В этот раз я решил изучить нейронные сети. Базовые навыки в этом вопросе я смог получить за лето и осень 2015 года. Под базовыми навыками я имею в виду, что могу сам создать простую нейронную сеть с нуля. Примеры можете найти в моих репозиториях на GitHub. В этой статье я дам несколько разъяснений и поделюсь ресурсами, которые могут пригодиться вам для изучения.

Шаг 1. Нейроны и метод прямого распространения

Так что же такое «нейронная сеть»? Давайте подождём с этим и сперва разберёмся с одним нейроном.

Нейрон похож на функцию: он принимает на вход несколько значений и возвращает одно.

Круг ниже обозначает искусственный нейрон. Он получает 5 и возвращает 1. Ввод - это сумма трёх соединённых с нейроном синапсов (три стрелки слева).

В левой части картинки мы видим 2 входных значения (зелёного цвета) и смещение (выделено коричневым цветом).

Входные данные могут быть численными представлениями двух разных свойств. Например, при создании спам-фильтра они могли бы означать наличие более чем одного слова, написанного ЗАГЛАВНЫМИ БУКВАМИ, и наличие слова «виагра».

Входные значения умножаются на свои так называемые «веса», 7 и 3 (выделено синим).

Теперь мы складываем полученные значения со смещением и получаем число, в нашем случае 5 (выделено красным). Это - ввод нашего искусственного нейрона.

Потом нейрон производит какое-то вычисление и выдает выходное значение. Мы получили 1, т.к. округлённое значение сигмоиды в точке 5 равно 1 (более подробно об этой функции поговорим позже).

Если бы это был спам-фильтр, факт вывода 1 означал бы то, что текст был помечен нейроном как спам.

Иллюстрация нейронной сети с Википедии.

Если вы объедините эти нейроны, то получите прямо распространяющуюся нейронную сеть - процесс идёт от ввода к выводу, через нейроны, соединённые синапсами, как на картинке слева.

Шаг 2. Сигмоида

После того, как вы посмотрели уроки от Welch Labs, хорошей идеей было бы ознакомиться с четвертой неделей курса по машинному обучению от Coursera , посвящённой нейронным сетям - она поможет разобраться в принципах их работы. Курс сильно углубляется в математику и основан на Octave, а я предпочитаю Python. Из-за этого я пропустил упражнения и почерпнул все необходимые знания из видео.

Сигмоида просто-напросто отображает ваше значение (по горизонтальной оси) на отрезок от 0 до 1.

Первоочередной задачей для меня стало изучение сигмоиды , так как она фигурировала во многих аспектах нейронных сетей. Что-то о ней я уже знал из третьей недели вышеупомянутого курса , поэтому я пересмотрел видео оттуда.

Но на одних видео далеко не уедешь. Для полного понимания я решил закодить её самостоятельно. Поэтому я начал писать реализацию алгоритма логистической регрессии (который использует сигмоиду).

Это заняло целый день, и вряд ли результат получился удовлетворительным. Но это неважно, ведь я разобрался, как всё работает. Код можно увидеть .

Вам необязательно делать это самим, поскольку тут требуются специальные знания - главное, чтобы вы поняли, как устроена сигмоида.

Шаг 3. Метод обратного распространения ошибки

Понять принцип работы нейронной сети от ввода до вывода не так уж и сложно. Гораздо сложнее понять, как нейронная сеть обучается на наборах данных. Использованный мной принцип называется методом обратного распространения ошибки .

Вкратце: вы оцениваете, насколько сеть ошиблась, и изменяете вес входных значений (синие числа на первой картинке).

Процесс идёт от конца к началу, так как мы начинаем с конца сети (смотрим, насколько отклоняется от истины догадка сети) и двигаемся назад, изменяя по пути веса, пока не дойдём до ввода. Для вычисления всего этого вручную потребуются знания матанализа. Khan Academy предоставляет хорошие курсы по матанализу, но я изучал его в университете. Также можно не заморачиваться и воспользоваться библиотеками, которые посчитают весь матан за вас.

Скриншот из руководства Мэтта Мазура по методу обратного распространения ошибки.

Вот три источника, которые помогли мне разобраться в этом методе:

В процессе прочтения первых двух статей вам обязательно нужно кодить самим, это поможет вам в дальнейшем. Да и вообще, в нейронных сетях нельзя как следует разобраться, если пренебречь практикой. Третья статья тоже классная, но это скорее энциклопедия, поскольку она размером с целую книгу. Она содержит подробные объяснения всех важных принципов работы нейронных сетей. Эти статьи также помогут вам изучить такие понятия, как функция стоимости и градиентный спуск.

