2 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

С чего начать изучение нейронных сетей

Изучаем нейронные сети: с чего начать

    Подборки, 11 июня 2016 в 17:59

В данной статье собраны материалы — в основном русскоязычные — для базового изучения искусственных нейронных сетей.

Искусственная нейронная сеть, или ИНС — математическая модель, а также ее программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Наука нейронных сетей существует достаточно давно, однако именно в связи с последними достижениями научно-технического прогресса данная область начинает обретать популярность.

Книги

Начнем подборку с классического способа изучения — с помощью книг. Мы подобрали русскоязычные книги с большим количеством примеров:

  • Ф. Уоссермен, Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. 1992 г.
    В книге в общедоступной форме излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Описана структура нейронных сетей и различные алгоритмы их настройки. Отдельные главы посвящены вопросам реализации нейронных сетей.
  • С. Хайкин, Нейронные сети: Полный курс. 2006 г.
    Здесь рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач, а также обширную библиографию.

Видео

Нет ничего доступнее и понятнее, чем визуальное обучение при помощи видео:

  • Чтобы понять,что такое вообще машинное обучение, посмотрите вот эти две лекции от ШАДа Яндекса.
  • Введение в основные принципы проектирования нейронных сетей — отлично подходит для продолжения знакомства с нейронными сетями.
  • Курс лекций по теме «Компьютерное зрение» от ВМК МГУ. Компьютерное зрение — теория и технология создания искусственных систем, которые производят обнаружение и классификацию объектов в изображениях и видеозаписях. Эти лекции можно отнести к введению в эту интересную и сложную науку.

Образовательные ресурсы и полезные ссылки

  • Портал искусственного интеллекта.
  • Лаборатория «Я — интеллект».
  • Нейронные сети в Matlab.
  • Нейронные сети в Python (англ.):
    • Классификация текста с помощью нейронных сетей и TensorFlow;
    • Простой классификатор изображений.
  • Нейронная сеть на JavaScript.

Серия наших публикаций по теме

Ранее у нас публиковался уже курс #neuralnetwork@tproger по нейронным сетям. В этом списке публикации для вашего удобства расположены в порядке изучения:

Как обучить свою первую нейросеть

Главным трендом последних нескольких лет, безусловно, можно назвать нейросети, машинное обучение и все, что с ними связано. И на то есть серьезные причины, ведь в последнее время нейронные сети удивляют своими умениями. Мало того, что нейросеть уже может нарисовать портреты людей по одним только их голосам и «оживлять» портреты Достоевского и Мэрилин Монро, так она еще способна показать, как вы будете выглядеть через 20, 30 и даже 50 лет! Конечно, все это делает не одна нейросеть — в мире существует множество подобных разработок, которыми занимаются специалисты по Data Science.

Научиться обучать нейросети гораздо проще, чем кажется

Как появились нейросети

Все началось с попыток ученых приблизить принцип работы компьютера к образу мышления человека. На это ушли десятилетия исследований, и в итоге это стало возможным при помощи нейросетей — компьютерных систем, собранных из сотен, тысяч или миллионов искусственных клеток мозга, которые способны обучаться и действовать по принципу, чрезвычайно похожему на то, как работает мозг человека.

Конечно, нельзя говорить, что нейронная сеть — это точная искусственная копия мозга. Важно отметить, что нейросеть — это прежде всего компьютерная симуляция: такие сети созданы посредством программирования обычных компьютеров, в которых традиционным образом работают обычные транзисторы, объединенные в логические связи.

Как нейросеть генерирует новые фото

Из чего состоят нейросети

Обычная искусственная нейронная сеть состоит из десятков, сотен, тысяч или даже миллионов искусственных нейронов. Их называют блоками — они выстроены в слои, где каждый блок соединен с соседним. Есть блоки ввода, с помощью которых нейросеть получает информацию, и блоки вывода — они как раз отвечают за результат обработки.

Когда сеть обучается, образцы информации «скармливают» ей через блоки ввода, а затем добираются до блоков вывода. Например, можно показать нейросети огромное количество фотографий стульев и столов, максимально доступно объяснив ей разницу между этими предметами мебели. А затем попросить ее распознать объект на картинке, где изображен шкаф. В зависимости от того, насколько эффективно вы обучили нейросеть, она попытается отнести увиденное к категории, основываясь на имеющемся опыте.

