Metode de formare a rețelei neuronale

În ultimii ani învățarea rețelei neuronale

Motive pentru popularitate

Experții explică succesul introducerii în practica rețelelor neuronale din mai multe motive:

• bogate oportunități;
• ușurința utilizării;
• apel.

Să aruncăm o privire mai atentă la fiecare punct.

Învățarea unei rețele neuronale cu un profesor este o tehnică puternică de modelare care vă permite să luați în considerare cele mai complexe dependențe.

Rețelele neuronale sunt studiate folosind exemple. Utilizatorul trebuie să selecteze date reprezentative, apoi să ruleze un algoritm de învățare care percepe automat structura datelor de intrare.

Aceasta va necesita un set inițial de cunoștințe euristice cu privire la selectarea și pregătirea datelor, alegerea necesarului arhitectura rețelei, interpretarea rezultatelor. Numai atunci învățarea rețelelor neuronale cu mai multe straturi va avea succes. Dar acest nivel este mult mai simplu decât utilizarea tehnicilor statistice clasice.

Formarea unei rețele neuronale convoluționale atrage utilizatorii, deoarece se bazează pe un model biologic simplu al sistemelor nervoase. Îmbunătățirea acestor modele neurobiologice va duce la crearea de computere de gândire unică.

Domeniul de aplicare

Învățarea unei rețele neuronale vă permite să recunoașteți textele, vorbirea și să efectuați o căutare semantică. Printre domeniile de aplicare a acestora, vom identifica sistemele care ajută la luarea deciziilor, analiza prețurilor acțiunilor, texte, controlul securității World Wide Web.

Caracteristicile procesului educațional

Înainte de a vorbi despre modul în care se coace rețeaua neuronală, să ne ocupăm de particularitățile lor. Rețelele neuronale artificiale, ca cele biologice, sunt un sistem informatic cu un număr mare de procesoare paralele care rulează în paralel, având un număr mare de conexiuni.

Spre deosebire de analogii biologici, rețelele neurale artificiale prezintă multe calități caracteristice creierului: generalizarea, analiza, eșantionarea datelor din fluxul de informații.

Ei își pot schimba comportamentul în funcție de mediul extern. După analiza datelor inițiale, ele sunt reglate și instruite independent, asigurând reacția corectă.

Rețeaua rezultată este rezistentă la unele abateri în datele originale, astfel încât nu există nici o distorsiune din cauza interferențelor externe.

La mijlocul secolului trecut, un grup de cercetători sintetiza abordări fiziologice și biologice, fiind creat primul sistem neural artificial.

Fără instruire, era dificil să înțelegi pe deplin structura, proprietățile și scopul rețelelor. Se pare că am reușit să găsim cheia inteligenței artificiale. Dar iluziile unui bărbat au fost eliminate destul de repede. Rețelele s-au confruntat cu ușurință cu soluția unor probleme, au analizat datele. Dar nu au făcut față altor sarcini, adică s-au dovedit a fi foarte limitate în utilizare.

De aceea, a continuat formarea rețelei neuronale, formarea unei baze științifice pentru astfel de activități.

La sfârșitul secolului al XX-lea, au fost deschise firme care au fost implicate în crearea de aplicații software pentru crearea de rețele artificiale. În acest moment a apărut și învățarea mașinilor. Rețelele neuronale s-au dovedit eficiente în rezolvarea problemelor complexe, de exemplu, ele sunt folosite pentru a verifica solvabilitatea clienților băncii.

Metode de predare

Pentru ca rețeaua să poată rezolva sarcinile care îi sunt atribuite, este necesar să-l pregătească. Această abilitate este considerată a fi proprietatea principală a creierului. ce metode de formare a rețelelor neuronale sunt cele mai eficiente? În cadrul procesului de instruire pentru astfel de sisteme se înțelege procesul de ajustare a structurii legăturilor dintre neuronii individuali și conexiunile sinoptice care afectează semnalele coeficienților. Complexele create permit rezolvarea eficientă a sarcinii stabilite înaintea rețelelor. fundamental învățarea rețelei neuronale apare pe o anumită probă. Cum ați rezolvat această problemă? Am dezvoltat de construcții algoritmi pentru învățarea rețelelor neuronale. Acestea permit creșterea eficienței reacției la semnalele de intrare, pentru a extinde zonele de aplicare a acestora.

Paradigme de învățare

Instruirea profundă a rețelelor neuronale se desfășoară pe următoarele paradigme:

• cu profesorul;
• fără un mentor;
• forma mixta.

Primul dintre ele se caracterizează prin răspunsuri corecte cunoscute fiecărei variante de intrare, greutățile sunt ajustate astfel încât să minimizeze posibilitatea unei erori.