Шаг 4. Создание своей нейронной сети

При прочтении различных статей и руководств вы так или иначе будете писать маленькие нейронные сети. Рекомендую именно так и делать, поскольку это - очень эффективный метод обучения.

Ещё одной полезной статьёй оказалась

В первой половине 2016 года мир услышал о множестве разработок в области нейронных сетей - свои алгоритмы демонстрировали Google (сеть-игрок в го AlphaGo), Microsoft (ряд сервисов для идентификации изображений), стартапы MSQRD, Prisma и другие.

В закладки

Редакция сайт рассказывает, что из себя представляют нейронные сети, для чего они нужны, почему захватили планету именно сейчас, а не годами раньше или позже, сколько на них можно заработать и кто является основными игроками рынка. Своими мнениями также поделились эксперты из МФТИ, «Яндекса», Mail.Ru Group и Microsoft.

Что собой представляют нейронные сети и какие задачи они могут решать

Нейронные сети - одно из направлений в разработке систем искусственного интеллекта. Идея заключается в том, чтобы максимально близко смоделировать работу человеческой нервной системы - а именно, её способности к обучению и исправлению ошибок. В этом состоит главная особенность любой нейронной сети - она способна самостоятельно обучаться и действовать на основании предыдущего опыта, с каждым разом делая всё меньше ошибок.

Нейросеть имитирует не только деятельность, но и структуру нервной системы человека. Такая сеть состоит из большого числа отдельных вычислительных элементов («нейронов»). В большинстве случаев каждый «нейрон» относится к определённому слою сети. Входные данные последовательно проходят обработку на всех слоях сети. Параметры каждого «нейрона» могут изменяться в зависимости от результатов, полученных на предыдущих наборах входных данных, изменяя таким образом и порядок работы всей системы.

Руководитель направления «Поиск Mail.ru» в Mail.Ru Group Андрей Калинин отмечает, что нейронные сети способны решать такие же задачи, как и другие алгоритмы машинного обучения, разница заключается лишь в подходе к обучению.

Все задачи, которые могут решать нейронные сети, так или иначе связаны с обучением. Среди основных областей применения нейронных сетей - прогнозирование, принятие решений, распознавание образов, оптимизация, анализ данных.

Директор программ технологического сотрудничества Microsoft в России Влад Шершульский замечает, что сейчас нейросети применяются повсеместно: «Например, многие крупные интернет-сайты используют их, чтобы сделать реакцию на поведение пользователей более естественной и полезной своей аудитории. Нейросети лежат в основе большинства современных систем распознавания и синтеза речи, а также распознавания и обработки изображений. Они применяются в некоторых системах навигации, будь то промышленные роботы или беспилотные автомобили. Алгоритмы на основе нейросетей защищают информационные системы от атак злоумышленников и помогают выявлять незаконный контент в сети».

В ближайшей перспективе (5-10 лет), полагает Шершульский, нейронные сети будут использоваться ещё шире:

Представьте себе сельскохозяйственный комбайн, исполнительные механизмы которого снабжены множеством видеокамер. Он делает пять тысяч снимков в минуту каждого растения в полосе своей траектории и, используя нейросеть, анализирует - не сорняк ли это, не поражено ли оно болезнью или вредителями. И обрабатывает каждое растение индивидуально. Фантастика? Уже не совсем. А через пять лет может стать нормой. - Влад Шершульский, Microsoft

Заведующий лабораторией нейронных систем и глубокого обучения Центра живых систем МФТИ Михаил Бурцев приводит предположительную карту развития нейронных сетей на 2016-2018 годы:

• системы распознавания и классификации объектов на изображениях;
• голосовые интерфейсы взаимодействия для интернета вещей;
• системы мониторинга качества обслуживания в колл-центрах;
• системы выявления неполадок (в том числе, предсказывающие время технического обслуживания), аномалий, кибер-физических угроз;
• системы интеллектуальной безопасности и мониторинга;
• замена ботами части функций операторов колл-центров;
• системы видеоаналитики;
• самообучающиеся системы, оптимизирующие управление материальными потоками или расположение объектов (на складах, транспорте);
• интеллектуальные, самообучающиеся системы управления производственными процессами и устройствами (в том числе, робототехнические);
• появление систем универсального перевода «на лету» для конференций и персонального использования;
• появление ботов-консультантов технической поддержки или персональных ассистентов, по функциям близким к человеку.

