Именно по этим причинам мы решили исследовать различные подходы, которые могли бы помочь сократить число необходимых аннотированных данных для получения модели того же качества. Это может позволить не только сократить время и расходы на аннотацию, но и ускорить цикл поставки новых моделей. В нашей статье мы не будем вдаваться в лирику и рассказывать об устройстве биологического нейрона в контексте его связи с искусственной моделью. После нее добавим несколько финальных замечаний.
Даже если она генерирует контент — она делает это машинально, на основе предыдущих данных, а не благодаря собственному мышлению. Вряд ли нейронная сеть, даже сложная, сможет догадаться, что созданное ей предложение абсурдно и не имеет смысла. Творчество нейросетей — примерно как «речь» говорящего попугая или «китайская комната».
- И, наконец, повторим эти операции для единственного нейрона в выходном слое нашей нейросети и получим значение 0,60, что мы условились считать как истину.
- Нейросети действительно используются для решения задач, похожих на те, которые решает человеческий мозг.
- Если же у языка есть библиотеки для векторных и матричных вычислений (вспоминаем NumPy в Python), то реализация с их помощью займет совсем немного времени.
- Чем больше и разнообразнее будет набор данных для обучения, тем лучше нейросеть сможет обучиться и впоследствии давать правильный результат.
Они преобразуют эту информацию в электрические импульсы и передают на прикрепленные к ним нервные окончания. Обучите свою первую модель и поймёте, где брать материал для обучения нейронных сетей. Разберётесь в логике решения задач регрессии и классификации. Пока с нейронными сетями работают в основном большие компании и холдинги.
У этих сетей есть эффект «памяти» благодаря тому, что данные передаются в двух направлениях, а не в одном. В результате они воспринимают предыдущую полученную информацию и могут глубже ее «анализировать». Это полезно, если перед сетью стоит сложная задача вроде перевода текста. Однонаправленная нейросеть переведет каждое слово по отдельности, и получится бессвязная «каша». Рекуррентная сможет учесть контекст и перевести, например, apple tree не как «яблоко дерево», а как «яблоня». Это прямое следствие закрытости и автономности нейронов.
Соответственно, во время обучения веса нейронов автоматически меняются и балансируются. Когда нейросеть обучают, ей «показывают» данные, по которым необходимо что-то предсказать, и эталонные правильные ответы для них — это называется обучающей выборкой. Информации должно быть много — считается, что минимум в десять раз больше, чем количество нейронов в сети. Чем более продвинутыми становились компьютеры, тем больше сложных и интересных задач могли реализовать нейронные сети. Каждый нейрон постоянно выполняет ресурсоемкие вычисления. Чтобы решить сложную задачу, обычно нужно много нейронов, их масштабная структура и множество математических функций.
Первым делом рассчитаем ошибку на выходе сети. Делается это довольно просто, нам просто нужно получить разницу полученного значения и ожидаемого. Основная их функция — это управление различными частями организма в зависимости от изменения окружающих условий. В качестве примера можно рассмотреть механизм сужения и расширения зрачка в зависимости от уровня освещения.
Запрос № 1 к chatGPT:
Любой искусственный интеллект уступает человеческому. Это происходит из-за того, что мощности нашего мозга до сих пор невозможно повторить. В теле человека 86 миллиардов нейронов, и еще не создана сеть, которая хотя бы немного приблизилась к этому числу. В современных нейросетях содержится примерно 10 миллиардов нейронов.
Он крепится так называемыми синапсами к дендриту другого нейрона, и по нему сигнал, выходящий из тела нейрона, поступает к следующей клетке нашей нейросети. На выходе этой сети находятся мышцы, отвечающие за расширение или сужение зрачка, и приводят эти механизмы в действие в зависимости от сигнала, полученного из нейросети. И таких механизмов огромное количество в теле любого живого существа, обладающего нервной системой. Однако он имеет несколько недостатков, так как оперирует целыми числами и не учитывает вероятностных значений prediction. Во-первых, необходимо подобрать threshold, который будет напрямую влиять на правильность результата.
