Neuronové sítě jsou výpočetní modely, které napodobují komplexní funkce lidského mozku. Neuronové sítě se skládají z propojených uzlů nebo neuronů, které zpracovávají data a učí se z nich, což umožňuje úkoly, jako je rozpoznávání vzorů a rozhodování ve strojovém učení. Článek zkoumá více o neuronových sítích, jejich fungování, architektuře a další.

Obsah

• Evoluce neuronových sítí
• Co jsou to neuronové sítě?
• Jak fungují neuronové sítě?
• Učení neuronové sítě
• Typy neuronových sítí
• Jednoduchá implementace neuronové sítě

Evoluce neuronových sítí

Od 40. let 20. století došlo v oblasti neuronových sítí k řadě pozoruhodných pokroků:

• 40.–50. léta 20. století: Rané koncepty
  Neuronové sítě začaly zavedením prvního matematického modelu umělých neuronů McCullochem a Pittsem. Ale výpočetní omezení ztěžovala pokrok.

• 60.–70. léta 20. století: Perceptrony
  Tato éra je definována prací Rosenblatta o perceptronech. Perceptrony jsou jednovrstvé sítě, jejichž použitelnost byla omezena na problémy, které bylo možné řešit lineárně samostatně.

• 80. léta: Backpropagation a Connectionism
  Vícevrstvá síť trénink umožnil Rumelhart, Hinton a Williamsův vynález metody zpětného šíření. S důrazem na učení prostřednictvím propojených uzlů získal konekcionismus přitažlivost.

• 90. léta: Boom a zima
  S aplikacemi v oblasti identifikace obrazu, financí a dalších oblastí zaznamenaly neuronové sítě boom. Výzkum neuronových sítí však zažil zimu kvůli přemrštěným výpočetním nákladům a přemrštěným očekáváním.

• 2000: Obnova a hluboké učení
  Větší datové sady, inovativní struktury a vylepšené možnosti zpracování podnítily návrat. Hluboké učení prokázal úžasnou účinnost v řadě oborů využitím mnoha vrstev.

• 2010-současnost: dominance hlubokého učení
  Strojovému učení dominovaly konvoluční neuronové sítě (CNN) a rekurentní neuronové sítě (RNN), dvě architektury hlubokého učení. Jejich síla byla demonstrována inovacemi v oblasti hraní, rozpoznávání obrázků a zpracování přirozeného jazyka.

Co jsou to neuronové sítě?

Neuronové sítě extrahovat identifikační znaky z dat bez předprogramovaného porozumění. Síťové komponenty zahrnují neurony, spojení, váhy, zkreslení, funkce šíření a pravidlo učení. Neurony přijímají vstupy, řízené prahovými hodnotami a aktivačními funkcemi. Spojení zahrnují váhy a předsudky regulující přenos informací. Učení, úprava vah a zkreslení probíhá ve třech fázích: výpočet vstupu, generování výstupu a iterativní zdokonalování, které zvyšuje odbornost sítě v různých úkolech.

Tyto zahrnují:

přepínač strojopisu

1. Neuronová síť je simulována novým prostředím.
2. Poté se v důsledku této simulace změní volné parametry neuronové sítě.
3. Neuronová síť pak reaguje novým způsobem na okolí kvůli změnám svých volných parametrů.

Význam neuronových sítí

Schopnost neuronových sítí identifikovat vzorce, řešit složité hádanky a přizpůsobovat se měnícímu se prostředí je nezbytná. Jejich schopnost učit se z dat má dalekosáhlé účinky, od revolučních technologií, jako je např zpracování přirozeného jazyka a samořídící automobily k automatizaci rozhodovacích procesů a zvyšování efektivity v mnoha průmyslových odvětvích. Vývoj umělé inteligence je do značné míry závislý na neuronových sítích, které také pohánějí inovace a ovlivňují směr technologií.

Jak fungují neuronové sítě?

Ukažme si na příkladu fungování neuronové sítě:

Zvažte neuronovou síť pro klasifikaci e-mailů. Vstupní vrstva přebírá funkce, jako je obsah e-mailu, informace o odesílateli a předmět. Tyto vstupy, vynásobené upravenými váhami, procházejí skrytými vrstvami. Síť se prostřednictvím školení učí rozpoznávat vzorce označující, zda je e-mail spam či nikoli. Výstupní vrstva s binární aktivační funkcí předpovídá, zda je e-mail spam (1) nebo ne (0). Jak síť iterativně zpřesňuje svou váhu pomocí zpětné propagace, stává se zběhlou v rozlišování mezi spamem a legitimními e-maily a předvádí praktičnost neuronových sítí v aplikacích reálného světa, jako je filtrování e-mailů.

css zarovnání textu

Fungování neuronové sítě

Neuronové sítě jsou složité systémy, které napodobují některé rysy fungování lidského mozku. Skládá se ze vstupní vrstvy, jedné nebo více skrytých vrstev a výstupní vrstvy tvořené vrstvami umělých neuronů, které jsou spojeny. Dvě fáze základního procesu se nazývají zpětné šíření a dopředné šíření .