Директор по распространению технологий «Яндекса» Григорий Бакунов считает, что основой для распространения нейросетей в ближайшие пять лет станет способность таких систем к принятию различных решений: «Главное, что сейчас делают нейронные сети для человека, - избавляют его от излишнего принятия решений. Так что их можно использовать практически везде, где принимаются не слишком интеллектуальные решения живым человеком. В следующие пять лет будет эксплуатироваться именно этот навык, который заменит принятие решений человеком на простой автомат».

Почему нейронные сети стали так популярны именно сейчас

Учёные занимаются разработкой искусственных нейронных сетей более 70 лет. Первую попытку формализовать нейронную сеть относят к 1943 году, когда два американских учёных (Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс) представили статью о логическом исчислении человеческих идей и нервной активности.

Однако до недавнего времени, говорит Андрей Калинин из Mail.Ru Group, скорость работы нейросетей была слишком низкой, чтобы они могли получить широкое распространение, и поэтому такие системы в основном использовались в разработках, связанных с компьютерным зрением, а в остальных областях применялись другие алгоритмы машинного обучения.

Трудоёмкая и длительная часть процесса разработки нейронной сети - её обучение. Для того, чтобы нейронная сеть могла корректно решать поставленные задачи, требуется «прогнать» её работу на десятках миллионов наборов входных данных. Именно с появлением различных технологий ускоренного обучения и связывают распространение нейросетей Андрей Калинин и Григорий Бакунов.

Главное, что произошло сейчас, - появились разные уловки, которые позволяют делать нейронные сети, значительно меньше подверженные переобучению.- Григорий Бакунов, «Яндекс»

«Во-первых, появился большой и общедоступный массив размеченных картинок (ImageNet), на которых можно обучаться. Во-вторых, современные видеокарты позволяют в сотни раз быстрее обучать нейросети и их использовать. В-третьих, появились готовые, предобученные нейросети, распознающие образы, на основании которых можно делать свои приложения, не занимаясь длительной подготовкой нейросети к работе. Всё это обеспечивает очень мощное развитие нейросетей именно в области распознавания образов», - замечает Калинин.

Каковы объёмы рынка нейронных сетей

«Очень легко посчитать. Можно взять любую область, в которой используется низкоквалифицированный труд, - например, работу операторов колл-центров - и просто вычесть все людские ресурсы. Я бы сказал, что речь идет о многомиллиардном рынке даже в рамках отдельной страны. Какое количество людей в мире задействовано на низкоквалифицированной работе, можно легко понять. Так что даже очень абстрактно говоря, думаю, речь идет о стомиллиардном рынке во всем мире», - говорит директор по распространению технологий «Яндекса» Григорий Бакунов.

По некоторым оценкам, больше половины профессий будет автоматизировано – это и есть максимальный объём, на который может быть увеличен рынок алгоритмов машинного обучения (и нейронных сетей в частности).- Андрей Калинин, Mail.Ru Group

«Алгоритмы машинного обучения - это следующий шаг в автоматизации любых процессов, в разработке любого программного обеспечения. Поэтому рынок как минимум совпадает со всем рынком ПО, а, скорее, превосходит его, потому что становится возможно делать новые интеллектуальные решения, недоступные старому ПО», - продолжает руководитель направления «Поиск Mail.ru» в Mail.Ru Group Андрей Калинин.

Зачем разработчики нейронных сетей создают мобильные приложения для массового рынка

В последние несколько месяцев на рынке появилось сразу несколько громких развлекательных проектов, использующих нейронные сети - это и популярный видеосервис , который социальная сеть Facebook, и российские приложения для обработки снимков (в июне инвестиции от Mail.Ru Group) и и другие.

Способности собственных нейронных сетей демонстрировали и Google (технология AlphaGo выиграла у чемпиона в го; в марте 2016 года корпорация продала на аукционе 29 картин, нарисованных нейросетями и так далее), и Microsoft (проект CaptionBot , распознающий изображения на снимках и автоматически генерирующий подписи к ним; проект WhatDog , по фотографии определяющий породу собаки; сервис HowOld , определяющий возраст человека на снимке и так далее), и «Яндекс» (в июне команда встроила в приложение «Авто.ру» сервис для распознавания автомобилей на снимках; представила записанный нейросетями музыкальный альбом; в мае создала проект LikeMo.net для рисования в стиле известных художников).

Такие развлекательные сервисы создаются скорее не для решения глобальных задач, на которые и нацелены нейросети, а для демонстрации способностей нейронной сети и проведения её обучения.