Нейросеть с нуля своими руками. Часть 1. Теория
Еще один пример переобучения можно привести для сетей, которые создают что-то новое, например стиль. Вы, наверное, замечали, что у реальных художников и писателей есть свои характерные приемы, а их произведения со временем становятся все более похожими друг на друга. Это тоже пример переобучения — и генерирующие контент нейросети также ему подвержены. Это явление, когда модель хорошо объясняет только примеры из обучающей выборки, адаптируясь к примерам оттуда, вместо того, чтобы учиться классифицировать что-то другое, не участвующее в обучении. Если вы когда-нибудь смотрели на автомобиль и видели, что фары похожи на глаза, а решетка радиатора — на рот, вы понимаете, как это работает.
Например, если изображение мужчины — «0», а женщины — «1», то результат 0,67 будет означать что-то вроде «Скорее всего, это женщина». Нейросеть из-за своей структуры не может дать абсолютно точный ответ — только вероятность. И из-за закрытости и нестабильности нейронов ее показания могут различаться даже для одинаковых выборок. Связи между нейронами тоже реализованы программно. Один из них передает другому на вход какую-либо вычисленную информацию, тот получает ее, обрабатывает, и затем передает результат уже своих вычислений дальше.
Шаг 0. Разбираемся, как устроены нейронные сети
Теперь напиши, как дополнить этот код, чтобы запустить обучение модели на 10 эпохах, построй график точности по эпохам. И, наконец, повторим эти операции для единственного нейрона в выходном слое нашей нейросети и получим значение 0,60, что мы условились считать как истину. Передав это значение в активационную функцию, мы получим значение, которое наш нейрон передаст далее по сети в следующий слой. Дендриты нейрона создают дендритное дерево, размер которого зависит от числа контактов с другими нейронами.
Более подробная информация разбросана кусками по всему интернету. Поэтому я постарался собрать ее воедино и изложить в этой статье. Сразу оговорюсь, что я не являюсь специалистом в области ML или биологии, поэтому местами могу быть не точным. Искусственный интеллект все чаще используется в медицинских целях, в частности для анализа медицинских изображений. Теперь мы имеем все нужные нам методы, поэтому остается лишь всё это вместе соединить, сформировав единый метод обучения. Ее можно создавать из числа строк и столбцов, а также генератора случайных чисел, причем есть возможность получать и менять значения по индексам i и j.
Установка Python
Во время обучения нейросети показывают какую-либо информацию и говорят, что это такое, т.е. Все данные представляются не посредством слов, а с помощью формул и числовых коэффициентов. Например, изображению женщины соответствует «1», а изображению мужчины — «0». Это простой пример; реальные сети устроены сложнее. Рассказываем, как за несколько шагов создать простую нейронную сеть и научить её узнавать известных предпринимателей на фотографиях. Чтобы узнать насколько нам надо изменить веса нашего нейрона, нам нужно величину ошибки умножить на производную от нашей активационной функции в этой точке.
Получилась та самая структура, которую назвали перцептрон. На графиках и иллюстрациях ее обычно рисуют как набор кругов и прямых, их соединяющих — это и есть нейроны, образующие сетку. А я всем интересующимся посоветую книгу «Создаем нейронную сеть» автор Т.Рашид. Прямо по-школьному просто и при этом достаточно интересно и правильно объясняется как работают нейронные сети изнутри (мат.аппарат), причем с примерами и кодом (не очень хорошим, но доходчивым). Набор данных нужен для обучения нейронной сети. Это входные данные, на основе которых нейронная сеть научится понимать, какой цветок расположен на картинке.
С помощью специальных шипов они цепляются за другие нейроны, и так сигналы передаются по всей нервной системе. В качестве входящих данных — то, что нужно обработать нейронной сети — в Teachable Machine используется изображение с камеры ноутбука. В качестве выходных данных — то, что должна сделать нейросеть после обработки входящих данных — можно использовать гифку или звук. Важно помнить, что chatGPT никак не заменяет знания нейронных сетей и программирования. Поэтому chatGPT никоим образом не конкурирует с экспертностью AI-разработчика – повторяю, это всего лишь инструмент упрощения и ускорения работы. Но в таком случае, получается, что все нейроны любого слоя будут получать одинаковый сигнал, и отдавать одинаковое значение.
Если через синапсы к нейрону придет достаточное количество нервных импульсов, этот нейрон сработает и передаст нервный импульс дальше. На результат работы промежуточных слоев можно посмотреть, если заглянуть в файлы нейросети. Результат больше всего напоминает карту признаков из машинного обучения.
