Нейронные сети — математический аппарат. Нейронные сети: какие бывают и как их используют бренды

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 - класс аналитических методов, построенных на (гипотетических) принципах обучения мыслящим существ и функционированию мозга, которые позволяют прогнозировать значения некоторых сменных в новых наблюдениях на основе результатов других наблюдений (для этих же или других сменных) после прохождения этапа так называемого обучения на имеющихся данных.

1. Основные понятия о нейронных сетях

Наиболее часто нейронные сети используются для решения следующих задач:

классификация образов - указание на принадлежность входного образа, представленного вектором признаков, одному или нескольким предварительно определенным классам;

кластеризация - классификация образов при отсутствии учебной выборки с метками классов;

прогнозирование - предусмотрение значения y(tn+1) при известной последовательности y(t1), y(t2) ... y(tn);

оптимизация - обнаружение решения, которое удовлетворяет систему ограничений и максимизирует или минимизирует целевую функцию. Память, которая адресуется по смыслу (ассоциативная память) - память, доступная при указании заданного содержания;

управление - расчет такого входного влияния на систему, за который система работает по желательной траектории.

Структурной основой нейронной сети является формальный нейрон. Нейронные сети возникли из попыток воссоздать способность биологических систем учиться, моделируя низкокорневую структуру мозга. Для этого в основу нейросетевой модели ложится элемент, который имитирует в первом приближении свойства биологического нейрона - формальный нейрон(далее просто нейрон). В организме человека нейроны это особые клетки, способны распространять электрохимические сигналы.

Нейрон имеет разветвленную структуру для введения информации (дендриты), ядро и выход, который разветвляется (аксон). Будучи соединенными определенным образом, нейроны образовывают нейронную сеть. Каждый нейрон характеризуется определенным текущим состоянием и имеет группу синапсов - однонаправленных входных связей, соединенных с выходами других нейронов, а также имеет аксон - исходная связь данного нейрона, за которым сигнал (нарушение или торможение) поступает на синапсы следующих нейронов (рис. 8.1).

Рис. 8.1. Структура формального нейрона.

Каждый синапс характеризуется величиной синапсичной связи или его весом wi, что по физическому содержанию эквивалентная электрической проводимости.

Текущее состояние (уровень активации) нейрона определяется, если взвешенная сумма его входов:

(1)

где множество сигналов, обозначенных x1, x2,..., xn, поступает на вход нейрона, каждый сигнал увеличивается на соответствующий вес w1, w2,...,wn,и формирует уровень его активации - S. Выход нейрона есть функция уровня его активации:

Y=f(S) (2)

При функционировании нейронных сетей выполняется принцип параллельной обработки сигналов. Он достигается путем объединения большого числа нейронов в так называемые пласты и соединения определенным образом нейронов разных пластов, а также, в некоторых конфигурациях, и нейронов одного пласта между собой, причем обработка взаимодействия всех нейронов ведется послойно.

Р
ис. 8.2. Архитектура нейронной сети с n нейронами во входном и тремя нейронами в исходном пласте (однослойный персептрон).

В качестве примера простейшей нейронной сети, рассмотрим однослойный перcептрон с n нейронами во входном и тремя нейронами в исходном пласте (рис. 8.2). Когда на n входов поступают какие-то сигналы, они проходят по синапсам на 3 исходные нейрона. Эта система образовывает единый пласт нейронной сети и выдает три исходных сигнала:

Очевидно, что все весовые коэффициенты синапсов одного пласта нейронов можно свести в матрицу wj, каждый элемент которой wij задает величину синапсичной связи i-го нейрона входного и j-го нейрона исходного пласта(3).

(3)

Таким образом, процесс, который происходит в нейронной сети, может быть записан в матричной форме:

где x и y - соответственно входной и исходный векторы, f(v) - активационная функция, которая применяется поэлементно к компонентам вектора v.

Выбор структуры нейронной сети осуществляется согласно особенностям и сложности задачи. Для решения некоторых отдельных типов задач уже существуют оптимальные конфигурации. Если же задача не может быть сведена ни к одному из известных типов, разработчику приходится решать сложную проблему синтеза новой конфигурации.

Возможная такая классификация существующих нейросетей:

По типу входной информации:

сети, которые анализируют двоичную информацию;

сети, которые оперируют с действительными числами.

По методу обучения:

сети, которые необходимо научить перед их применением;

сети, которые не нуждаются в предыдущем обучении, способны обучаться самостоятельно в процессе работы.

По характеру распространения информации:

однонаправленные, в которых информация распространяется только в одном направлении от одного пласта к другому;

рекурентные сети, в которых исходный сигнал элемента может снова поступать на этот элемент и другие элементы сети этого или предыдущего пласта как входной сигнал.

По способу преобразования входной информации:

автоассоциативные;

гетероассоциативные.

Развивая дальше вопрос о возможной классификации нейронных сетей, важно отметить существования бинарных и аналоговых сетей. Первые оперируют с двоичными сигналами, и выход каждого нейрона может принимать только два значения: логический нуль ("приостановленное" состояние) и логическая единица ("возбужденное" состояние). Еще одна классификация разделяет нейронные сети на синхронные и асинхронные. В первом случае в каждый момент времени свое состояние изменяет лишь один нейрон. Во второму - состояние изменяется сразу у целой группы нейронов, как правило, во всем пласте.

Сети также можно классифицировать по количеству пластов. На рис. 8.3 представлен двухслойный персептрон, полученный из персептрона на рис. 8.2 путем добавления второго пласта, который состоит из двух нейронов.

Р
ис. 8.3. Архитектура нейронной сети с однонаправленным распространением сигнала – двухслойный персептрон.

Если рассматривать работу нейронных сетей, которые решают задачу классификации образов, то вообще их работа сводится к классификации (обобщения) входных сигналов, которые принадлежат n-мерному гиперпространству, по некоторому числу классов. С математической точки зрения это происходит путем разбивки гиперпространства гиперплоскостями (запись для случая однослойного персептрона)

, (5),

где k=1...m – номер класса.

