задач компьютерного зрения и обработки естественного языка, когда обычная архитектура нервной сети не работает.

В следующих сессиях сначала у нас будет обзор сверточных нейронных сетей или CNN. Как это работает и его архитектура. Затем мы продолжим несколько популярных и интересных экспериментов со сверточной нейронной сетью.

Основная возможность методов глубокого обучения — распознавание объектов в данных изображения. Мы построим модель CNN в керасе для распознавания рукописных цифр. Для этой цели мы будем использовать общедоступный набор данных MNIST.Сначала мы построим нейронную сеть на основе многоуровневого персептрона для набора данных MNIST, а позже обновим ее до сверточной нейронной сети.

И вы знаете, что … мы достаточно смелы, чтобы делать прогнозы с помощью рукописной цифры, используя наш набор данных MNIST. Потратим время на обучение модели, сохраним ее. А позже загрузите его и сделайте быстрый прогноз с уже сохраненной моделью.

Позже мы попытаемся улучшить производительность модели, увеличив размер сети. Мы также попробуем такие методы, как увеличение изображения, стандартизация образцов, отбеливание ZCA, преобразования, такие как случайные вращения, случайные сдвиги и переворачивания, в наши дополненные изображения.И, наконец, мы сохраним расширенные изображения как набор данных для дальнейшего использования.

Затем мы продолжим другой важный и сложный проект, использующий CNN, а именно «Распознавание объектов в фотографиях». Мы будем использовать другой открытый набор данных под названием CIFAR-10. Мы узнаем о наборе данных распознавания объектов CIFAR-10 и о том, как загрузить и использовать его в Keras. Сначала мы создадим простую сверточную нейронную сеть для распознавания объектов. Затем позже попытаюсь улучшить производительность, используя более глубокую сеть.Еще раз у нас хватит смелости сделать прогноз в реальном времени с помощью сверточной нейронной сети набора данных CIFAR-10, где модель будет идентифицировать кошку и собаку по изображению, которое мы предоставили системе.

В целом, это ускоренный курс от базового до продвинутого по нейронным сетям с глубоким обучением и сверточным нейронным сетям с использованием Keras и Python, который, я уверен, после того, как вы закончите, взлетит до небес, ваши текущие карьерные перспективы, так как это самый востребованный навык сейчас. и, конечно же, это технология будущего.Мы также предоставим вам сертификат опыта после завершения этого курса в качестве доказательства вашего опыта, и вы можете приложить его к своему портфолио.

В ближайшем будущем наступит день, когда модели глубокого обучения будут превосходить человеческий интеллект. Так что будьте готовы и давайте погрузимся в мир мыслящих машин.

До скорой встречи в аудитории. А сейчас до свидания.

Нейронные сети для чайников Краткое знакомство с этим

Нейронные сети для чайников Быстрое знакомство с этой увлекательной областью

Что ж, если нейрон — это функция, то нейронная сеть — это сеть функций! Это означает, что у нас есть много (очень много) таких функций, таких обучающих единиц, и все их входы и выходы взаимосвязаны, и они подпитывают друг друга.Моя работа как разработчика этой сети — ответить на несколько вопросов: Что ж, если нейрон — это функция, то нейронная сеть — это сеть функций! это означает, что у нас есть много (много-много) таких функций, таких обучающих модулей, и все их входы и выходы. Нейронная сеть в мозгу человека — это чрезвычайно взаимосвязанная сеть нейронов, где выход любого заданного нейрона может быть входом для тысяч других нейронов. обучение происходит путем многократной активации одних нейронных связей по сравнению с другими, и это усиливает эти связи.По определению нейронная сеть — это система аппаратного или программного обеспечения, созданная по образцу работы нейронов в человеческом мозгу. в основном, это помогает компьютерам думать и учиться, как люди. Пример прояснит это: в детстве, если мы когда-либо касались кружки горячего кофе, и она нас обжигала, мы никогда больше не прикасались к горячей кружке. Нейронные сети в общих чертах имитируют то, как наш мозг решает проблему: принимая входные данные, обрабатывая их и генерируя выходные данные. как и мы, они учатся распознавать закономерности, но делают это, обучаясь на помеченных наборах данных.