Dopředná propagace

• Vstupní vrstva: Každý prvek ve vstupní vrstvě je reprezentován uzlem v síti, který přijímá vstupní data.
• Hmotnosti a připojení: Váha každého neuronového spojení udává, jak silné spojení je. V průběhu tréninku se tyto váhy mění.
• Skryté vrstvy: Každý neuron skryté vrstvy zpracovává vstupy tak, že je vynásobí váhami, sečte je a poté je předá aktivační funkcí. Tímto způsobem je zavedena nelinearita, která umožňuje síti rozpoznat složité vzory.
• Výstup: Konečný výsledek se získá opakováním procesu, dokud není dosaženo výstupní vrstvy.

Zpětná propagace

• Výpočet ztráty: Výstup sítě je vyhodnocen oproti skutečným cílovým hodnotám a k výpočtu rozdílu se používá ztrátová funkce. Pro regresní problém, Střední čtvercová chyba (MSE) se běžně používá jako nákladová funkce.
  Funkce ztráty:
• Gradient sestup: Gradientní klesání pak síť používá ke snížení ztráty. Pro snížení nepřesnosti se váhy mění na základě derivace ztráty s ohledem na každou váhu.
• Nastavení závaží: Váhy se upravují při každém spojení aplikací tohoto iteračního procesu, popř zpětné šíření , zpět přes síť.
• Výcvik: Během trénování s různými vzorky dat se celý proces dopředného šíření, výpočtu ztrát a zpětného šíření provádí iterativně, což umožňuje síti přizpůsobit se a učit se vzory z dat.
• Aktivační funkce: Nelinearita modelu je zavedena aktivačními funkcemi, jako je např rektifikovaná lineární jednotka (ReLU) hod sigmatu . Jejich rozhodnutí, zda vypálit neuron, je založeno na celém váženém vstupu.

Učení neuronové sítě

1. Učení s řízeným učením

v učení pod dohledem , je neuronová síť vedena učitelem, který má přístup k oběma vstupně-výstupním párům. Síť vytváří výstupy na základě vstupů bez zohlednění okolí. Porovnáním těchto výstupů s požadovanými výstupy známými učiteli je generován chybový signál. Za účelem snížení chyb se parametry sítě mění iterativně a zastaví se, když je výkon na přijatelné úrovni.

2. Učení s učením bez dozoru

V něm chybí ekvivalentní výstupní proměnné učení bez dozoru . Jeho hlavním cílem je pochopit základní strukturu příchozích dat (X). Není přítomen žádný instruktor, který by mohl poradit. Místo toho je zamýšleným výsledkem modelování datových vzorů a vztahů. Slova jako regrese a klasifikace souvisejí s učením pod dohledem, zatímco učení bez dozoru je spojeno se shlukováním a asociací.

3. Učení s posilovacím učením

Prostřednictvím interakce s okolím a zpětné vazby v podobě odměn či trestů síť získává znalosti. Cílem sítě je najít politiku nebo strategii, která optimalizuje kumulativní odměny v průběhu času. Tento druh se často používá v herních a rozhodovacích aplikacích.

Typy neuronových sítí

Existují sedm typy neuronových sítí, které lze použít.

