Нейронная сеть своими руками


Обучение нейронных сетей методом обратного распространения ошибки.

Выбор редактора Машинное обучение нейросеть Статьи. Если вы помните школьную программу по биологии, то ответ скорее всего сразу пришел вам в голову. Насколько их меньше, чем у человека? Искусственный нейрон - это тот же биологический нейрон, но только сильно упрощенный. Другими словами внутри любого нейрона сигнал обрабатывается всегда одинаково. Традиционные лекции мертвы — это я говорю вам, как преподаватель GT. Вы решаете уравнения с помощью каких-то компьютерных программ. Если нейросети скормить пару тысяч фотографий и указать, где на них котики, то она сможет с большой вероятностью найти кота на новой фотографии.

Нейронная сеть своими руками

Что нам стоит сеть построить / Хабрахабр

Последние сверху Первые сверху

Ярослав к записи Бортовой компьютер для авто на Arduino своими руками за 25$.  0. Соответственно, нейронная сеть берет на вход два числа и должна на выходе дать другое число — ответ. Искусственные нейронные сети - история создания. Впервые о нейронных сетях начали говорить в далеких х годах прошлого века. В период с по год были представлены миру первые две основополагающие ученые работы. Этим видео я хочу показать насколько просто сегодня использовать нейронные сети. Вокруг меня довольно много людей одержимы идеей того, что нейронки может. Пришло время, чтобы вечера посидеть и сделать всё своими руками, разобраться и понять.  У приведённой функции активации очень хороший дифференциал: Нейронная сеть.

Нейронная сеть своими руками

Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозгеи при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети У. После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в практических целях: ИНС представляют собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров искусственных нейронов.

Такие процессоры обычно довольно просты особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах. Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналамикоторые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам.

И, тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие по отдельности простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи. Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами.

В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. В качестве образов могут выступать различные по своей природе объекты: При обучении сети предлагаются различные образцы образов с указанием того, к какому классу они относятся.

Образец, как правило, представляется как вектор значений признаков. При этом совокупность всех признаков должна однозначно определять класск которому относится образец.

В случае, если признаков недостаточно, сеть может соотнести один и тот же образец с несколькими классами, что неверно. По окончании обучения сети ей можно предъявлять неизвестные ранее образы и получать ответ о принадлежности к определённому классу.

Топология такой сети характеризуется тем, что количество нейронов в выходном слое, как правило, равно количеству определяемых классов. При этом устанавливается соответствие между выходом полки для цветов своими руками на стену в домашних условиях сети и классом, который он представляет.

Когда сети предъявляется некий образ, на одном из её выходов должен появиться признак того, что образ принадлежит этому классу. В то же время на других выходах должен быть признак того, что образ данному классу не принадлежит [15].

Эта задача близка к задаче классификации. Классификации подлежат ситуации, характеристики которых поступают на вход нейронной сети.

На выходе сети при этом должен появиться признак решения, которое она приняла. При этом в качестве входных сигналов используются различные критерии описания состояния управляемой системы [16]. Под кластеризацией понимается разбиение множества входных сигналов на классы, при том, что ни количество, ни признаки классов заранее не известны.

После обучения такая нейронная сеть своими руками способна определять, к какому классу относится входной сигнал. Таким образом, подобная сеть может выявлять новые, неизвестные ранее классы сигналов.

Соответствие между классами, выделенными сетью, и классами, существующими в предметной области, устанавливается человеком. Кластеризацию осуществляют, например, нейронные сети Кохонена. Нейронные сети в простом варианте Кохонена не могут быть огромными, поэтому их делят на гиперслои гиперколонки и ядра микроколонки.

Если сравнивать с мозгом человека, то идеальное количество параллельных слоёв не должно быть более Эти слои в свою очередь составляют гиперслои гиперколонкув которой от до микроколонок ядер.

При этом каждый слой делится на множество гиперколонок, пронизывающих насквозь эти слои. Микроколонки кодируются цифрами и единицами с получением результата на выходе.

Если требуется, то лишние слои и нейроны удаляются или добавляются. Идеально для подбора числа нейронов и слоёв использовать суперкомпьютер. Такая система позволяет нейронным сетям быть пластичными. Способности нейронной сети к прогнозированию напрямую следуют из её способности к обобщению и выделению скрытых зависимостей между входными и выходными данными.