Нейронные сети для чайников Быстрое знакомство с этой увлекательной областью

Нейрон в нашем мозгу. Наш мозг использует чрезвычайно большую взаимосвязанную сеть нейронов для обработки информации и моделирования окружающего нас мира. Проще говоря, нейрон собирает входные данные от. 2. объединение нейронов в нейронную сеть. нейронная сеть — это не что иное, как связка нейронов, соединенных вместе.вот как может выглядеть простая нейронная сеть: эта сеть имеет 2 входа, скрытый слой с 2 нейронами (h 1 h 1 h 1 и h 2 h 2 h 2) и выходной слой с 1 нейроном (o 1 o 1 o 1). Всем привет! это первое из серии видеороликов, в которых вы узнаете все, что вам нужно знать о нейронных сетях, начиная с математики, лежащей в основе. (части 1 и 2) для чайников — введение в нейронные сети, которые нам всем нужны! суровая похарна подписаться на майкрософт слово для чайников? части 1 и 2 знакомят с нейронными сетями, которые нам всем нужны.docx автор: etpea дата создания: 10 31 2017 6:21:43 pm. Вступление. сверточные нейронные сети. звучит как странная комбинация биологии и математики с добавлением небольшого количества компьютерных знаний, но эти сети были одними из самых влиятельных инноваций в области компьютерного зрения. 2012 год стал первым годом, когда нейронные сети приобрели известность, поскольку Алексей Крижевский использовал их для победы в конкурсе изображений (по сути, ежегодных олимпийских играх.

Для чайников Введение в нейронные сети, которые нам всем нужны, часть 2

Моим последним проектом для вводного курса искусственного интеллекта было описать как можно проще одну концепцию искусственного интеллекта.Я выбрал нейронную сеть. Нейронные сети для чайников v1.1 ролф ван гельдер 1 приложение i: краткий справочник демонстрационная сеть «rvg neural net.exe» Введение: нейронные сети — это «самообучающиеся» компьютерные программы, которые обычно создаются и настраиваются для решения одной конкретной задачи. Краткое введение в нейронные сети. опубликовано 9 августа 2016 г. 10 августа 2016 г. пользователем ujjwalkarn. Искусственная нейронная сеть (ann) — это вычислительная модель, вдохновленная тем, как биологические нейронные сети обрабатывают информацию в мозгу человека.искусственные нейронные сети вызвали большой интерес в исследованиях машинного обучения и. Искусственная нейронная сеть (ann) — это вычислительная модель, вдохновленная тем, как биологические нейронные сети обрабатывают информацию в мозгу человека. Искусственные нейронные сети вызвали большой интерес в исследованиях и промышленности машинного обучения благодаря множеству прорывных результатов в распознавании речи, компьютерном зрении и тексте. Эта статья является первой в серии статей, направленных на демистификацию теории, лежащей в основе нейросетевых работ, и способов их разработки и реализации.Статья была задумана как подробное и всестороннее введение в нейронные сети, доступное широкому кругу людей: людям, которые практически не понимают, как работает нейронная сеть, а также тем, кто есть.