Каждая полученная область является областью определения отдельного класса. Число таких классов для одной нейронной сети персептронного типа не превышает 2m, где m - число выходов сети. Однако не все из них могут быть распределены данной нейронной сетью.

Добрый день, меня зовут Наталия Ефремова, и я research scientist в компании NtechLab. Сегодня я буду рассказывать про виды нейронных сетей и их применение.

Сначала скажу пару слов о нашей компании. Компания новая, может быть многие из вас еще не знают, чем мы занимаемся. В прошлом году мы выиграли состязание MegaFace . Это международное состязание по распознаванию лиц. В этом же году была открыта наша компания, то есть мы на рынке уже около года, даже чуть больше. Соответственно, мы одна из лидирующих компаний в распознавании лиц и обработке биометрических изображений.

Первая часть моего доклада будет направлена тем, кто незнаком с нейронными сетями. Я занимаюсь непосредственно deep learning. В этой области я работаю более 10 лет. Хотя она появилась чуть меньше, чем десятилетие назад, раньше были некие зачатки нейронных сетей, которые были похожи на систему deep learning.

В последние 10 лет deep learning и компьютерное зрение развивались неимоверными темпами. Все, что сделано значимого в этой области, произошло в последние лет 6.

Я расскажу о практических аспектах: где, когда, что применять в плане deep learning для обработки изображений и видео, для распознавания образов и лиц, поскольку я работаю в компании, которая этим занимается. Немножко расскажу про распознавание эмоций, какие подходы используются в играх и робототехнике. Также я расскажу про нестандартное применение deep learning, то, что только выходит из научных институтов и пока что еще мало применяется на практике, как это может применяться, и почему это сложно применить.

Доклад будет состоять из двух частей. Так как большинство знакомы с нейронными сетями, сначала я быстро расскажу, как работают нейронные сети, что такое биологические нейронные сети, почему нам важно знать, как это работает, что такое искусственные нейронные сети, и какие архитектуры в каких областях применяются.

Сразу извиняюсь, я буду немного перескакивать на английскую терминологию, потому что большую часть того, как называется это на русском языке, я даже не знаю. Возможно вы тоже.

Итак, первая часть доклада будет посвящена сверточным нейронным сетям. Я расскажу, как работают convolutional neural network (CNN), распознавание изображений на примере из распознавания лиц. Немного расскажу про рекуррентные нейронные сети recurrent neural network (RNN) и обучение с подкреплением на примере систем deep learning.

В качестве нестандартного применения нейронных сетей я расскажу о том, как CNN работает в медицине для распознавания воксельных изображений, как используются нейронные сети для распознавания бедности в Африке.

Что такое нейронные сети

Дорсальный зрительный путь начинается в первичной зрительной зоне, в нашем темечке и продолжается наверх, в то время как вентральный путь начинается на нашем затылке и заканчивается примерно за ушами. Все важное распознавание образов, которое у нас происходит, все смыслонесущее, то что мы осознаём, проходит именно там же, за ушами.

Почему это важно? Потому что часто нужно для понимания нейронных сетей. Во-первых, все об этом рассказывают, и я уже привыкла что так происходит, а во-вторых, дело в том, что все области, которые используются в нейронных сетях для распознавания образов, пришли к нам именно из вентрального зрительного пути, где каждая маленькая зона отвечает за свою строго определенную функцию.

Изображение попадает к нам из сетчатки глаза, проходит череду зрительных зон и заканчивается в височной зоне.

В далекие 60-е годы прошлого века, когда только начиналось изучение зрительных зон мозга, первые эксперименты проводились на животных, потому что не было fMRI. Исследовали мозг с помощью электродов, вживлённых в различные зрительные зоны.

Первая зрительная зона была исследована Дэвидом Хьюбелем и Торстеном Визелем в 1962 году. Они проводили эксперименты на кошках. Кошкам показывались различные движущиеся объекты. На что реагировали клетки мозга, то и было тем стимулом, которое распознавало животное. Даже сейчас многие эксперименты проводятся этими драконовскими способами. Но тем не менее это самый эффективный способ узнать, что делает каждая мельчайшая клеточка в нашем мозгу.

Таким же способом были открыты еще многие важные свойства зрительных зон, которые мы используем в deep learning сейчас. Одно из важнейших свойств - это увеличение рецептивных полей наших клеток по мере продвижения от первичных зрительных зон к височным долям, то есть более поздним зрительным зонам. Рецептивное поле - это та часть изображения, которую обрабатывает каждая клеточка нашего мозга. У каждой клетки своё рецептивное поле. Это же свойство сохраняется и в нейронных сетях, как вы, наверное, все знаете.

Также с возрастанием рецептивных полей увеличиваются сложные стимулы, которые обычно распознают нейронные сети.

Здесь вы видите примеры сложности стимулов, различных двухмерных форм, которые распознаются в зонах V2, V4 и различных частях височных полей у макак. Также проводятся некоторое количество экспериментов на МРТ.

Здесь вы видите, как проводятся такие эксперименты. Это 1 нанометровая часть зон IT cortex"a мартышки при распознавании различных объектов. Подсвечено то, где распознается.

Просуммируем. Важное свойство, которое мы хотим перенять у зрительных зон - это то, что возрастают размеры рецептивных полей, и увеличивается сложность объектов, которые мы распознаем.

Компьютерное зрение

Все эти свойства мы переносим в нейронную сеть, и вот оно заработало, если не включать небольшое отступление к датасетам, о котором расскажу попозже.

Но сначала немного о простейшем перцептроне. Он также образован по образу и подобию нашего мозга. Простейший элемент напоминающий клетку мозга - нейрон. Имеет входные элементы, которые по умолчанию располагаются слева направо, изредка снизу вверх. Слева это входные части нейрона, справа выходные части нейрона.