«Игры - характерная особенность нашего поведения как биологического вида. С одной стороны, на игровых ситуациях можно смоделировать практически все типичные сценарии человеческого поведения, а с другой - и создатели игр и, особенно, игроки могут получить от процесса массу удовольствия. Есть и сугубо утилитарный аспект. Хорошо спроектированная игра приносит не только удовлетворение игрокам: в процессе игры они обучают нейросетевой алгоритм. Ведь в основе нейросетей как раз и лежит обучение на примерах», - говорит Влад Шершульский из Microsoft.

«В первую очередь это делается для того, чтобы показать возможности технологии. Другой причины, на самом деле, нет. Если речь идёт о Prisma, то понятно, для чего это делали они. Ребята построили некоторый пайплайн, который позволяет им работать с картинками. Для демонстрации этого они избрали для себя довольно простой способ создания стилизаций. Почему бы и нет? Это просто демонстрация работы алгоритмов», - говорит Григорий Бакунов из «Яндекса».

Другого мнения придерживается Андрей Калинин из Mail.Ru Group: «Конечно, это эффектно с точки зрения публики. С другой стороны, я бы не сказал, что развлекательные продукты не могут быть применены в более полезных областях. Например, задача по стилизации образов крайне актуальна для целого ряда индустрий (дизайн, компьютерные игры, мультипликация - вот лишь несколько примеров), и полноценное использование нейросетей может существенно оптимизировать стоимость и методы создания контента для них».

Основные игроки на рынке нейронных сетей

Как отмечает Андрей Калинин, по большому счёту, большинство присутствующих на рынке нейронных сетей мало чем отличаются друг от друга. «Технологии у всех примерно одинаковые. Но применение нейросетей - это удовольствие, которое могут позволить себе далеко не все. Чтобы самостоятельно обучить нейронную сеть и поставить на ней много экспериментов, нужны большие обучающие множества и парк машин с дорогими видеокартами. Очевидно, что такие возможности есть у крупных компаний», - говорит он.

Среди основных игроков рынка Калинин упоминает Google и её подразделение Google DeepMind, создавшее сеть AlphaGo, и Google Brain. Собственные разработки в этой области есть у Microsoft - ими занимается лаборатория Microsoft Research. Созданием нейронных сетей занимаются в IBM, Facebook (подразделение Facebook AI Research), Baidu (Baidu Institute of Deep Learning) и другие. Множество разработок ведётся в технических университетах по всему миру.

Директор по распространению технологий «Яндекса» Григорий Бакунов отмечает, что интересные разработки в области нейронных сетей встречаются и среди стартапов. «Я бы вспомнил, например, компанию ClarifAI . Это небольшой стартап, сделанный когда-то выходцами из Google. Сейчас они, пожалуй, лучше всех в мире умеют определять содержимое картинки». К таким стартапам относятся и MSQRD, и Prisma, и другие.

В России разработками в области нейронных сетей занимаются не только стартапы, но и крупные технологические компании - например, холдинг Mail.Ru Group применяет нейросети для обработки и классификации текстов в «Поиске», анализа изображений. Компания также ведёт экспериментальные разработки, связанные с ботами и диалоговыми системами.

Созданием собственных нейросетей занимается и «Яндекс»: «В основном такие сети уже используются в работе с изображениями, со звуком, но мы исследуем их возможности и в других областях. Сейчас мы много экспериментов ставим в использовании нейросетей в работе с текстом». Разработки ведутся в университетах: в «Сколтехе», МФТИ, МГУ, ВШЭ и других.

Нейронные сети представляют собой математическую модель, построенную на основе принципов работы бионических нейросетей. Знакомство с этим явлением следует начать с понятия многослойного перцептрона как первого варианта воплощения этой системы как компьютерной модели.

Что такое многослойный персептрон кратко

Многослойный персептрон – это иерархическая вычислительная модель, где вычислитель строится из совокупности нейронов простых узлов, имеющих множество входов и один выход. С каждым входом (синапсом) связан некоторый вес.

На входы системы подаются значения, которые распространяются по межнейронным связям. Эти значения, являющиеся действительными числами, умножаются на веса связей.

Логическую схему принципа функционирования перцептрона легче всего представить с помощью графического рисунка с различными цветами и связями между ними:

Использование нейронных сетей

Данный метод используется в самых разных целях. Например, если на вход подать котировки ценных бумаг на бирже, то получившийся результат может быть интерпретирован как сигнал того, что бумага подешевеет или подорожает в будущем.

Еще одним примером будущего использования нейросетей является более точное предсказание мировых и финансовых рецессий.

Если на вход подать, к примеру, значение яркости совокупности точек растра, то на выходе можно получить решение о том, что из себя представляет картинка.