مقدمة في الشبكات العصبية Введение в нейронные сети Youtube

Нейронные сети: компьютер, который работает как мозг. Нейронные сети работают так же, как наш мозг.x количество возможностей суммируется, и на основе этого числа определяется действие. Манекены всегда выступали за принятие сложных концепций и облегчение их понимания. манекены помогают каждому быть более осведомленным и уверенным в применении того, что он знает. нужно ли пройти это серьезное испытание, получить право на большой промоушн или даже овладеть этой техникой приготовления пищи; люди, которые полагаются на манекены, полагаются на них при изучении. Нейронные сети для чайников: краткое введение в эту увлекательную область даля гарцман даля гарцман 2 года назад.#deep Learning Глубокое обучение без фреймворков beau carnes beau carnes 2 года назад. # машинное обучение, как я разработал c.n.n. который распознает эмоции и ворвался в топ-10 kaggle. Часть 1: эта будет введением в сети персептронов (однослойные нейронные сети). Часть 2: будет посвящена многослойным нейронным сетям и методу обучения обратному распространению для решения проблема нелинейной классификации, такая как логика логического элемента xor. перцептрон не может этого сделать.Оценка вашей нейронной сети. вы еще не совсем там; вам все еще нужно оценить свою нейронную сеть. в этом случае вы уже можете попытаться получить представление о том, насколько хорошо работает ваша модель, выбрав 10 случайных изображений и сравнив предсказанные метки с реальными метками.

<br />

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:

Используйте Relu, когда это возможно, на на каждом скрытом слое .
Используйте Softmax на выходных слоях с и более чем двумя категориями для прогнозирования.
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.
No related posts.

Декабрь 2024
Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
						1
2	3	4	5	6	7	8
9	10	11	12	13	14	15
16	17	18	19	20	21	22
23	24	25	26	27	28	29
30	31

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

Нейронные сети для чайников: Искусственный интеллект против человеческого разума

Нейронные сети простыми словами

Какая разница между обычной программой и нейронной сетью?

Краткая история возникновения нейронных сетей

Примеры нейронных сетей

Ближайшее будущее

Нейронные сети для чайников

Python для чайников: простая нейросеть

Немного теории

Установка numpy

Создание нейросети

Нейронные сети для чайников | ИТ-романтика

Нейронные сети для начинающих. Часть 1

Как использовать простой пример нейросети перцептрон для классификации данных

Что такое однослойный перцептрон?

Классификация с помощью перцептрона

Решение задач с помощью перцептрона

Обучение нейросети

В следующей статье…

Теги

Искусственные нейронные сети для чайников

Немного истории

Коротко о главном

Искусственный интеллект в телевизорах: как это работает

Для тех, кто хочет знать больше

Книги

Видео

Образовательные ресурсы и полезные ссылки

Серия наших публикаций по теме

Что такое нейронная сеть?

Какие бывают нейронные сети?

Для чего нужны нейронные сети?

Что такое нейрон?

Что такое синапс?

Как работает нейронная сеть?

Функция активации

Тренировочный сет

Итерация

Эпоха

Ошибка

НАШ САЙТ РЕКОМЕНДУЕТ:

Для чайников — знакомство с нейронными сетями, которые нужны нам всем! (Часть 1) | по Суровая Похарна | TechnologyMadeEasy

краткое знакомство с этой увлекательной областью

Что такое машинное обучение?

Что такое нейрон?

Итак, нейронная сеть — это…

Нейронные сети — бесконечная история

Neural Networks Tutorial — simpleilearn

Программа аспирантуры по искусственному интеллекту и машинному обучению

Что такое нейронная сеть?

Работа нейронной сети

сигмовидная функция

Пороговая функция

ReLU (выпрямленное линейное устройство) Функция

Бесплатный курс по машинному обучению

Функция гиперболического тангенса

Типы нейронных сетей

Нейронная сеть прямого распространения

Радиальные базовые функции Нейронная сеть

Самоорганизующаяся нейронная сеть Кохонена

Рекуррентная нейронная сеть

Сверточная нейронная сеть

Модульная нейронная сеть

Нейронная сеть — пример использования

Язык кодирования и среда

БЕСПЛАТНЫЙ курс: Введение в AI

Заключение

(PDF) Искусственные нейронные сети для начинающих

Deep Learning & Neural Networks Python — Keras: For Dummies

Нейронные сети для чайников Краткое знакомство с этим

Пошаговое руководство по нейронной сети для начинающих | Тирмидзи Файзал Афлахи

Давайте обучим

Сделать сеть шире

Добавить комментарий Отменить ответ