После обучения сеть способна предсказать будущее значение некой последовательности на основе нескольких предыдущих значений или каких-то существующих в настоящий момент факторов. Следует отметить, что прогнозирование возможно только тогда, когда предыдущие изменения действительно в какой-то степени предопределяют будущие.

Например, прогнозирование котировок акций на основе котировок за прошлую неделю может оказаться успешным а может и не оказатьсятогда как прогнозирование результатов завтрашней лотереи на основе данных за последние 50 лет почти наверняка не даст никаких результатов.

Нейронные сети могут аппроксимировать непрерывные функции. Доказана обобщённая аппроксимационная теорема [17]: Это означает, что нелинейная характеристика нейрона может быть произвольной: От выбора нелинейной функции может зависеть сложность конкретной сети, но с любой нелинейностью сеть остаётся универсальным аппроксиматором и при правильном выборе структуры может достаточно точно аппроксимировать функционирование любого непрерывного автомата.

Способность нейросетей к выявлению взаимосвязей между различными параметрами дает возможность выразить данные большой размерности более компактно, если данные тесно взаимосвязаны друг с другом.

Решение задачи гетероассоциативной памяти позволяет реализовать память, адресуемую по содержимому [16]. Выбор данных для обучения сети их обработка является самым сложным этапом решения задачи. Набор данных для обучения должен удовлетворять нескольким критериям:.

Исходные данные преобразуются к виду, в котором их можно подать на входы сети. Каждая запись в файле данных называется обучающей парой или обучающим вектором. Обучающий вектор содержит по одному значению на каждый вход сети и, в блесна вращалка своими руками от типа обучения с учителем или безпо одному значению для каждого выхода сети.

Кроме того, большую роль играет само представление как входных, так и выходных данных. В этом случае сеть получит ложное представление о том, что буквы с номерами 1 и 2 более похожи, чем буквы с номерами 1 и 3, что, в общем, неверно.

Для того, чтобы избежать такой ситуации, используют топологию сети с большим числом выходов, когда каждый выход имеет свой смысл. Чем больше выходов в сети, тем большее расстояние между классами и тем сложнее их спутать. Выбирать тип сети следует, исходя из постановки задачи имеющихся данных для обучения.

Иногда получение такой оценки для большого массива данных просто невозможно. В этих случаях естественным выбором является сеть, обучающаяся без учителя например, самоорганизующаяся карта Кохонена или нейронная сеть Хопфилда. При решении других задач таких, как прогнозирование временных рядов экспертная оценка уже содержится в исходных данных и может быть выделена при их обработке.

В этом случае можно использовать многослойный перцептрон [ уточнить ] или сеть Ворда. После выбора общей структуры нужно экспериментально подобрать параметры сети.

Для сетей, подобных перцептрону, это будет число слоев, число блоков в скрытых слоях для сетей Ворданаличие или отсутствие обходных соединений, передаточные функции нейронов.

При выборе количества слоев и нейронов в них следует исходить из того, что способности сети к обобщению тем выше, чем больше суммарное число связей между нейронами. С другой стороны, число связей ограничено сверху количеством записей в обучающих данных. После выбора конкретной топологии необходимо выбрать параметры обучения нейронной сети.

Этот этап особенно важен для сетей, обучающихся с учителем. От правильного выбора параметров зависит не только то, насколько быстро ответы сети будут сходиться к правильным ответам. Например, выбор низкой скорости обучения увеличит время схождения, однако иногда позволяет избежать паралича сети.

Увеличение момента обучения может привести как к увеличению, так и к уменьшению времени сходимости, в зависимости от формы поверхности ошибки. Исходя из такого противоречивого влияния параметров, можно сделать вывод, что их значения нужно выбирать экспериментально, руководствуясь при этом критерием завершения обучения например, минимизация ошибки или ограничение по времени обучения.

В процессе обучения сеть в определенном порядке просматривает обучающую выборку. Некоторые сети, обучающиеся без учителя например, сети Хопфилдапросматривают выборку только один. Другие например, сети Кохоненаа также сети, обучающиеся с учителем, просматривают выборку множество раз, при этом один полный проход по нейронной сети своими руками называется эпохой обучения.