По данной схеме нейросети научились подражать полотнам известных художников, в том числе Ван Гога, а так же сами рисовать уникальные изображения в самых разнообразных художественных стилях.

Для столь существенного достижения в области разработки нейронных сетей был предложен компанией Google термин инцепционизм – живопись, созданная искусственным интеллектом и характеризующаяся крайней психоделичностью в лучших традициях .

Разумеется, для того, чтобы система выдавала правильные ответы, необходимо ее подстроить. Первоначально принцип действия основывался на рандомизированном подборе случайных величин. Поэтому суть алгоритма сводится к тому, чтобы настроить систему на наиболее верные ответы.

С этой целью нейросетевая структура была дополнена алгоритмом коррекции весов, позволяющая минимизировать ошибки. Это чрезвычайно полезная вещь, много раз зафиксированная при использовании множества коммерческих продуктов.

Однако, как не парадоксально, система всё никак не становилась похожей на человеческий мозг. Стало понятно, что для решения задач более серьезных, чем биржевой прогноз, например, для системы управления сложным роботом с многомодальной информацией, нейросеть должная быть большой, в то время как традиционные нейронные сети трудно сделать такими.

Дело в том, что головной мозг состоит из 10 миллиардов нейронов, каждый из которых имеет по 10 000 связей. Это чрезвычайно энергоэкономичная и помехоустойчивая система, созданная миллионами лет . В чем же состоит отличие?

Различия принципа работы мозга и нейронных сетей

Всё дело в разном принципе передачи сигналов нашей биологической сети нейронов и перцептрона. В многослойном персептроне нейроны обмениваются между собой значениями, являющимися действительными числами. А в головном мозге происходит обмен импульсами со строго фиксированной амплитудой и малой длительностью. То есть испульсы практически мгновенные.

Из этого вытекает целый набор преимуществ и выгод. Во-первых, такие сигнальные линии очень экономичные и малоактивные – по связям между нейронами почти ничего не распространяется. В перцептроне же каждая сигнальная линия должна нести на себе реально значимую величину.

Во-вторых, импульсная схема передачи сигналов наравне с энергоэффективностью обеспечивает еще и простоту в реализации, так как генерация и обработка импульсов может осуществляться с помощью простейших аналоговых схем, в отличие от сложной машинерии для поддержки передачи реальных значений.

В-третьих, импульсные (спайковые) сети защищены от помех. Мы имеем калиброванный импульс, накладывание шума на который не препятствует работе системы. Действительные числа же подвержены воздействию шумов.

И, разумеется, если говорить о численном моделировании с цифровой, а не аналоговой передачей, то для кодирования 1 байта информации нам понадобится 8 сигнальных линий вместо одной.

То есть цифровая реализация подобных систем также не выход. Даже установка многоуровневых маршрутизаторов не решает проблемы, так как нейронная сеть замедляется и продолжает оставаться неэффективной.

Поэтому очевидно, что для создания масштабных нейросетей следует применять бионический подход, а именно пытаться создавать систему по образу и подобию головного мозга.

Об этом интереснейшем классе импульсных нейронных сетей мы поговорим далее:

Видео на тему сути нейронный сетей простым языком:

В последнее время все чаще и чаще говорят про так званные нейронные сети, дескать вскоре они будут активно применятся и в роботехнике, и в машиностроении, и во многих других сферах человеческой деятельности, ну а алгоритмы поисковых систем, того же Гугла уже потихоньку начинают на них работать. Что же представляют собой эти нейронные сети, как они работают, какое у них применение и чем они могут стать полезными для нас, обо всем этом читайте дальше.

Что такое нейронные сети

Нейронные сети – это одно из направлений научных исследований в области создания искусственного интеллекта (ИИ) в основе которого лежит стремление имитировать нервную систему человека. В том числе ее (нервной системы) способность исправлять ошибки и самообучаться. Все это, хотя и несколько грубо должно позволить смоделировать работу человеческого мозга.

Биологические нейронные сети

Но это определение абзацем выше чисто техническое, если же говорить языком биологии, то нейронная сеть представляет собой нервную систему человека, ту совокупность нейронов в нашем мозге, благодаря которым мы думаем, принимаем те или иные решения, воспринимаем мир вокруг нас.

Биологический нейрон – это специальная клетка, состоящая из ядра, тела и отростков, к тому же имеющая тесную связь с тысячами других нейронов. Через эту связь то и дело передаются электрохимические импульсы, приводящие всю нейронную сеть в состояние возбуждение или наоборот спокойствия. Например, какое-то приятное и одновременно волнующее событие (встреча любимого человека, победа в соревновании и т. д.) породит электрохимический импульс в нейронной сети, которая располагается в нашей голове, что приведет к ее возбуждению. Как следствие, нейронная сеть в нашем мозге свое возбуждение передаст и другим органам нашего тела и приведет к повышенному сердцебиению, более частому морганию глаз и т. д.