Простейший перцептрон способен выполнять только самые простые операции. Для того, чтобы выполнять более сложные вычисления, нам нужна структура с большим количеством скрытых слоёв.

В случае компьютерного зрения нам нужно еще больше скрытых слоёв. И только тогда система будет осмысленно распознавать то, что она видит.

Итак, что происходит при распознавании изображения, я расскажу на примере лиц.

Для нас посмотреть на эту картинку и сказать, что на ней изображено именно лицо статуи, достаточно просто. Однако до 2010 года для компьютерного зрения это было невероятно сложной задачей. Те, кто занимался этим вопросом до этого времени, наверное, знают насколько тяжело было описать объект, который мы хотим найти на картинке без слов.

Нам нужно это было сделать каким-то геометрическим способом, описать объект, описать взаимосвязи объекта, как могут эти части относиться к друг другу, потом найти это изображение на объекте, сравнить их и получить, что мы распознали плохо. Обычно это было чуть лучше, чем подбрасывание монетки. Чуть лучше, чем chance level.

Сейчас это происходит не так. Мы разбиваем наше изображение либо на пиксели, либо на некие патчи: 2х2, 3х3, 5х5, 11х11 пикселей - как удобно создателям системы, в которой они служат входным слоем в нейронную сеть.

Сигналы с этих входных слоёв передаются от слоя к слою с помощью синапсов, каждый из слоёв имеет свои определенные коэффициенты. Итак, мы передаём от слоя к слою, от слоя к слою, пока мы не получим, что мы распознали лицо.

Условно все эти части можно разделить на три класса, мы их обозначим X, W и Y, где Х - это наше входное изображение, Y - это набор лейблов, и нам нужно получить наши веса. Как мы вычислим W?

При наличии нашего Х и Y это, кажется, просто. Однако то, что обозначено звездочкой, очень сложная нелинейная операция, которая, к сожалению, не имеет обратной. Даже имея 2 заданных компоненты уравнения, очень сложно ее вычислить. Поэтому нам нужно постепенно, методом проб и ошибок, подбором веса W сделать так, чтобы ошибка максимально уменьшилась, желательно, чтобы стала равной нулю.

Этот процесс происходит итеративно, мы постоянно уменьшаем, пока не находим то значение веса W, которое нас достаточно устроит.

К слову, ни одна нейронная сеть, с которой я работала, не достигала ошибки, равной нулю, но работала при этом достаточно хорошо.

Перед вами первая сеть, которая победила на международном соревновании ImageNet в 2012 году. Это так называемый AlexNet. Это сеть, которая впервые заявила о себе, о том, что существует convolutional neural networks и с тех самых пор на всех международных состязаниях уже convolutional neural nets не сдавали своих позиций никогда.

Несмотря на то, что эта сеть достаточно мелкая (в ней всего 7 скрытых слоёв), она содержит 650 тысяч нейронов с 60 миллионами параметров. Для того, чтобы итеративно научиться находить нужные веса, нам нужно очень много примеров.

Нейронная сеть учится на примере картинки и лейбла. Как нас в детстве учат «это кошка, а это собака», так же нейронные сети обучаются на большом количестве картинок. Но дело в том, что до 2010 не существовало достаточно большого data set’a, который способен был бы научить такое количество параметров распознавать изображения.

Самые большие базы данных, которые существовали до этого времени: PASCAL VOC, в который было всего 20 категорий объектов, и Caltech 101, который был разработан в California Institute of Technology. В последнем была 101 категория, и это было много. Тем же, кто не сумел найти свои объекты ни в одной из этих баз данных, приходилось стоить свои базы данных, что, я скажу, страшно мучительно.

Однако, в 2010 году появилась база ImageNet, в которой было 15 миллионов изображений, разделённые на 22 тысячи категорий. Это решило нашу проблему обучения нейронных сетей. Сейчас все желающие, у кого есть какой-либо академический адрес, могут спокойно зайти на сайт базы, запросить доступ и получить эту базу для тренировки своих нейронных сетей. Они отвечают достаточно быстро, по-моему, на следующий день.

По сравнению с предыдущими data set’ами, это очень большая база данных.

На примере видно, насколько было незначительно все то, что было до неё. Одновременно с базой ImageNet появилось соревнование ImageNet, международный challenge, в котором все команды, желающие посоревноваться, могут принять участие.

В этом году победила сеть, созданная в Китае, в ней было 269 слоёв. Не знаю, сколько параметров, подозреваю, тоже много.

Архитектура глубинной нейронной сети

Чёрным обозначены те части, которые не учатся, все остальные слои способны обучаться. Существует множество определений того, что находится внутри каждого сверточного слоя. Одно из принятых обозначений - один слой с тремя компонентами разделяют на convolution stage, detector stage и pooling stage.

Не буду вдаваться в детали, еще будет много докладов, в которых подробно рассмотрено, как это работает. Расскажу на примере.

Поскольку организаторы просили меня не упоминать много формул, я их выкинула совсем.

Итак, входное изображение попадает в сеть слоёв, которые можно назвать фильтрами разного размера и разной сложности элементов, которые они распознают. Эти фильтры составляют некий свой индекс или набор признаков, который потом попадает в классификатор. Обычно это либо SVM, либо MLP - многослойный перцептрон, кому что удобно.

По образу и подобию с биологической нейронной сетью объекты распознаются разной сложности. По мере увеличения количества слоёв это все потеряло связь с cortex’ом, поскольку там ограничено количество зон в нейронной сети. 269 или много-много зон абстракции, поэтому сохраняется только увеличение сложности, количества элементов и рецептивных полей.

Если рассмотреть на примере распознавания лиц, то у нас рецептивное поле первого слоя будет маленьким, потом чуть побольше, побольше, и так до тех пор, пока наконец мы не сможем распознавать уже лицо целиком.

С точки зрения того, что находится у нас внутри фильтров, сначала будут наклонные палочки плюс немного цвета, затем части лиц, а потом уже целиком лица будут распознаваться каждой клеточкой слоя.