Обучающие данные подаются сети для обучения, а проверочные используются для расчета ошибки сети проверочные данные никогда для обучения сети не применяются.

Таким образом, если на проверочных данных ошибка уменьшается, то сеть действительно выполняет обобщение. Это явление называется переобучением сети или оверфиттингом. В таких случаях обучение обычно прекращают. В процессе обучения могут проявиться другие проблемы, такие как паралич или попадание сети в локальный минимум поверхности ошибок.

Невозможно заранее предсказать проявление той или иной проблемы, равно как и дать однозначные рекомендации к их разрешению. Все выше сказанное относится только к итерационным алгоритмам поиска нейросетевых решений. Для них действительно нельзя ничего гарантировать и нельзя полностью автоматизировать обучение нейронных сетей.

Даже в случае успешного, на первый взгляд, обучения сеть не всегда обучается именно тому, чего от неё хотел создатель. Известен случай, когда сеть обучалась распознаванию изображений танков по фотографиям, однако позднее выяснилось, что все танки были сфотографированы на одном и том же фоне.

Тестирование качества обучения нейросети необходимо проводить на примерах, которые силиконовый реквизит для ужасов своими руками участвовали в её обучении. При этом число тестовых примеров должно быть тем больше, чем выше качество обучения.

Если ошибки нейронной сети имеют вероятность близкую к одной миллиардной, то и как сделать окна зеркальными подтверждения этой вероятности нужен миллиард тестовых примеров.

Получается, что тестирование хорошо обученных нейронных сетей становится очень трудной задачей. Все связи направлены строго от входных нейронов к выходным. Примерами таких сетей являются перцептрон Розенблаттамногослойный перцептронсети Ворда. Сигнал с выходных нейронов или нейронов скрытого слоя частично передается обратно на входы нейронов входного слоя обратная связь.

Частным случаем рекуррентных сетей являются двунаправленные сети. В таких сетях между слоями существуют связи как в направлении от входного слоя к выходному, так и в обратном.

Классическим примером является Нейронная сеть Коско. Разработаны искусственные нейронные сети, использующие в качестве активационных функций радиально-базисные также называются RBF-сетями.

Общий вид радиально-базисной функции:. Такие сети представляют собой соревновательную нейронную сеть с обучением без учителявыполняющую задачу визуализации и кластеризации.

Является методом проецирования многомерного пространства в пространство с более низкой размерностью чаще всего, двумерноеприменяется также для решения задач моделирования, прогнозирования и др.

Является одной из версий нейронных сетей Кохонена [21]. Удобно рассматривать такие карты как двумерные сетки узлов, размещенных в многомерном пространстве.

Изначально самоорганизующаяся карта представляет собой сетку из узлов, соединенную между собой связями. Для двух таких сеток процесс построения сети Кохонена отличается лишь в том месте, где перебираются ближайшие к данному узлу соседи. Начальное вложение сетки в пространство данных выбирается произвольным образом.

После этого узлы начинают перемещаться в пространстве согласно следующему алгоритму:. Вычислительные системы, основанные на искусственных нейронных сетях, обладают рядом качеств, которые отсутствуют в машинах с архитектурой фон Неймана но присущи мозгу человека:.

Обученной сети подаем на вход курс за сегодня, вчера, позавчера и получаем ответ на завтра. Нетрудно заметить, что в этом случае сеть просто выведет зависимость одного параметра от трёх предыдущих. Если желательно учитывать ещё какой-то параметр например, общий индекс по отраслито его надо добавить как вход и включить в примерыпереобучить сеть и получить новые результаты.

Для наиболее точного обучения стоит использовать метод ОРОкак наиболее предсказуемый и несложный в реализации. Доррера с соавторами посвящена исследованию вопроса о возможности развития психологической интуиции у нейросетевых экспертных систем [25] [26].

Полученные результаты дают подход к раскрытию механизма интуиции нейронных сетей, проявляющейся при решении ими психодиагностических задач. Создан нестандартный для компьютерных методик интуитивный подход к психодиагностикезаключающийся в исключении построения описанной реальности.

Он позволяет сократить и упростить работу над психодиагностическими методиками. Нейронные сети широко используются в химических и биохимических исследованиях [27].