Тут на картинке приведена сильно упрощенная модель биологической нейронной сети мозга. Мы видим, что нейрон состоит из тела клетки и ядра, тело клетки, в свою очередь, имеет множество ответвленных волокон, названых дендритами. Длинные дендриты называются аксонами и имеют протяженность много большую, нежели показано на этом рисунке, посредством аксонов осуществляется связь между нейронами, благодаря ним и работает биологическая нейронная сеть в наших с вами головах.

История нейронных сетей

Какова же история развития нейронных сетей в науке и технике? Она берет свое начало с появлением первых компьютеров или ЭВМ (электронно-вычислительная машина) как их называли в те времена. Так еще в конце 1940-х годов некто Дональд Хебб разработал механизм нейронной сети, чем заложил правила обучения ЭВМ, этих «протокомпьютеров».

Дальнейшая хронология событий была следующей:

• В 1954 году происходит первое практическое использование нейронных сетей в работе ЭВМ.
• В 1958 году Франком Розенблатом разработан алгоритм распознавания образов и математическая аннотация к нему.
• В 1960-х годах интерес к разработке нейронных сетей несколько угас из-за слабых мощностей компьютеров того времени.
• И снова возродился уже в 1980-х годах, именно в этот период появляется система с механизмом обратной связи, разрабатываются алгоритмы самообучения.
• К 2000 году мощности компьютеров выросли настолько, что смогли воплотить самые смелые мечты ученых прошлого. В это время появляются программы распознавания голоса, компьютерного зрения и многое другое.

Искусственные нейронные сети

Под искусственными нейронными сетями принято понимать вычислительные системы, имеющие способности к самообучению, постепенному повышению своей производительности. Основными элементами структуры нейронной сети являются:

• Искусственные нейроны, представляющие собой элементарные, связанные между собой единицы.
• Синапс – это соединение, которые используется для отправки-получения информации между нейронами.
• Сигнал – собственно информация, подлежащая передаче.

Применение нейронных сетей

Область применения искусственных нейронных сетей с каждым годом все более расширяется, на сегодняшний день они используются в таких сферах как:

• Машинное обучение (machine learning), представляющее собой разновидность искусственного интеллекта. В основе его лежит обучение ИИ на примере миллионов однотипных задач. В наше время машинное обучение активно внедряют поисковые системы Гугл, Яндекс, Бинг, Байду. Так на основе миллионов поисковых запросов, которые все мы каждый день вводим в Гугле, их алгоритмы учатся показывать нам наиболее релевантную выдачу, чтобы мы могли найти именно то, что ищем.
• В роботехнике нейронные сети используются в выработке многочисленных алгоритмов для железных «мозгов» роботов.
• Архитекторы компьютерных систем пользуются нейронными сетями для решения проблемы параллельных вычислений.
• С помощью нейронных сетей математики могут разрешать разные сложные математические задачи.

Типы нейронных сетей

В целом для разных задач применяются различные виды и типы нейронных сетей, среди которых можно выделить:

• сверточные нейронные сети,
• реккурентные нейронные сети,
• нейронную сеть Хопфилда.

Сверточные нейронные сети

Сверточные сети являются одними из самых популярных типов искусственных нейронных сетей. Так они доказали свою эффективность в распознавании визуальных образов (видео и изображения), рекомендательных системах и обработке языка.

• Сверточные нейронные сети отлично масштабируются и могут использоваться для распознавания образов, какого угодно большого разрешения.
• В этих сетях используются объемные трехмерные нейроны. Внутри одного слоя нейроны связаны лишь небольшим полем, названые рецептивным слоем.
• Нейроны соседних слоев связаны посредством механизма пространственной локализации. Работу множества таких слоев обеспечивают особые нелинейные фильтры, реагирующие на все большее число пикселей.

Рекуррентные нейронные сети

Рекуррентными называют такие нейронные сети, соединения между нейронами которых, образуют ориентировочный цикл. Имеет такие характеристики:

• У каждого соединения есть свой вес, он же приоритет.
• Узлы делятся на два типа, вводные узлы и узлы скрытые.
• Информация в рекуррентной нейронной сети передается не только по прямой, слой за слоем, но и между самими нейронами.
• Важной отличительной особенностью рекуррентной нейронной сети является наличие так званой «области внимания», когда машине можно задать определенные фрагменты данных, требующие усиленной обработки.