Есть люди, которые утверждают, что человек всегда распознаёт лучше, чем сеть. Так ли это?

В 2014 году ученые решили проверить, насколько мы хорошо распознаем в сравнении с нейронными сетями. Они взяли 2 самые лучшие на данный момент сети - это AlexNet и сеть Мэттью Зиллера и Фергюса, и сравнили с откликом разных зон мозга макаки, которая тоже была научена распознавать какие-то объекты. Объекты были из животного мира, чтобы обезьяна не запуталась, и были проведены эксперименты, кто же распознаёт лучше.

Так как получить отклик от мартышки внятно невозможно, ей вживили электроды и мерили непосредственно отклик каждого нейрона.

Оказалось, что в нормальных условиях клетки мозга реагировали так же хорошо, как и state of the art model на тот момент, то есть сеть Мэттью Зиллера.

Однако при увеличении скорости показа объектов, увеличении количества шумов и объектов на изображении скорость распознавания и его качество нашего мозга и мозга приматов сильно падают. Даже самая простая сверточная нейронная сеть распознаёт объекты лучше. То есть официально нейронные сети работают лучше, чем наш мозг.

Классические задачи сверточных нейронных сетей

На примере этого изображения рассмотрим, что делает каждая из задач.

• Определение границ - это самая низкоуровневая задача, для которой уже классически применяются сверточные нейронные сети.
• Определение вектора к нормали позволяет нам реконструировать трёхмерное изображение из двухмерного.
• Saliency, определение объектов внимания - это то, на что обратил бы внимание человек при рассмотрении этой картинки.
• Семантическая сегментация позволяет разделить объекты на классы по их структуре, ничего не зная об этих объектах, то есть еще до их распознавания.
• Семантическое выделение границ - это выделение границ, разбитых на классы.
• Выделение частей тела человека .
• И самая высокоуровневая задача - распознавание самих объектов , которое мы сейчас рассмотрим на примере распознавания лиц.

Распознавание лиц

Затем мы можем этот вектор признаков сравнить со всеми векторами признаков, которые хранятся у нас в базе данных, и получить отсылку на конкретного человека, на его имя, на его профиль - всё, что у нас может храниться в базе данных.

Именно таким образом работает наш продукт FindFace - это бесплатный сервис, который помогает искать профили людей в базе «ВКонтакте».

Кроме того, у нас есть API для компаний, которые хотят попробовать наши продукты. Мы предоставляем сервис по детектированию лиц, по верификации и по идентификации пользователей.

Сейчас у нас разработаны 2 сценария. Первый - это идентификация, поиск лица по базе данных. Второе - это верификация, это сравнение двух изображений с некой вероятностью, что это один и тот же человек. Кроме того, у нас сейчас в разработке распознавание эмоций, распознавание изображений на видео и liveness detection - это понимание, живой ли человек перед камерой или фотография.

Немного статистики. При идентификации, при поиске по 10 тысячам фото у нас точность около 95% в зависимости от качества базы, 99% точность верификации. И помимо этого данный алгоритм очень устойчив к изменениям - нам необязательно смотреть в камеру, у нас могут быть некие загораживающие предметы: очки, солнечные очки, борода, медицинская маска. В некоторых случаях мы можем победить даже такие невероятные сложности для компьютерного зрения, как и очки, и маска.

Очень быстрый поиск, затрачивается 0,5 секунд на обработку 1 миллиарда фотографий. Нами разработан уникальный индекс быстрого поиска. Также мы можем работать с изображениями низкого качества, полученных с CCTV-камер. Мы можем обрабатывать это все в режиме реального времени. Можно загружать фото через веб-интерфейс, через Android, iOS и производить поиск по 100 миллионам пользователей и их 250 миллионам фотографий.

Как я уже говорила мы заняли первое место на MegaFace competition - аналог для ImageNet, но для распознавания лиц. Он проводится уже несколько лет, в прошлом году мы были лучшими среди 100 команд со всего мира, включая Google.

Рекуррентные нейронные сети

Это применяется для распознавания естественного языка, для обработки видео, даже используется для распознавания изображений.

Про распознавание естественного языка я рассказывать не буду - после моего доклада еще будут два, которые будут направлены на распознавание естественного языка. Поэтому я расскажу про работу рекуррентных сетей на примере распознавания эмоций.

Что такое рекуррентные нейронные сети? Это примерно то же самое, что и обычные нейронные сети, но с обратной связью. Обратная связь нам нужна, чтобы передавать на вход нейронной сети или на какой-то из ее слоев предыдущее состояние системы.

Предположим, мы обрабатываем эмоции. Даже в улыбке - одной из самых простых эмоций - есть несколько моментов: от нейтрального выражения лица до того момента, когда у нас будет полная улыбка. Они идут друг за другом последовательно. Чтоб это хорошо понимать, нам нужно уметь наблюдать за тем, как это происходит, передавать то, что было на предыдущем кадре в следующий шаг работы системы.

В 2005 году на состязании Emotion Recognition in the Wild специально для распознавания эмоций команда из Монреаля представила рекуррентную систему, которая выглядела очень просто. У нее было всего несколько свёрточных слоев, и она работала исключительно с видео. В этом году они добавили также распознавание аудио и cагрегировали покадровые данные, которые получаются из convolutional neural networks, данные аудиосигнала с работой рекуррентной нейронной сети (с возвратом состояния) и получили первое место на состязании.

Обучение с подкреплением

Дело в том, что в предыдущих двух случаях мы используем базы данных. У нас есть либо данные с лиц, либо данные с картинок, либо данные с эмоциями с видеороликов. Если у нас этого нет, если мы не можем это отснять, как научить робота брать объекты? Это мы делаем автоматически - мы не знаем, как это работает. Другой пример: составлять большие базы данных в компьютерных играх сложно, да и не нужно, можно сделать гораздо проще.