Studiul individual permite distribuirea probelor originale în categorii, acest lucru fiind realizat prin dezvăluirea naturii datelor și a structurii interne.

O specie mixtă este considerată o sinteză a celor două abordări anterioare. Formarea unei rețele neuronale înseamnă să o informăm despre informațiile pe care le dorim de la ea. Acest proces este similar cu predarea unui alfabet pentru copii. Îi arată scrisoarea și apoi întrebă: "Ce este această scrisoare?" Dacă răspunsul este greșit, copilul este din nou explicat cât de corect.

Procesul se repetă până când informația corectă rămâne în memoria sa. Această procedură se numește "pregătire cu un profesor".

Esența procesului

Să ne uităm la funcționarea rețelelor neuronale artificiale. Formarea acestora se realizează în conformitate cu o schemă similară. Inițial, se ia o anumită bază de date, care conține câteva exemple (un set de imagini cu litere).

Dacă afișăm litera "A" la intrarea rețelei neuronale, ea dă un răspuns clar, care poate fi incorect. Într-o ieșire dorită în sarcina propusă setul de clasificare este utilizat (1,0,0, hellip-), în care ieșirea marcată „A“ este 1, și toate celelalte ieșiri - 0 mark.

La determinarea diferenței dintre răspunsul real și cel dorit, obținem 33 de numere - acesta este vectorul unei posibile erori. Puteți să îi arătați în mod repetat aceeași scrisoare. Prin urmare, procesul de învățare este văzut ca o repetare a unor exerciții identice (instruire), deci putem spune că se realizează o pregătire suficient de profundă.

O rețea neurală fără pregătire nu este pregătită să lucreze. Numai după ce o demonstrație multiplă de exemple de cunoștințe se stabilizează treptat, sistemele oferă răspunsurile corecte la întrebările propuse.

În astfel de situații, se spune că a fost efectuată o instruire profundă. Rețelele neuronale reduc treptat amploarea erorii. Când valoarea sa este redusă la zero, antrenamentul se oprește. O rețea neurală educată este considerată potrivită pentru utilizarea pe date noi brute.

Informații despre sarcina pe care o are rețeaua se află în setul de exemple. De aceea, eficacitatea formării unei rețele neuronale este legată de numărul de exemple care sunt cuprinse în complexul de formare. Există, de asemenea, o dependență de caracterul complet al descrierii problemei.

De exemplu, un sistem neural nu poate prezice o criză financiară dacă scenariile din eșantionul de instruire nu au fost furnizate. Profesioniștii susțin că pentru o pregătire în rețea de calitate este necesar să se demonstreze cel puțin zece exemple.

Procesul de învățare este intensiv și complex. După ce ați terminat, puteți utiliza rețeaua în scopuri practice.

Caracteristica principală a creierului uman este reproducerea informațiilor dobândite în situațiile în care este necesar. Rețeaua educată deține o cantitate mare de informații, ceea ce vă permite să obțineți răspunsul corect pentru imagini noi.

Pentru a construi un proces de învățare, trebuie să avem o idee despre modelul mediului în care operează rețeaua neurală.

Un astfel de model determină sarcina de a învăța. De asemenea, trebuie să înțelegeți modul în care puteți modifica parametrii de bază ai rețelei, cum să utilizați setările. Esența învățării implică o procedură în care regulile de învățare sunt aplicate pentru algoritmi de depanare.

Algoritmi pentru învățarea rețelelor neuronale

În prezent, utilizează mai multe opțiuni:

• gradienti conjugați;
• propagarea spatelui;
• Cvasi-Newton;
• pseudo-inverse;
• Trainingul Kohonen;
• Levenberg-Marquardt;
• vector quantizer;
• metoda K-vecinilor apropiați (KNN)
• stabilind abateri explicite.

Acest lucru nu este totul algoritmi pentru învățarea rețelelor neuronale, aplicată în prezent.

După determinarea numărului de straturi și a numărului de elemente din fiecare dintre acestea, este necesar să se determine indicatorii acestei rețele, ceea ce ar reduce la minimum eroarea prognozei oferite de aceasta.

Acest proces poate fi considerat ca o potrivire a modelului implementat de rețea cu informațiile de instruire prezentate.

Puncte importante

Eroarea pentru o anumită configurație a rețelei este calculată prin potrivirea tuturor observațiilor existente și compararea cu valorile țintă ale valorilor de ieșire.

Este mai bine să folosiți acei algoritmi care fac posibilă formarea unei rețele neuronale în numărul minim de pași. Ei își asumă un număr mic de variabile. Motivul acestei alegeri este că în prezent formarea rețelelor neuronale se efectuează pe computere care au performanțe reduse, memorie limitată.

specie

Metodele stocastice presupun un număr semnificativ de pași în procesul de învățare. De aceea este practic imposibil să le folosim pentru rețele neuronale moderne de dimensiuni mari.