Рекуррентные нейронные сети применяются в распознавании и обработке текстовых данных (в частотности на их основе работает Гугл переводчик, алгоритм Яндекс «Палех», голосовой помощник Apple Siri).

Нейронные сети, видео

И в завершение интересное видео о нейронных сетях.

1.2 Области применения нейронных сетей

Искусственные нейронные сети в настоящее время широко используются при решении самых разных задач и активно применяются там, где обычные алгоритмические решения оказываются неэффективными или вовсе невозможными. В числе задач, решение которых доверяют искусственным нейронным сетям, можно назвать следующие: распознавание текстов, системы безопасности и видео-наблюдения, автоматизация процессов распознавания образов, адаптивное управление, аппроксимация функционалов, прогнозирование – и это далеко не все. С помощью нейросетей можно выполнять распознавание оптических или звуковых сигналов. Аппаратные реализации ИНС идеально подходят для решения задач идентификации и управления, так как обеспечивают, благодаря параллельной структуре, чрезвычайно высокую скорость выполнения операций.

Описанные возможности в основном относятся к слоистым нейронным сетям, обучаемым алгоритмом обратного распространения, и растущим нейронным сетям на основе вариантов алгоритма каскадной корреляции. Но существуют и другие классы нейронных сетей − нейросети ассоциативной памяти, нейросети для квантования данных, сжатия данных путем построения главных независимых компонент, нейронные сети для разделения смеси сигналов и др. Т.е. круг задач, решаемых нейронными сетями, очень и очень широк, поскольку широк и сам набор нейросетевых алгоритмов.

1.3 Классификация нейронных сетей

Существует широкий спектр достаточно универсальных способов организации инструментальных средств и собственно процесса применения нейронных сетей на различной программно-аппаратной базе. Всегда можно подобрать наиболее оптимальный для некоторой задачи − всё определяется свойствами задачи и требованиями к решению.

Однако применение нейросетей осложняется рядом причин. Нельзя придумать какую то одну универсальную ИНС, которая бы подошла для различных типов задач. Нейросети используют в двух вариантах:

1) Строится нейросеть, решающая определенный класс задач,

2) Под каждый экземпляр задачи строится некоторая нейросеть, находящая квази-оптимальное решение этой задачи.

Существуют несколько видов нейросетей. Их классификация представлена на рисунке 1.1

Рисунок 1.1 Классификация ИНС

Наиболее распространенным семейством сетей прямого действия являются многослойные персептроны, в них нейроны расположены слоями и соединены однонаправленными связями, идущими от входа к выходу сети. Сети прямого действия являются статическими в том смысле, что на заданный вход они вырабатывают одну совокупность выходных значений, не зависящих от предыдущего состояния сети.

Рекуррентные сети являются динамическими, так как в силу обратных связей в них модифицируются входы нейронов, что приводи к изменению состояния сети. Поведение рекуррентных сетей описывается дифференциальными или разностными уравнениями, как правило, первого порядка. Это гораздо расширяет области применения нейросетей и способы их обучения. Сеть организована так, что каждый нейрон получает входную информацию от других нейронов, возможно, и от самого себя, и от окружающей среды.

Так же можно выделить два основных подхода к реализации нейросетей: цифровой и аналоговый. Преимуществом аналоговых реализаций являются: высокое быстродействие, надежность и экономичность. Однако сфера возможного массового использования обучаемых аналоговых нейрочипов достаточно узка. Это обусловлено большой сложностью аппаратной реализации высокоэффективных обучающих алгоритмов и необходимостью специальной подготовки потенциальных пользователей для оптимальной организации адаптивного процесса. В то же время широкое распространение могут получить обученные аналоговые нейрокомпьютеры (нейросети) с фиксированной или незначительно подстраиваемой структурой связей – нейропроцессоры.

Задача создания нейропроцессоров сводится к обучению цифровой нейросетевой модели нужному поведению на обычном цифровом компьютере.

Сети также можно классифицировать по числу слоев. В этом случае важную роль играет нелинейность активационной функции, так как, если бы она не обладала данным свойством или не входила в алгоритм работы каждого нейрона, результат функционирования любой n-слойной нейронной сети сводился бы к перемножению входного вектора сигналов φ на матрицу весовых коэффициентов. То есть фактически такая нейронная сеть эквивалентна однослойной нейросети с весовой матрицей единственного слоя W. Кроме того, нелинейность иногда вводится и в синаптические связи.