Как обучают нейросети

Нейросети обучаются «методом обратного распространения ошибки». С его помощью удается сопоставить выходные данные с теми данными, которые ожидалось получить, и использовать различия между этими данными для внесения изменения в связи между блоками, занятыми в сети. Чем больше обучается нейронная сеть, тем быстрее получается свести до нуля разницу между желаемым и реальным результатами.

Одна из моделей машинного обучения

Как только нейросеть прошла обучение с использованием достаточного количества примеров, она достигает стадии, когда вы можете предоставить ей совершенно новый набор вводных данных, которого она никогда не видела, и следить за ее реакцией.

Области использования нейросетей ничем не ограничены. Так, они могут осуществлять поиск по картинке или выступать в роли голосового ассистента — та же Алиса уже максимально приблизилась по своему поведению к реальному человеку. Или высчитывать вероятность заболеваний, находить опухоли на снимках, бороться с мошенниками и так далее.

Можно ли самому научиться работать с нейросетями

Раньше такая возможность предоставлялась только ученым, поскольку наработки в области нейронных сетей и машинного обучения были слишком «сырыми». Но сейчас любая технологическая компания генерирует огромный объем данных, который нужно обрабатывать, чтобы затем на его основе оптимизировать бизнес и проанализировать перспективы. Для этого и других задач, связанных с нейросетями и машинным обучением, нужны специалисты по Data Science.

Как им стать? Самостоятельно сделать это почти невозможно. Это серьезная специализация, которая требует взаимодействия с теми, кто уже работает в данной области. Поэтому школа данных SkillFactory открывает новый набор на полный курс по Data Science. В рамках курса профессионалы отрасли, в том числе сотрудники Яндекса и NVIDIA, обучают тонкостям работы, о которых не пишут в учебниках.

Все преподаватели — специалисты в области Data Science

С помощью этого курса можно освоить науку по работе с данными с нуля, даже если вы ни разу в жизни не занимались программированием. Он позволяет получить все навыки, необходимые специалисту по Data Science — от программирования на Python, в том числе углубленного изучения Pandas для анализа данных, до машинного обучения, глубинного обучения и исследования данных. Курс состоит примерно из 20% теории и 80% практики, поскольку только на реальных примерах возможность стать профи в этой области.

Программа курса рассчитана на 12 месяцев

В процессе обучения вы сможете создавать свои проекты в сфере распознавания изображений, NLP и скоринга. Вместе с преподавателями и менторами разберетесь в деталях работы и получите необходимую обратную связь. Кроме того, в SkillFactory помогают с трудоустройством и рекомендуют к стажировке в крупных компаниях. Например, выпускники получают возможность работать в «Альфа-Банке», Bayer, Henkel, «Сбербанке» и других ведущих организациях.

По окончании обучения выдается сертификат

Присоединяйтесь к курсу уже сейчас и получите скидку 15% на обучение по промокоду Hi-news (действует до 15.02.2020). Набор совсем скоро закончится, поэтому времени на раздумья не так много.

Нейросети. Самый полный гайд. Часть 1 для чего нужны нейросети

Всем привет, сегодня мы с вами поговорим о такой области программирования как нейросети. Для чего они нужны, когда их придумали, ну и конечно как они работают. Статья получилась такая большая, что я решил разбить её на три части. В этой части описано для чего нужны нейросети, а если интересно узнать чем всё закончится, или посмотрите ролик, или дождитесь второй и третей части. Вот в ролике всё целиком.

Первая часть. Для чего нужны нейросети.

Для того что бы понять что же такое нейросети и для чего они нужны, нам стоит вообще понять суть решения задач при помощи электронно-вычислительных машин. В общем случае любая задача решается на компьютере в 6 этапов:

1. Постановка задачи. В ходе этого этапа происходит подготовка к решению, а так же запись всех исходных данных и требуемого результата.

2. Формализация. Т.е. запись на каком либо формальном языке процесса превращения исходных данных в результат. Чаще всего это язык математики или формальной логики.

3. Создание алгоритма.

4. Запись алгоритма, на каком либо компьютерном языке.