Все, наверное, слышали про успехи deep reinforcement learning в Atari и в го.

Кто слышал про Atari? Ну кто-то слышал, хорошо. Про AlphaGo думаю слышали все, поэтому я даже не буду рассказывать, что конкретно там происходит.

Что происходит в Atari? Слева как раз изображена архитектура этой нейронной сети. Она обучается, играя сама с собой для того, чтобы получить максимальное вознаграждение. Максимальное вознаграждение - это максимально быстрый исход игры с максимально большим счетом.

Справа вверху - последний слой нейронной сети, который изображает всё количество состояний системы, которая играла сама против себя всего лишь в течение двух часов. Красным изображены желательные исходы игры с максимальным вознаграждением, а голубым - нежелательные. Сеть строит некое поле и движется по своим обученным слоям в то состояние, которого ей хочется достичь.

В робототехнике ситуация состоит немного по-другому. Почему? Здесь у нас есть несколько сложностей. Во-первых, у нас не так много баз данных. Во-вторых, нам нужно координировать сразу три системы: восприятие робота, его действия с помощью манипуляторов и его память - то, что было сделано в предыдущем шаге и как это было сделано. В общем это все очень сложно.

Дело в том, что ни одна нейронная сеть, даже deep learning на данный момент, не может справится с этой задачей достаточно эффективно, поэтому deep learning только исключительно кусочки того, что нужно сделать роботам. Например, недавно Сергей Левин предоставил систему, которая учит робота хватать объекты.

Вот здесь показаны опыты, которые он проводил на своих 14 роботах-манипуляторах.

Что здесь происходит? В этих тазиках, которые вы перед собой видите, различные объекты: ручки, ластики, кружки поменьше и побольше, тряпочки, разные текстуры, разной жесткости. Неясно, как научить робота захватывать их. В течение многих часов, а даже, вроде, недель, роботы тренировались, чтобы уметь захватывать эти предметы, составлялись по этому поводу базы данных.

Базы данных - это некий отклик среды, который нам нужно накопить для того, чтобы иметь возможность обучить робота что-то делать в дальнейшем. В дальнейшем роботы будут обучаться на этом множестве состояний системы.

Нестандартные применения нейронных сетей

Итак, ученые Стэнфорда недавно придумали очень необычное применение нейронной сети CNN для предсказания бедности. Что они сделали?

На самом деле концепция очень проста. Дело в том, что в Африке уровень бедности зашкаливает за все мыслимые и немыслимые пределы. У них нет даже возможности собирать социальные демографические данные. Поэтому с 2005 года у нас вообще нет никаких данных о том, что там происходит.

Учёные собирали дневные и ночные карты со спутников и скармливали их нейронной сети в течение некоторого времени.

Нейронная сеть была преднастроена на ImageNet"е. То есть первые слои фильтров были настроены так, чтобы она умела распознавать уже какие-то совсем простые вещи, например, крыши домов, для поиска поселения на дневных картах. Затем дневные карты были сопоставлены с картами ночной освещенности того же участка поверхности для того, чтобы сказать, насколько есть деньги у населения, чтобы хотя бы освещать свои дома в течение ночного времени.

Здесь вы видите результаты прогноза, построенного нейронной сетью. Прогноз был сделан с различным разрешением. И вы видите - самый последний кадр - реальные данные, собранные правительством Уганды в 2005 году.

Можно заметить, что нейронная сеть составила достаточно точный прогноз, даже с небольшим сдвигом с 2005 года.

Были конечно и побочные эффекты. Ученые, которые занимаются deep learning, всегда с удивлением обнаруживают разные побочные эффекты. Например, как те, что сеть научилась распознавать воду, леса, крупные строительные объекты, дороги - все это без учителей, без заранее построенных баз данных. Вообще полностью самостоятельно. Были некие слои, которые реагировали, например, на дороги.

И последнее применение о котором я хотела бы поговорить - семантическая сегментация 3D изображений в медицине. Вообще medical imaging - это сложная область, с которой очень сложно работать.

Для этого есть несколько причин.

• У нас очень мало баз данных. Не так легко найти картинку мозга, к тому же повреждённого, и взять ее тоже ниоткуда нельзя.
• Даже если у нас есть такая картинка, нужно взять медика и заставить его вручную размещать все многослойные изображения, что очень долго и крайне неэффективно. Не все медики имеют ресурсы для того, чтобы этим заниматься.
• Нужна очень высокая точность. Медицинская система не может ошибаться. При распознавании, например, котиков, не распознали - ничего страшного. А если мы не распознали опухоль, то это уже не очень хорошо. Здесь особо свирепые требования к надежности системы.
• Изображения в трехмерных элементах - вокселях, не в пикселях, что доставляет дополнительные сложности разработчикам систем.

Где это применяется: определение повреждений после удара, для поиска опухоли в мозгу, в кардиологии для определения того, как работает сердце.

Вот пример для определения объема плаценты.

Автоматически это работает хорошо, но не настолько, чтобы это было выпущено в производство, поэтому пока только начинается. Есть несколько стартапов для создания таких систем медицинского зрения. Вообще в deep learning очень много стартапов в ближайшее время. Говорят, что venture capitalists в последние полгода выделили больше бюджета на стартапы обрасти deep learning, чем за прошедшие 5 лет.

Эта область активно развивается, много интересных направлений. Мы с вами живем в интересное время. Если вы занимаетесь deep learning, то вам, наверное, пора открывать свой стартап.

Ну на этом я, наверное, закруглюсь. Спасибо вам большое.

Вопросы искусственного интеллекта и нейронных сетей в настоящее время становится популярным, как никогда ранее. Множество пользователей все чаще и чаще обращаются в с вопросами о том, как работают нейронные сети, что они из себя представляют и на чём построен принцип их деятельности?

Эти вопросы вместе с популярностью имеют и немалую сложность, так как процессы представляют собой сложные алгоритмы машинного обучения, предназначенные для различных целей, от анализа изменений до моделирования рисков, связанных с определёнными действиями.