1.4 Структура и принципы работы нейронной сети

В качестве модели нейрона был выбран бинарный пороговый элемент, вычисляющий взвешенную сумму входных сигналов и формирующий на выходе сигнал величины 1, если эта сумма превышает определенное пороговое значение, и 0 – в противном случае. К настоящему времени данная модель не претерпела серьезных изменений. Были введены новые виды активационных функций. Структурная модель технического нейрона представлена на рисунке 1.3

Рисунок 1.3 Формальная модель искусственного нейрона

На вход искусственного нейрона поступает некоторое множество сигналов, каждый из которых является выходом другого нейрона, или входным сигналом нейросетевой модели. Каждый вход умножается на соответствующий вес, аналогичный синаптической силе биологического нейрона. Вес определяет, насколько соответствующий вход нейрона влияет на его состояние. Все произведения суммируются, определяя уровень активации нейрона s. Состояние нейрона определяется по формуле.

где φ – множество сигналов, поступающих на вход нейрона,

w i – весовые коэффициенты нейрона.

, (1.2)

где n – размерность вектора входов,

w 0 – «нейронное смещение», вводимое для инициализации сети, - подключается к неизменяемому входу +1,

F – активационная функция нейрона.

Нейроны могут группироваться в сетевую структуру различным образом. Функциональные особенности нейронов и способ их объединения в сетевую структуру определяет особенности нейросети. Для решения задач идентификации и управления наиболее адекватными являются многослойные нейронные сети (МНС) прямого действия или многослойные персептроны. При проектировании МНС нейроны объединяют в слои, каждый из которых обрабатывает вектор сигналов от предыдущего слоя. Минимальной реализацией является двухслойная нейронная сеть, состоящая из входного (распределительного), промежуточного (скрытого) и выходного слоя.

Рисунок 1.4 Структурная схема двухслойной нейронной сети.

Реализация модели двухслойной нейронной сети прямого действия имеет следующее математическое представление:

, (1.7)

где n φ – размерность вектора входов φ нейронной сети;

n h – число нейронов в скрытом слое;

θ – вектор настраиваемых параметров нейронной сети, включающий весовые коэффициениы и нейронные смещения (w ji , W ij)

f j (x) – активационная функция нейронов скрытого слоя;

F i (x) – активационная функция нейронов выходного слоя.

Персептрон представляет собой сеть, состоящую из нескольких последовательно соединенных слоев формальных нейронов (рисунок 1.3). На низшем уровне иерархии находится входной слой, состоящий из сенсорных элементов, задачей которого является только прием и распространение по сети входной информации. Далее имеются один или, реже, несколько скрытых слоев. Каждый нейрон на скрытом слое имеет несколько входов, соединенных с выходами нейронов предыдущего слоя или непосредственно со входными сенсорами φ 1 ..φ n , и один выход. Нейрон характеризуется уникальным вектором настраиваемых параметров θ. Функция нейрона состоит в вычислении взвешенной суммы его входов с дальнейшим нелинейным преобразованием ее в выходной сигнал:

Экспертных систем (А. Батуро), а также лекции проф. А.Н. Горбаня по нейронным сетям. Приложение 1. Плакаты для защиты диплома. ТЕХНОЛОГИЯ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ЗНАНИЙ ИЗ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ: ¨ АПРОБАЦИЯ, ¨ ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПО, ¨ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ В ПСИХОЛИНГВИСТИКЕ ЦЕЛЬ РАБОТЫ ¨ апробация гибкой технологии извлечения...

МП к некритическому экстраполированию результата считается его слабостью. Сети РБФ более чувствительны к «проклятию размерности» и испытывают значительные трудности, когда число входов велико. 5. МОДЕЛИРОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СТОИМОСТИ НЕДВИЖИМОСТИ 5.1 Особенности нейросетевого прогнозирования в задаче оценки стоимости недвижимости Использование нейронных сетей можно...

Анализировать их тенденции и прогнозировать ситуацию в будущем. Все участники рынка ценных бумаг планируют свои операции только после тщательного анализа. Статистические методы прогнозирования развития рынка ценных бумаг основаны на построении фондовых индексов, расчете показателей дисперсии, вариации, ковариации, экстраполяции и интерполяции. Фондовые индексы являются самыми популярными во всём...

На 20.05.06 (прайс-лист «Платан») – 2654 руб. ПРИЛОЖЕНИЕ Г Исходные данные для выполнения организационно – экономической части Тема выпускной квалификационной работы: Нейросетевая система для диагностики и управления штанговой глубиннонасосной установкой. Место прохождения преддипломной практики: УГАТУ Цена аналога: 40000 руб. Цена спроса: 35000 руб. Объем спроса: 1 шт. Разряд...