5. Тестирование и отладка.

6. Проведение расчетов и анализ результатов.

Как видим, три первых пункта вообще никоим образом не относятся к компьютеру. А 6-й пункт уже относиться не столько к программированию, сколько к практике. Теперь и вы наглядно можете видеть, что большая часть программирования – это не столько нажимание на кнопочки, сколько размышления над тем или иным алгоритмом, которые довольно часто сливаются в размышления над смыслом жизни. Так же понятно, что удачные алгоритмы можно создавать и вовсе не знаю ни одного языка программирования. На практике это означает что человеку, который освоил создание программ на одном языке программирования, будет гораздо проще освоить другой язык, чем человеку, который вообще не сведущ в программировании.

Весь этот список, более менее понятен любому человеку. Кроме, быть может, третьего пункта. Если не знать что такое алгоритм нельзя и понять что требуется. Хотя всем нам на интуитивном уровне ясно, что это, но даже немногие программисты знают, что в информатике у этого слова есть довольно чёткое определение.

Алгоритм — это строго детерминированная последовательность действий, описывающая процесс преобразования объекта из начального состояния в конечное, записанная с помощью понятных исполнителю команд. Думаю что только слово «детерминированная», может вызвать вопросы. Это слово означает что алгоритм должен состоять из самых простых и однозначных действий, который способен выполнить исполнитель.

Пример: «сделай мне бутер», это не детерминированная команда.

«Отрежь хлеб», «отрежь колбасу», «положи колбасу на хлеб» — уже гораздо более детерминированные команды. Ведь согласитесь, бутер можно сделать и без колбасы или с колбасой и маслом.

Так же в жизни очень многие тру-программисты вовсе не записывают алгоритм отдельно, постоянно держа его целиком у себя в голове. Это привычка о двух концах. С одной стороны она экономит время, с другой стороны из-за неё происходят порой самые глупые и труднонаходимые ошибки. Но в любом случае не записывание алгоритма на бумаге, не означает не создание его в голове. Прежде чем начать клацать на кнопочки, любой человек обязательно создаст алгоритм работы программы у себя в голове.

Кстати для записи алгоритмов есть специальный язык – блок схемы. Большинство из тех кто изучал программирование в учебном заведении его узнает. Остальные, даже вполне успешные программисты, понятия не имеют что это такое.

Теперь зная об алгоритмах, мы с вами должны ответить для себя на такой вопрос. Можно ли при помощи алгоритмов описать любую последовательность действий, которая не противоречит законам физики и математики. Пример: сможем ли мы написать алгоритм движения боевого шагающего паука-робота, если до этого были очень успешны в написании других алгоритмов. Ответ – да. Если выполнены два пункта из списка выше, то и третий не должен создать проблем. Давайте сейчас вместе попытаемся приступить к решению данной задачи. И всё по науке, по пунктам.

1. Исходные данные и результат.

Исходные данные: Робот – 1 штука. Ноги – 6 штук. Суставы на ногах – 3 штуки на каждой. Степени свободы у каждого сустава – по одной. Начальные координаты каждой ноги и сустава. Начальные углы в суставах робота. Начальная координата центра робота.

Результат: робот сместился на Х метров в указанном направлении.

На этом этапе мы должны чётенько расписать опираясь на законы Ньютона куда и когда послать усилие на сервопривод чтобы нога передвинулась в необходимое нам место.

3. Написание Алгоритма.

Теперь зная, куда и когда двигаются ноги, мы должны расписать последовательность их движения, отталкиваясь от взаимного их расположения и координаты куда нам требуется попасть. Алгоритм будет громадный, с кучей разных условий, но он будет работать.

4. Превратим всё это в строчки кода.

5. Зальём в голову микрочип робота.

6. Отправим робота на прогулку.

Да, я вам не сказал что робот у нас запитан не от святого духа, а от энергии, которую вырабатывает топливный генератор. Во время его путешествия, часть топлива сгорела и масса робота стала меньше начальной отчего он потерял равновесие и упал.