• Dopředné sítě: A dopředná neuronová síť je jednoduchá architektura umělé neuronové sítě, ve které se data přesouvají ze vstupu na výstup jedním směrem. Má vstupní, skryté a výstupní vrstvy; chybí zpětnovazební smyčky. Díky své přímočaré architektuře je vhodný pro řadu aplikací, jako je regrese a rozpoznávání vzorů.
• Vícevrstvý perceptron (MLP): MLP je typ dopředné neuronové sítě se třemi nebo více vrstvami, včetně vstupní vrstvy, jedné nebo více skrytých vrstev a výstupní vrstvy. Využívá nelineární aktivační funkce.
• Konvoluční neuronová síť (CNN): A Konvoluční neuronová síť (CNN) je specializovaná umělá neuronová síť určená pro zpracování obrazu. Využívá konvoluční vrstvy k automatickému učení hierarchických prvků ze vstupních obrázků, což umožňuje efektivní rozpoznávání a klasifikaci obrázků. CNN způsobily revoluci v počítačovém vidění a jsou klíčové v úkolech, jako je detekce objektů a analýza obrazu.
• Rekurentní neuronová síť (RNN): Typ umělé neuronové sítě určený pro sekvenční zpracování dat se nazývá a Rekurentní neuronová síť (RNN). Je vhodný pro aplikace, kde jsou kritické kontextové závislosti, jako je predikce časových řad a zpracování přirozeného jazyka, protože využívá zpětnovazební smyčky, které umožňují přežití informací v síti.
• Dlouhodobá krátkodobá paměť (LSTM): LSTM je typ RNN, který je navržen k překonání problému mizejícího gradientu při trénování RNN. Využívá paměťové buňky a brány k selektivnímu čtení, zápisu a mazání informací.

Jednoduchá implementace neuronové sítě

Python3

>

>

Výstup:

[[0.99999325 0.99999375 0.99999352]  [0.99999988 0.99999989 0.99999988]  [1. 1. 1. ]]>

Výhody neuronových sítí

Neuronové sítě jsou široce používány v mnoha různých aplikacích kvůli jejich mnoha výhodám:

• Přizpůsobivost: Neuronové sítě jsou užitečné pro činnosti, kde je spojení mezi vstupy a výstupy složité nebo není dobře definováno, protože se mohou přizpůsobit novým situacím a učit se z dat.
• Rozpoznávání vzorů: Jejich odbornost v rozpoznávání vzorů je činí účinnými v úkolech, jako je identifikace zvuku a obrazu, zpracování přirozeného jazyka a další složité vzory dat.
• Paralelní zpracování: Protože neuronové sítě jsou přirozeně schopny paralelního zpracování, mohou zpracovávat mnoho úloh najednou, což zrychluje a zvyšuje efektivitu výpočtů.
• Nelinearita: Neuronové sítě jsou schopny modelovat a chápat komplikované vztahy v datech díky nelineárním aktivačním funkcím nalezeným v neuronech, které překonávají nevýhody lineárních modelů.

Nevýhody neuronových sítí

Neuronové sítě, i když jsou výkonné, nejsou bez nevýhod a obtíží:

• Výpočetní náročnost: Trénink velkých neuronových sítí může být pracný a výpočetně náročný proces, který vyžaduje hodně výpočetního výkonu.
• Povaha černé skříňky: Jako modely černé skříňky představují neuronové sítě problém v důležitých aplikacích, protože je obtížné pochopit, jak se rozhodují.
• Převybavení: Overfitting je jev, při kterém neuronové sítě ukládají tréninkový materiál do paměti, spíše než aby identifikovaly vzory v datech. Ačkoli regularizační přístupy to pomáhají zmírnit, problém stále přetrvává.
• Potřeba velkých datových sad: Pro efektivní trénink potřebují neuronové sítě často velké, označené datové sady; jinak může jejich výkon trpět neúplnými nebo zkreslenými údaji.

Často kladené otázky (FAQ)

1. Co je to neuronová síť?

Neuronová síť je umělý systém vytvořený z propojených uzlů (neuronů), které zpracovávají informace, modelované podle struktury lidského mozku. Používá se v úlohách strojového učení, kde jsou vzory extrahovány z dat.

jarní rám

2. Jak funguje neuronová síť?

Vrstvy spojených neuronů zpracovávají data v neuronových sítích. Síť zpracovává vstupní data, upravuje váhy během tréninku a vytváří výstup v závislosti na vzorcích, které objevila.

3. Jaké jsou běžné typy architektur neuronových sítí?

Dopředné neuronové sítě, rekurentní neuronové sítě (RNN), konvoluční neuronové sítě (CNN) a sítě s dlouhou krátkodobou pamětí (LSTM) jsou příklady běžných architektur, z nichž každá je navržena pro určitý úkol.

4. Jaký je rozdíl mezi řízeným a nekontrolovaným učením v neuronových sítích?

Při učení pod dohledem se značená data používají k trénování neuronové sítě, aby se mohla naučit mapovat vstupy na odpovídající výstupy. Učení bez dozoru pracuje s neoznačenými daty a hledá struktury nebo vzory v datech .

5. Jak neuronové sítě zpracovávají sekvenční data?

Zpětnovazební smyčky, které rekurentní neuronové sítě (RNN) obsahují, jim umožňují zpracovávat sekvenční data a v průběhu času zachytit závislosti a kontext.