Что такое нейронные сети и их типы?

Первый вопрос, который возникает у интересующихся, что же такое нейронная сеть? В классическом определении это определённая последовательность нейронов, которые объединены между собой синапсами. Нейронные сети являются упрощённой моделью биологических аналогов.

Программа, имеющая структуру нейронной сети, даёт возможность машине анализировать входные данные и запоминать результат, полученный из определённых исходников. В последующем подобный подход позволяет извлечь из памяти результат, соответствующий текущему набору данных, если он уже имелся в опыте циклов сети.

Многие воспринимают нейронную сеть, как аналог человеческого мозга. С одной стороны, можно считать это суждение близким к истине, но, с другой стороны, человеческий мозг слишком сложный механизм, чтобы была возможность воссоздать его с помощью машины хотя бы на долю процента. Нейронная сеть — это в первую очередь программа, основанная на принципе действия головного мозга, но никак не его аналог.

Нейронная сеть представляет собой связку нейронов, каждый из которых получает информацию, обрабатывает её и передаёт другому нейрону. Каждый нейрон обрабатывает сигнал совершенно одинаково.

Как тогда получается различный результат? Все дело в синапсах, которые соединяют нейроны друг с другом. Один нейрон может иметь огромное количество синапсов, усиливающих или ослабляющих сигнал, при этом они имеют особенность изменять свои характеристики с течением времени.

Именно правильно выбранные параметры синапсов дают возможность получить на выходе правильный результат преобразования входных данных.

Определившись в общих чертах, что собой представляет нейронная сеть, можно выделить основные типы их классификации. Прежде чем приступить к классификации необходимо ввести одно уточнение. Каждая сеть имеет первый слой нейронов, который называется входным.

Он не выполняет никаких вычислений и преобразований, его задача состоит только в одном: принять и распределить по остальным нейронам входные сигналы. Это единственный слой, который является общим для всех типов нейронных сетей, дальнейшая их структура и является критерием для основного деления.

• Однослойная нейронная сеть. Это структура взаимодействия нейронов, при которой после попадания входных данных в первый входной слой сразу передаётся в слой выхода конечного результата. При этом первый входной слой не считается, так как он не выполняет никаких действий, кроме приёма и распределения, об этом уже было сказано выше. А второй слой производит все нужные вычисления и обработки и сразу выдаёт конечный результат. Входные нейроны объединены с основным слоем синапсами, имеющими различный весовой коэффициент, обеспечивающий качество связей.
• Многослойная нейронная сеть. Как понятно из определения, этот вид нейронных сетей помимо входного и выходного слоёв имеет ещё и промежуточные слои. Их количество зависит от степени сложности самой сети. Она в большей степени напоминает структуру биологической нейронной сети. Такие виды сетей были разработаны совсем недавно, до этого все процессы были реализованы с помощью однослойных сетей. Соответственно подобное решение имеет намного больше возможностей, чем её предок. В процессе обработки информации каждый промежуточный слой представляет собой промежуточный этап обработки и распределения информации.

В зависимости от направления распределения информации по синапсам от одного нейрона к другому, можно также классифицировать сети на две категории.

• Сети прямого распространения или однонаправленная, то есть структура, в которой сигнал движется строго от входного слоя к выходному. Движение сигнала в обратном направлении невозможно. Подобные разработки достаточно широко распространены и в настоящий момент с успехом решают такие задачи, как распознавание, прогнозы или кластеризация.
• Сети с обратными связями или рекуррентная. Подобные сети позволяют сигналу двигаться не только в прямом, но и в обратном направлении. Что это даёт? В таких сетях результат выхода может возвращаться на вход исходя из этого, выход нейрона определяется весами и сигналами входа, и дополняется предыдущими выходами, которые снова вернулись на вход. Таким сетям свойственна функция кратковременной памяти, на основании которой сигналы восстанавливаются и дополняются в процессе обработки.

Это не единственные варианты классификации сетей.

Их можно разделить на однородные и гибридные опираясь на типы нейронов, составляющих сеть. А также на гетероассоциативные или автоассоциативные, в зависимости от метода обучения сети, с учителем или без. Также можно классифицировать сети по их назначению.

Где используют нейронные сети?

Нейронные сети используются для решения разнообразных задач. Если рассмотреть задачи по степени сложности, то для решения простейших задач подойдёт обычная компьютерная программа, более
усложнённые задачи, требующие простого прогнозирования или приближенного решения уравнений, используются программы с привлечением статистических методов.

А вот задачи ещё более сложного уровня требуют совсем иного подхода. В частности, это относится к распознаванию образов, речи или сложному прогнозированию. В голове человека подобные процессы происходят неосознанно, то есть, распознавая и запоминая образы, человек не осознаёт, как происходит этот процесс, а соответственно не может его контролировать.

Именно такие задачи помогают решить нейронные сети, то есть то есть они созданы чтобы выполнять процессы, алгоритмы которых неизвестны.

Таким образом, нейронные сети находят широкое применение в следующих областях:

• распознавание, причём это направление в настоящее время самое широкое;
• предсказание следующего шага, эта особенность применима на торгах и фондовых рынках;
• классификация входных данных по параметрам, такую функцию выполняют кредитные роботы, которые способны принять решение в одобрении займа человеку, полагаясь на входной набор разных параметров.

Способности нейросетей делают их очень популярными. Их можно научить многому, например, играть в игры, узнавать определённый голос и так далее. Исходя из того, что искусственные сети строятся по принципу биологических сетей, их можно обучить всем процессам, которые человек выполняет неосознанно.

Что такое нейрон и синапс?

Так что же такое нейрон в разрезе искусственных нейросетей? Под этим понятием подразумевается единица, которая выполняет вычисления. Она получает информацию со входного слоя сети, выполняет с ней простые вычисления и проедает её следующему нейрону.