Ну не беда, теперь вы знаете что в начальные данные нужно внести массу, и все вычисления переписать с учётом нового параметра и заодно внести правки в алгоритм. Ок, сделано. Снова робот отправляется на прогулку. И ему случайно отстреливают правую переднюю ногу, это же боевой робот. Средняя правая нога ждёт результата от передней. Ведь она должна шевелиться после неё. Но от неё нет результата, у нас больше НЕТ правой передней ноги. Приехали, дальше робот не пойдёт. Теперь нужно переписать алгоритм, чтобы он работал без передней правой ноги. И конечно, без передней левой, и без средней задней. И без второй фаланги задней левой. И для каждого из этих случаев нам нужен НОВЫЙ алгоритм. Пускай и не радикально другой, но всё же новый. Итого нужно написать 100500 алгоритмов, и если какой то забыли, то это всплывёт в самый неподходящий момент.

Разумеется возникла идея создать такой алгоритм который мог бы подстроится к изменениям прям на ходу. Ведь паук в природе как то передвигается если ему оторвать ногу. Это и было зарождением нейросетей. По сути нейросеть – это такой алгоритм, который не нужно записывать в привычном понимании. Мы строим некую логическую конструкцию с начальными параметрами, а дальше она сама обучается, по каким-нибудь правилам, и принимает решение в каждом конкретном случае самостоятельно, исходя из старого опыта. История возникновения нейросетей отправляет нас прямиком к 1943 год, т.е. нейросети придумали сразу, как только появились ЭВМ. Но вот беда, в те времени один нейрон был размером с холодильник, а для серьёзных задач нейронов требовались сотни и даже тысячи. Почесав затылки, тогдашние программисты и инженеры сказали что мы и так всё сделаем без ваших нейросетей и отринули данную идею. Вновь к нейросетям вернулись только через 30 лет, за это время компьютеры шагнули невероятно далеко, на целых 4 поколения. В 71-м как вы помните, изобрели первый процессор. А в 75-м на этих крутейших по тем временам компам японский программист Кунихико Фукусима создал так называемый когнитрон – нейронную сеть умеющую выполнять логическую операцию «или». Вдумайтесь 30 лет от задумки да простейшей реализации.

Из вышесказанного вытекает и функция нейросетей. Они нужны тогда когда классические алгоритмы плохо справляются с задачей, или же условия задачи могут немного измениться в процессе её выполнения, что потребует новый классический алгоритм.

Примеров применения нейросетей сегодня можно привести целую кучу. Очень популярны в последнее время нейросети распознающие образы. Такие используются в автомобилях Тесла например. Одна нейросеть переводит окружающий мир в 3D модель, а другая управляет автомобилем вместо человека.

Создание искусственного интеллекта – тоже пример использования нейросетей. Голова у Яндекс Алисы, или эпловской Сири, не из классических алгоритмов состоит, а из множества нейрончиков. Именно нейросети распознают вашу речь когда вы спрашиваете что то у гугла, и делают подборку песен, которая вам скорее всего понравиться. А ещё они всё больше вытесняет работников техподдержки, заставляя нас кричать в трубку: «Я хочу поговорить с человеком!». Если честно, всего 6 лет назад когда я смотрел фильм «Элизиум: Рай не на Земле», я и представить не мог себя в ситуации когда я буду спорить с роботом, и просить его переключить на человека. Но я думаю что с подобной проблемой сталкивались уже многие. Сейчас способности ИИ, оставляют желать лучшего, но скорость развития этих гомункулов поражает. И спустя те же 6 лет, человек в тех поддержке будет такой же редкостью, как сегодня использование DVD-дисков.

Несмотря на относительную тупизну, нейросети и сегодня влияют на вашу жизнь, и быть может даже больше чем вы думаете. Именно они решают, дать вам кредит в банке или отказать, какой фильм или музыка вам может понравиться, и какую рекламу вам показать, анализируя ваш сёрфинг интернета, а быть может и подслушавшая за вами через телефон.

Источники:

http://tproger.ru/digest/learning-neuroweb-all-for-begin/
http://hi-news.ru/technology/kak-obuchit-svoyu-pervuyu-nejroset.html
http://pikabu.ru/story/neyroseti_samyiy_polnyiy_gayd_chast_1_dlya_chego_nuzhnyi_neyroseti_7124411

Читать еще:  Можно ли вылечить гипотериоз
Ссылка на основную публикацию
Статьи c упоминанием слов:

Adblock
detector