Каждый нейрон никак не связан с процессом работы других. Да, они получают друг от друга информацию, но их внутренняя деятельность не зависит от других элементов. Поэтому даже если один нейрон выйдет из строя, другой продолжит работать — это важно в вопросе отказоустойчивости. Подобная устойчивость свойственна и биологическим нейронным сетям, которые продолжают работать, даже если оказываются повреждены.
Признаки сеть находит сама, их не нужно описывать. Необходимо только задать коэффициенты и результаты, соответствующие каждому возможному исходу. Нейронные сети относят к глубокому обучению (Deep Learning), которое является частью машинного, но от классического ML подход сильно отличается. В стандартном машинном обучении программе предварительно рассказывают, как выглядит то, что она должна сделать.
Обратите внимание, что на каждой итерации мы обрабатываем весь тренировочный набор одновременно. Таким образом наши переменные все являются матрицами. Поэтому есть мнение, что книга или картина, написанные нейросетью, не смогут заменить человеческие, даже если алгоритмы будут очень хорошо имитировать наше творчество. Вряд ли много кто захочет читать книгу, если точно известно, что автор не вкладывал туда никаких мыслей. Сверточные слои «воспринимают» отдельные элементы картинки как простые клетки — линии.
Эту идею сформулировать как функцию потерь.На основе этой идеи был создан алгоритм TCSM (transformation consistent self-ensembling model). Есть сеть “студент” и её копия ”учитель”, которая должна предсказывать маски. В сеть-ученик передается оригинальное изображение, в сеть-учитель – измененное, потом с помощью тех же самых преобразований меняем выход сети-ученик. И так для всех исходных изображений обучаем таким пайплайном сети, используя соответственно Unlabeled loss. Для изображений с аннотациями – просто сравниваем выход сеть-учитель с целевой маской и используем для расчета ошибки labeled loss. Основная идея контрастивного обучения заключается в подготовке пространства признаков за счет использования только исходных данных.
И в некоторых случаях цена этой ошибки может быть крайне велика, а ее вероятность намного больше, чем если задачу решает человек. Поэтому сейчас нейронные сети используются скорее для ассистирования, чем для полномасштабной самостоятельной работы. Третий вариант — нейросети, которые получают входные данные и на их основе что-то предсказывают. Их часто применяют в аналитике, например в финансовом секторе такая сеть может предсказывать поведение рынка, а в маркетинге — тренды и аудитории. В нашем глазу есть сенсоры, которые улавливают количество света попадающего через зрачок на заднюю поверхность глаза.
Поэтому важный скил программирования с помощью chatGPT – промт-инжиниринг, умение правильно поставить задачу. Вообще работа с chatGPT похожа на работу с очень умным junior’ом, который знает всё, что только можно знать в Интернете, но некоторые задачи понимает не так, как нужно. И, повторяю, результат зависит от умения правильно поставить ему задачу. Аналогичные операции произведём для второго нейрона скрытого слоя и получим значение 0,60. Такой простейший вариант нейронной сети называется перцептрон, и именно его мы с вами и попробуем воссоздать. Также у нас есть несколько слоев нейронов, каждый из которых получает информацию от всех нейронов предыдущего слоя, каким-то образом ее обрабатывают, и передают на следующий слой.
Чем больше фотографий будет в папках, тем точнее нейронная сеть распознает на ней предпринимателя. Для этого нужно добавить новые изображения в датасет и переобучить нейросеть. После завершения анализа нейросеть сможет распознавать на любой картинке ромашки, подсолнухи, одуванчики, тюльпаны и розы. Сначала скачиваем набор данных (датасет) Google с цветами.
Теперь можно расширить возможности нейронной сети — научить её распознавать на картинке не только цветы, но и известных предпринимателей. Сделай код запуска этой модели в цикле с разными размерами batch_size (32, 64, 128), выведи график точности по каждому запуску. Создай более мощную модель, код запуска обучения, график точности, проверь в цикле различные batch_size (32, 64, 128).
Вас ждут 2 уровня сложности практических заданий
Нейронные сети могут сами генерировать контент. Пока он далек от идеального, но программы становятся умнее. Сейчас нейросети могут писать музыку, создавать изображения, и со временем они становятся все больше похожими на настоящие.