на что способны нейронные сети

Нейронные сети для начинающих. Часть 1

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.

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:

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.

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

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.

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

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. Далее, либо возводим в квадрат, либо вычисляем квадратный тангенс из этой разности, после чего полученное число делим на количество сетов.

Задача

Теперь, чтобы проверить себя, подсчитайте результат, данной нейронной сети, используя сигмоид, и ее ошибку, используя MSE.

H1input = 1*0.45+0*-0.12=0.45
H1output = sigmoid(0.45)=0.61

H2input = 1*0.78+0*0.13=0.78
H2output = sigmoid(0.78)=0.69

O1input = 0.61*1.5+0.69*-2.3=-0.672
O1output = sigmoid(-0.672)=0.33

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.

Источник

Антихайп пост: что могут нейронные сети, а что нет

Пост навеян многочисленными топиками про нейронные сети и абсолютное непонимание предмета среди людей. В частности, этим постом https://pikabu.ru/story/iskusstvennyiy_intellekt_ishchet_dru.

Если спросить у молодежи что самое хайпонутое сейчас, ответ будет: биткоин, майнинг, спиннер ( куда же без них) и deep learning. Про последнее я и хотел бы поговорить, чтобы разбить весь хайп в пух и прах. Поговорить о том, что могут нейронные сети, а что нет. Постараюсь без сложных математических терминов, поехали!

Миф №1. Искусственные нейронные сети копируют наш мозг

В корне неверно. В нашей головной помойке ( возьмем то, что у большинства ) по-мимо нейронов есть еще множество клеток, в том числе и различные нейромедиаторные рецепторы, которые реагируют на красивую телочку на улице стояком, а стрессовую ситуацию изменением восприятия.

Выход равен всего лишь этому!

out = activation(Wx + b)

Все! Да да! 5 слоев будет просто 5 таких уравнений.

Выходное значение дальше сравнивается с правильным, а веса подгоняются так чтобы в следующий раз она дала более лучший результат. Это и есть процесс обучения, такой распиаренный. Как видите, скайнетом тут даже не пахнет!

Данная простейшая архитектура нейронных сетей используется для регрессии: предсказании чего-либо, например, курса валют ( 😉 ), или классификации, на распознавании рукописного текста дают точность близкую к 90%, а это самая простая модель! Естественно пойдут всякие разговоры про скайнет и прочую чепуху)

Миф №2. Нейронные сети могут творить.

В каком-то смысле это так. Они могут рисовать изображения, могут сочинять стихи, музыку. Но это все основано на той же самой подгонке матрицы, когда несколько входных данных комбинируются в один, а на выходе получается нечто среднее. Так, например, работают стилизаторы изображений, но это не творение. Они не творят, это по-сути плагиат. Это все равно, что если бы вы взяли кусок одного романа, впихнули в другой роман и назвали новым произведением.

Правда №2. Нейронные сети могут создавать стихи, общаться с человеком, делать качественный перевод

Миф №3. Они появились недавно

Правда №3. Они могут находить новые закономерности и самообучаться.

Да, до этого мы расматривали обучение с учителем, когда был дан идеальный результат.

Миф №4. Нейронные сети приведут к сильному искусственному интеллекту, сопоставимого с человеческим сознанием.

Правда №4. Нейронные сети могут принимать решения.

Источник

Что может и чего не может нейросеть: пятиминутный гид для новичков

Если термины «катастрофическая забывчивость» и «регуляризация весов» вам пока ни о чем не говорят, читайте дальше: попробуем разобраться во всем по порядку.

За что мы любим нейросети

Основное преимущество нейронных сетей перед другими методами машинного обучения состоит в том, что они могут распознавать более глубокие, иногда неожиданные закономерности в данных. В процессе обучения нейроны способны реагировать на полученную информацию в соответствии с принципами генерализации, тем самым решая поставленную перед ними задачу.

К областям, где сети находят практическое применение уже сейчас, можно отнести медицину (например, очистка показаний приборов от шумов, анализ эффективности проведённого лечения), интернет (ассоциативный поиск информации), экономику (прогнозирование курсов валют, автоматический трейдинг), игры (например, го) и другие. Нейросети могут использоваться практически для чего угодно в силу своей универсальности. Однако волшебной таблеткой они не являются, и чтобы они начали функционировать должным образом, требуется проделать много предварительной работы.

Обучение нейросетей 101

Одним из ключевых элементов нейронной сети является способность обучаться. Нейронная сеть — это адаптивная система, умеющая изменять свою внутреннюю структуру на базе поступающей информации. Обычно такой эффект достигается с помощью корректировки значений весов.