В настоящее время нейронные сети являются одним из самых распространенных методов хемоинформатики для поиска количественных соотношений структура-свойство [28] [29]благодаря чему они активно используются как для прогнозирования физико-химических свойств и биологической активности химических соединений, так и для направленного дизайна химических соединений и материалов с заранее заданными свойствами, в том числе при разработке новых лекарственных препаратов.

Нейронные сети успешно применяются для синтеза систем управления динамическими объектами [30] [31]. Нейросети обладают рядом уникальных свойств, которые делают их мощным инструментом для создания систем управления: Алгоритмы искусственных нейронных сетей нашли широкое применение в экономике [32].

С помощью нейронных сетей решается задача разработки алгоритмов нахождения аналитического описания закономерностей функционирования экономических объектов предприятие, отрасль, регион. Применение нейросетевых методов позволяет решить некоторые конверт для пеленания на липучках своими руками экономико-статистического моделирования, повысить адекватность математических моделей, приблизить их к экономической реальности [33].

Поскольку экономические, финансовые и социальные системы очень сложны и являются результатом человеческих действий и противодействий, создание полной математической модели с учётом всех возможных действий и противодействий является очень сложной если разрешимой задачей.

В системах подобной сложности естественным и наиболее эффективным является использование моделей, которые напрямую имитируют поведение общества и экономики.

Именно это способна предложить методология нейронных сетей [34]. Материал из Википедии — свободной энциклопедии. Текущая версия страницы пока не проверялась опытными участниками и может значительно отличаться от версиипроверенной 2 марта ; проверки требует 1 правка. У этого термина существуют и другие значения, см.

Теория распознавания образовЗадача классификации. Нейросетевое сжатие данныхАссоциативная память. Перцептрон Розенблатта ; Сплайн-модель Хакимова ; Многослойный перцептрон Розенблатта ; Многослойный перцептрон Румельхарта ; Сеть Джордана ; Сеть Элмана ; Сеть Хэмминга ; Сеть Ворда ; Сеть Хопфилда ; Сеть Кохонена ; Нейронный газ [23] ; Когнитрон ; Неокогнитрон ; Хаотическая нейронная сеть ; Осцилляторная нейронная сеть ; Сеть встречного распространения ; Сеть радиально-базисных функций RBF-сеть ; Сеть обобщенной регрессии ; Сеть Д.

Смирнова ; Вероятностная сеть ; Вероятностная нейронная сеть Решетова ; Сиамская нейронная сеть ; Сети адаптивного резонанса ; Свёрточная нейронная сеть англ. Кто мы, куда мы идём, как путь наш измерить?

Пленарный доклад на открытии конференции Нейроинформатика МИФИ, 20 января What are us, where are we going, how to measure our way? Радио и связь, Моделирование корреляционных зависимостей сплайнами на примерах в геологии и экологии. New tools for prediction and analysis in the behavioral sciences. Синтез многослойных систем распознавания образов.

Адаптивные сети обработки информации. Ин-т физики СО АН СССР, Сибирское предприятие РАН, World Congress on Neural Networks, International Neural Network Society Annual Meeting: Renaissance Hotel, Washington, D. Психологическая интуиция искусственных нейронных сетейДисс. Организация и обучение искусственных нейронных сетей: Страницы, использующие волшебные ссылки ISBN Статьи, требующие уточнения источников Википедия: Нет источников с июня Википедия: Статьи с утверждениями без источников более 14 дней Википедия: Статьи без источников тип: Навигация Персональные инструменты Вы не представились системе Обсуждение Вклад Создать учётную запись Войти.

Пространства имён Статья Обсуждение. Просмотры Читать Текущая версия Править Править вики-текст История. В других проектах Викисклад.

Эта страница последний раз была отредактирована 3 июня в Текст доступен по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike ; в отдельных случаях могут действовать дополнительные условия. Свяжитесь с нами Политика конфиденциальности Описание Википедии Отказ от ответственности Разработчики Соглашение о cookie Мобильная версия.

Наш мозг, как и любая биологическая нейронная сеть, состоит из совокупности нейронов.


Новое в рубрике:52 :: 53 :: 54 :: 55 :: 56 :: 57 :: 58 :: 59 :: 60 :: 61

Copyright © 2017 | При использовании материалов сайта обратная ссылка на citymetamorphosis.ru обязательна!