Creșterea exponențială a preciziei căutării cu creșterea în algoritmii de optimizare a dimensiunii problemei nu permite folosirea unor astfel de sisteme în procesul de învățare.

Metoda gradientului conjugat este foarte sensibilă la precizia calculelor efectuate. În special, atunci când rezolvăm probleme de optimizare a modelului scării. Ei trebuie să folosească variabile suplimentare.

Toți algoritmii pentru instruirea sistemelor neuronale, utilizați în prezent, se bazează pe funcția de evaluare. Acest lucru vă permite să faceți o evaluare globală a calității întregii rețele.

Ele sunt considerate destul de simple, astfel încât acestea nu oferă un sistem de management bun pentru o perioadă scurtă de timp, ele nu sunt potrivite pentru analiza sistemelor complexe.

Opțiuni pentru accelerarea procesului de învățare

Deoarece rețelele neuronale sunt considerate una dintre manifestările inteligenței artificiale, ele sunt adesea folosite în recunoașterea modelului, rezolvând problemele de optimizare.

Au fost create multe modele de astfel de rețele care să facă față diferitelor probleme aplicate. Pentru fiecare dintre ele există algoritmi și metode de instruire. În ciuda acestei diversități, lucrul la îmbunătățirea algoritmilor, crearea de noi modele nu se oprește, însă teoria rețelelor nu este încă suficient de formalizată.

Etape de dezvoltare

Există două etape principale care sunt utilizate în dezvoltarea rețelelor neuronale. Sinteza structurală implică selectarea unui model specific, precum și analiza structurii preliminare, algoritmul de învățare.

Sinteza parametrică implică nu numai procesul învățarea rețelei neuronale, dar și un test calitativ al rezultatelor. Având în vedere acest lucru, este posibil să se decidă dacă se va reveni la etapele inițiale o analiză parametrică sau structurală.

Formarea incompletă a etapelor conduce la o multitudine de probleme pentru rețeaua creată. De exemplu, în stadiul de sinteză structurală în cursul alegerii unui model, a unei structuri, a algoritmului, va fi nevoie de mult efort, ajutorul unor dezvoltatori experimentați de calculatoare.

În stadiul de sinteză parametrică în timpul procesului de învățare, apar resurse limitate de calcul. Problemele cu structură complexă vor necesita eforturi mari din partea sistemelor neuronale, astfel încât procesul implică costuri semnificative de timp.

Există anumite metode de reducere a acestor costuri formarea rețelelor multistrat neuronale. Ele se bazează pe principiul suficienței, în care o eroare de sistem nu poate depăși un anumit indicator. De exemplu, la astfel de metode se ia în considerare corectarea etapelor de modernizare a greutăților, transformarea claselor recunoscute.

produs învățarea rețelei neuronale până când eroarea ajunge la zero. Acest lucru este asociat cu o cheltuială mare de resurse de timp, deoarece nu este posibilă imediat detectarea unei erori, pentru a elimina cauza apariției acesteia.

concluzie

Determinați eficacitatea învățarea rețelei neuronale puteți utiliza, cu ajutorul unei sarcini specifice, rezultatul dorit.

De exemplu, dacă se propune o sarcină specifică referitoare la clasificare, atunci este necesară o rețea neurală cu mai multe straturi pentru ao rezolva. Pentru instruirea sa, este potrivit un algoritm modern pentru propagarea înapoi a erorii.

Estimarea eventualelor erori apărute în procesul de învățare se realizează în două moduri: globale și locale. A doua opțiune presupune existența unor erori în neuronii stratului de ieșire. Pentru o perspectivă globală, se presupune că este prezent și cel de-al treilea set de erori de instruire din întreaga rețea.

Antrenamentul poate fi considerat ideal în cazul în care, după aceasta, rețeaua reînnoiește complet eșantionul de antrenament, nu dă erori și defecțiuni în funcționare.

Această formare este intensivă pentru muncă. Acest lucru se realizează numai în cazuri rare. Principiul suficienței constă în refuzarea completă a căutării unui ideal în îndeplinirea unei anumite sarcini. Dacă îl transferați în procedura de antrenament a unei rețele moderne neuronale, atunci precizia ideală nu este întotdeauna respectată.

Pentru a recunoaște un obiect, precum și caracteristicile clasei sale, este permis ca eroarea de rețea din set să nu depășească exponentul delta-. O astfel de valoare va fi considerată indicele maxim la care se păstrează precizia calculelor.

Abordarea rețelei neuronale este deosebit de eficientă atunci când se efectuează sarcini legate de evaluarea experților, prelucrarea informațiilor de diferite tipuri.