Связи между нейронами на соседних слоях нейросети — это числа, описывающие значимость сигнала между двумя нейронами. Если обученная нейронная сеть верно реагирует на входную информацию, то настраивать веса нет необходимости, а в противном случае с помощью какого-либо алгоритма обучения нужно изменить веса, улучшив результат.

Как правило, это делают с помощью метода обратного распространения ошибки: для каждого из обучающих примеров веса корректируются так, чтобы уменьшить ошибку. Считается, что при правильно подобранной архитектуре и достаточном наборе обучающих данных сеть рано или поздно обучится.

Существует несколько принципиально отличающихся подходов к обучению, в привязке к поставленной задаче. Первый — обучение с учителем. В этом случае входные данные представляют собой пары: объект и его характеристику. Такой подход применяется, например, в распознавании изображений: обучение проводится по размеченной базе из картинок и расставленных вручную меток того, что на них нарисовано.

Самой известной из таких баз является ImageNet. При такой постановке задачи обучение мало чем отличается от, например, распознавания эмоций, которым занимается Neurodata Lab. Сети демонстрируются примеры, она делает предположение, и, в зависимости от его правильности, корректируются веса. Процесс повторяется до тех пор, пока точность не увеличивается до искомых величин.

Второй вариант — обучение без учителя. Типичными задачами для него считаются кластеризация и некоторые постановки задачи поиска аномалий. При таком раскладе истинные метки обучающих данных нам недоступны, но есть необходимость в поиске закономерностей. Иногда схожий подход применяют для предобучения сети в задаче обучения с учителем. Идея состоит в том, чтобы начальным приближением для весов было не случайное решение, а уже умеющее находить закономерности в данных.

Переобучение: в чем проблема и как ее решить

Главная проблема нейросетей — переобучение. Оно заключается в том, что сеть «запоминает» ответы вместо того, чтобы улавливать закономерности в данных. Наука поспособствовала появлению на свет нескольких методов борьбы с переобучением: сюда относятся, например, регуляризация, нормализация батчей, наращивание данных и другие. Иногда переобученная модель характеризуется большими абсолютными значениями весов.

Механизм этого явления примерно такой: исходные данные нередко сильно многомерны (одна точка из обучающей выборки изображается большим набором чисел), и вероятность того, что наугад взятая точка окажется неотличимой от выброса, будет тем больше, чем больше размерность. Вместо того, чтобы «вписывать» новую точку в имеющуюся модель, корректируя веса, нейросеть как будто придумывает сама себе исключение: эту точку мы классифицируем по одним правилам, а другие — по другим. И таких точек обычно много.

Очевидный способ борьбы с такого рода переобучением – регуляризация весов. Она состоит либо в искусственном ограничении на значения весов, либо в добавлении штрафа в меру ошибки на этапе обучения. Такой подход не решает проблему полностью, но чаще всего улучшает результат.

Второй способ основан на ограничении выходного сигнала, а не значений весов, — речь о нормализации батчей. На этапе обучения данные подаются нейросети пачками — батчами. Выходные значения для них могут быть какими угодно, и тем их абсолютные значения больше, чем выше значения весов. Если из каждого из них мы вычтем какое-то одно значение и поделим результат на другое, одинаково для всего батча, то мы сохраним качественные соотношения (максимальное, например, все равно останется максимальным), но выход будет более удобным для обработки его следующим слоем.

Третий подход работает не всегда. Как уже говорилось, переобученная нейросеть воспринимает многие точки как аномальные, которые хочется обрабатывать отдельно. Идея состоит в наращивании обучающей выборки, чтобы точки были как будто той же природы, что и исходная выборка, но сгенерированы искусственно. Однако тут сразу рождается большое число сопутствующих проблем: подбор параметров для наращивания выборки, критическое увеличение времени обучения и прочие.

Эффект от удаления аномального значения из тренировочного свода данных (источник)

В обособленную проблему выделяется поиск настоящих аномалий в обучающей выборке. Иногда это даже рассматривают как отдельную задачу. Изображение выше демонстрирует эффект исключения аномального значения из набора. В случае нейронных сетей ситуация будет аналогичной. Правда, поиск и исключение таких значений — нетривиальная задача. Для этого применяются специальные техники — подробнее о них вы можете прочитать по ссылкам (здесь и здесь).

Одна сеть – одна задача или «проблема катастрофической забывчивости»

Работа в динамически изменяющихся средах (например, в финансовых) сложна для нейронных сетей. Даже если вам удалось успешно натренировать сеть, нет гарантий, что она не перестанет работать в будущем. Финансовые рынки постоянно трансформируются, поэтому то, что работало вчера, может с тем же успехом «сломаться» сегодня.