В составе сети имеются три типа нейронов: входной, скрытый и выходной. Причём если сеть однослойная, то скрытых нейронов она не содержит. Кроме этого, есть разновидность единиц, носящих названия нейрон смещения и контекстный нейрон.

Каждый нейрон имеет два типа данных: входные и выходные. При этом у первого слоя входные данные равны выходным. В остальных случаях на вход нейрона попадает суммарная информация предыдущих слоёв, затем она проходит процесс нормализации, то есть все значения, выпадающие из нужного диапазона, преобразуются функцией активации.

Как уже упоминалось выше, синапс — это связь между нейронами, каждая из которых имеет свою степень веса. Именно благодаря этой особенности входная информация видоизменяется в процессе передачи. В процессе обработки информация, переданная синапсом, с большим показателем веса будет преобладающей.

Получается, что на результат влияют не нейроны, а именно синапсы, дающие определённую совокупность веса входных данных, так как сами нейроны каждый раз выполняют совершенно одинаковые вычисления.

При этом веса выставляются в случайном порядке.

Схема работы нейронной сети

Чтобы представить принцип работы нейронной сети не требуется особых навыков. На входной слой нейронов поступает определённая информация. Она передаётся посредством синапсов следующему слою, при этом каждый синапс имеет свой коэффициент веса, а каждый следующий нейрон может иметь несколько входящих синапсов.

В итоге информация, полученная следующим нейроном, представляет собой сумму всех данных, перемноженных каждый на свой коэффициент веса. Полученное значение подставляется в функцию активации и получается выходная информация, которая передаётся дальше, пока не дойдёт до конечного выхода. Первый запуск сети не даёт верных результатов, так как сеть, ещё не натренированная.

Функция активации применяется для нормализации входных данных. Таких функций много, но можно выделить несколько основных, имеющих наиболее широкое распространение. Их основным отличием является диапазон значений, в котором они работают.

• Линейная функция f(x) = x, самая простая из всех возможных, используется только для тестирования созданной нейронной сети или передачи данных в исходном виде.
• Сигмоид считается самой распространённой функцией активации и имеет вид f(x) = 1 / 1+e-×; при этом диапазон её значений от 0 до 1. Она ещё называется логистической функцией.
• Чтобы охватить и отрицательные значения используют гиперболический тангенс. F(x) = e²× - 1 / e²× + 1 — такой вид имеет эта функция и диапазон который она имеет от -1 до 1. Если нейронная сеть не предусматривает использование отрицательных значений, то использовать её не стоит.

Для того чтобы задать сети данные, которыми она будет оперировать необходимы тренировочные сеты.

Интеграция — это счётчик, который увеличивается с каждым тренировочным сетом.

Эпоха — это показатель натренированности нейронной сети, этот показатель увеличивается каждый раз, когда сеть проходит цикл полного набора тренировочных сетов.

Соответственно, чтобы проводить тренировку сети правильно нужно выполнять сеты, последовательно увеличивая показатель эпохи.

В процессе тренировки будут выявляться ошибки. Это процентный показатель расхождения между полученным и желаемым результатом. Этот показатель должен уменьшаться в процессе увеличения показателя эпохи, в противном случае где-то ошибка разработчика.

Что такое нейрон смещения и для чего он нужен?

В нейронных сетях есть ещё один вид нейронов — нейрон смещения. Он отличается от основного вида нейронов тем, что его вход и выход в любом случае равняется единице. При этом входных синапсов такие нейроны не имеют.

Расположение таких нейронов происходит по одному на слой и не более, также они не могут соединяться синапсами друг с другом. Размещать такие нейроны на выходном слое не целесообразно.

Для чего они нужны? Бывают ситуации, в которых нейросеть просто не сможет найти верное решение из-за того, что нужная точка будет находиться вне пределов досягаемости. Именно для этого и нужны такие нейроны, чтобы иметь возможность сместить область определения.

То есть вес синапса меняет изгиб графика функции, тогда как нейрон смещения позволяет осуществить сдвиг по оси координат Х, таким образом, чтобы нейросеть смогла захватить область недоступную ей без сдвига. При этом сдвиг может быть осуществлён как вправо, так и влево. Схематически нейроны сдвига обычно не обозначаются, их вес учитывается по умолчанию при расчёте входного значения.

Также нейроны смещения позволят получить результат в том случае, когда все остальные нейроны выдают 0 в качестве выходного параметра. В этом случае независимо от веса синапса на каждый следующий слой будет передаваться именно это значение.

Наличие нейрона смещения позволит исправить ситуацию и получить иной результат. Целесообразность использования нейронов смещения определяется путём тестирования сети с ними и без них и сравнения результатов.

Но важно помнить, что для достижения результатов мало создать нейронную сеть. Её нужно ещё и обучить, что тоже требует особых подходов и имеет свои алгоритмы. Этот процесс сложно назвать простым, так как его реализация требует определённых знаний и усилий.

Начнем рассмотрение материала с ознакомления и определения самого понятия искусственной нейронной системы.

Может рассматриваться как аналоговый вычислительный комплекс, в котором используются простые элементы обработки данных, в основном параллельно соединены друг с другом. Элементы обработки данных выполняют очень простые логические или арифметические операции над своими входными данными. Основой функционирования искусственной нейронной системы является то, что с каждым элементом такой системы связаны весовые коэффициенты. Эти весовые коэффициенты представляют информацию, хранящуюся в системе.

Схема типового искусственного нейрона

Нейрон может иметь много входов, но только один выход. Человеческий мозг содержит примерно нейронов, и каждый нейрон может иметь тысячи соединений с другими. Входные сигналы нейрона умножаются на весовые коэффициенты и складываются для получения суммарного входа нейрона — I :

Рис. 1.Типовой искусственный нейрон

Функция, которая связывает выход нейрона с его входами, называется функцией активизации. Она имеет вид сигмоидальнои функции θ . Формализация реакции нейрона состоит в том, что исходный сигнал направляется к одной из границ при получении очень маленьких и очень больших входных сигналов. Кроме того, с каждым нейроном связано пороговое значение — θ , которое в формуле вычисления выходного сигнала вычитается из общего входного сигнала. В результате, выходной сигнал нейрона — О часто описывается следующим образом:

Структура сети с обратным распространением" src="https://libtime.ru/uploads/images/00/00/01/2014/06/27/set-s-obratnym-rasprostraneniyem.png.pagespeed.ce.O_0jCrJsLr.png" alt="Структура сети с обратным распространением" width="450" height="370">

Рис. 2. Сеть с обратным распространением

Сеть с обратным распространением , как правило, делится на три сегмента, хотя могут быть сформированы также дополнительные сегменты. Сегменты (сегмент), находящиеся между входным и выходным сегментами, называются скрытыми сегментами, поскольку внешний мир воспринимает наглядно только входной и выходной сегменты. Сеть, которая вычисляет значение логической операции «исключающее ИЛИ», выдает на выходе истинное значение, только в случаях, когда не на всех ее входах есть истинные значения или не на всех входах являются ошибочные значения. Количество узлов в скрытом секторе могут варьироваться в зависимости от цели проекта.

Характеристики нейронных сетей

Следует отметить, что нейронные сети не требуют программирования в обычном смысле этого слова. Для обучения нейронных сетей применяются специальные алгоритмы обучения нейронных сетей, такие как встречное распространение и обратное распространение. Программист «программирует» сеть, задавая входные данные и соответствующие выходные данные. Сеть обучается, автоматически корректируя весовые коэффициенты для синаптических соединений между нейронами.

Весовые коэффициенты, вместе с пороговыми значениями нейронов, определяют характер распространения данных по сети и, тем самым, задают правильный отклик на данные, используемые в процессе обучения. Обучение сети с целью получения правильных ответов может потребовать много времени. Насколько много зависит от того, какое количество образов должна быть усвоена в ходе обучения сети, а также от возможностей применяемых аппаратных и вспомогательных программных средств. Однако, по его завершении обучения сеть способна давать ответы с высокой скоростью.

По своей архитектуре искусственная нейронная система отличается от других вычислительных систем. В классической информационной системе реализуется возможность соединения дискретной информации с элементами памяти. Например, обычно, информационная система сохраняет данные о конкретном объекте в группе смежных элементов памяти. Следовательно, возможность доступа и манипулирования данными достигается за счет создания взаимно однозначной связи между атрибутами объекта и адресами ячеек памяти, в которых они записаны.

В отличие от таких систем, модели искусственных нейронных систем разрабатываются на основе современных теорий функционирования мозга, согласно которым информация представлена в мозге при помощи весовых коэффициентов. При этом непосредственной корреляции между конкретным значением весового коэффициента и конкретным элементом сохраненной информации не существует.

Такое распределенное представление информации аналогично технологии сохранения и представления изображений, которая используется в голограммах. Согласно этой технологии линии голограммы действуют, как дифракционные решетки. С их помощью, при прохождении лазерного луча, воспроизводится сохраненное изображение, однако, сами данные не подвергаются непосредственной интерпретации.

Нейронная сеть выступает в роли приемлемого средства решения задачи, когда присутствует большое количество эмпирических данных, но нет алгоритма, который был бы способен обеспечить получение достаточно точного решения с необходимой скоростью. В данном контексте технология представления данных искусственной нейронной системы имеет существенные преимущества перед другими информационными технологиями. Эти преимущества можно сформулировать следующим образом:

1. Память нейронной сети является отказоустойчивой. При удалении отдельных частей нейронной сети происходит лишь снижение качества информации, в ней сохраняется, но не полное ее исчезновение. Это происходит потому, что информация хранится в распределенной форме.
2. Качество информации в нейронной сети, которая подлежит сокращению, снижается постепенно, пропорционально той части сети, была удалена. Катастрофической потери информации не происходит.
3. Данные в нейронной сети хранятся естественным образом с помощью ассоциативной памяти. Ассоциативной памятью называют такую память, в которой достаточно выполнить поиск частично представленных данных, чтобы полностью восстановить всю информацию. В этом состоит отличие ассоциативной памяти от обычной памяти, в которой получение данных осуществляется путем указания точного адреса соответствующих элементов памяти.
4. позволяют выполнять экстраполяцию и интерполяцию на основе информации, хранящейся в них. То есть, обучение позволяет придать сети способности осуществлять поиск важных особенностей или связей в данных. После этого сеть в состоянии экстраполировать и выявлять связи в новых данных, что к ней поступают. Например, в одном эксперименте было проведено обучение нейронной сети на гипотетическом примере. После окончания обучения сеть приобрела способность правильно отвечать на вопросы, по которым обучение не проводилось.
5. Нейронные сети — пластичны. Даже после удаления определенного количества нейронов может быть проведено повторное обучение сети до ее первичного уровня (конечно, если в ней осталась достаточное количество нейронов). Такая особенность является также характерной для мозга человека, в котором могут быть повреждены отдельные части, но со временем, с помощью обучения, достигнута первичного уровня навыков и знаний.

Благодаря таким особенностям искусственные нейронные системы становятся очень привлекательными для применения в роботизированных космических аппаратах, оборудовании нефтепромышленности, подводных аппаратах, средствах управления технологическими процессами и в других технических устройствах , которые должны функционировать длительное время без ремонта в неблагоприятной среде. Искусственные нейронные системы не только позволяют решить проблему надежности, но и предоставляют возможность уменьшить эксплуатационные расходы благодаря своей пластичности.

Однако, в целом, искусственные нейронные системы не очень хорошо подходят для создания приложений, в которых требуются сложные математические расчеты или поиск оптимального решения. Кроме того, применение искусственной нейронной системы не будет лучшим вариантом в случае, если существует алгоритмическое решение, которое уже предоставило положительный результат вследствие практического применения для решения подобных задач.