Здесь исследователям или приходится тестировать разнообразные архитектуры сетей и выбирать из них лучшую, или использовать динамические нейронные сети. Последние «следят» за изменениями среды и подстраивают свою архитектуру в соответствии с ними. Одним из используемых в этом случае алгоритмов является метод MSO (multi-swarm optimization).

Более того, нейросети обладают определенной особенностью, которую называют катастрофической забывчивостью (catastrophic forgetting). Она сводится к тому, что нейросеть нельзя последовательно обучить нескольким задачам — на каждой новой обучающей выборке все веса нейронов будут переписаны, и прошлый опыт будет «забыт».

Безусловно, ученые трудятся над решением и этой проблемы. Разработчики из DeepMind недавно предложили способ борьбы с катастрофической забывчивостью, который заключается в том, что наиболее важные веса в нейронной сети при выполнении некой задачи А искусственно делаются более устойчивыми к изменению в процессе обучения на задаче Б.

Новый подход получил название Elastic Weight Consolidation (упругое закрепление весов) из-за аналогии с упругой пружинкой. Технически он реализуется следующим образом: каждому весу в нейронной сети присваивается параметр F, который определяет его значимость только в рамках определенной задачи. Чем больше F для конкретного нейрона, тем сложнее будет изменить его вес при обучении новой задаче. Это позволяет сети «запоминать» ключевые навыки. Технология уступила «узкоспециализированным» сетям в отдельных задачах, но показала себя с лучшей стороны по сумме всех этапов.

Армированный черный ящик

Еще одна сложность работы с нейронными сетями состоит в том, что ИНС фактически являются черными ящиками. Строго говоря, кроме результата, из нейросети не вытащишь ничего, даже статистические данные. При этом сложно понять, как сеть принимает решения. Единственный пример, где это не так — сверточные нейронные сети в задачах распознавания. В этом случае некоторые промежуточные слои имеют смысл карт признаков (одна связь показывает то, встретился ли какой-то простой шаблон в исходной картинке), поэтому возбуждение различных нейронов можно отследить.

Разумеется, указанный нюанс делает достаточно сложным использование нейронных сетей в приложениях, когда ошибки критичны. Например, менеджеры фондов не могут понять, как нейронная сеть принимает решения. Это приводит к тому, что невозможно корректно оценить риски торговых стратегий. Аналогично банки, прибегающие к нейронным сетям для моделирования кредитных рисков, не смогут сказать, почему этот самый клиент имеет сейчас именно такой кредитный рейтинг.

Поэтому разработчики нейросетей ищут способы обойти это ограничение. Например, работа ведется над так называемыми алгоритмами изъятия правил (rule-extraction algorithms), чтобы повысить прозрачность архитектур. Эти алгоритмы извлекают информацию из нейросетей либо в виде математических выражений и символьной логики, либо в виде деревьев решений.

Нейронные сети — это лишь инструмент

Само собой, искусственные нейронные сети активно помогают осваивать новые технологии и развивать существующие. Сегодня на пике популярности находится программирование беспилотных автомобилей, в которых нейросети в режиме реального времени анализируют окружающую обстановку. IBM Watson из года в год открывает для себя всё новые прикладные области, включая медицину. В Google существует целое подразделение, которое занимается непосредственно искусственным интеллектом.

Вместе с тем порой нейронная есть — не лучший способ решить задачу. Например, сети «отстают» по таким направлениям, как создание изображений высокого разрешения, генерация человеческой речи и глубокий анализ видеопотоков. Работа с символами и рекурсивными структурами также даётся нейросистемам нелегко. Верно это и для вопросно-ответных систем.

Изначально идея нейронных сетей заключалась в копировании и даже воссоздании механизмов функционирования мозга. Однако человечеству по-прежнему нужно разрешить проблему скорости работы нейронных сетей, разработать новые алгоритмы логического вывода. Существующие алгоритмы по меньшей мере в 10 раз уступают возможностям мозга, что неудовлетворительно во многих ситуациях.

При этом ученые до сих пор не до конца определились, в каком направлении следует развивать нейросети. Индустрия старается как максимально приблизить нейросети к модели человеческого мозга, так и генерировать технологии и концептуальные схемы, абстрагируясь ото всех «аспектов человеческой природы». На сегодняшний день — это что-то вроде «открытого произведения» (если воспользоваться термином Умберто Эко), где практически любые опыты допустимы, а фантазии – приемлемы.

Деятельность ученых и разработчиков, занимающихся нейросетями, требует глубокой подготовки, обширных знаний, использования нестандартных методик, поскольку нейросеть сама по себе — это не «серебряная пуля», способная решить любые проблемы и задачи без участия человека. Это комплексный инструмент, который в умелых руках может делать удивительные вещи. И у него еще всё впереди.

Источник