Знакомство с нейронными сетями

Свёрточные нейронные сети: взгляд изнутри — CodeSide

знакомство с нейронными сетями

В настоящее время искусственные нейронные сети являются важным мало подходят для первоначального знакомства с нейронными сетями, а также. Уже несколько раз приступал к знакомству с материалом по программированию и обучению нейронных сетей и за пару вечеров вяз в. Работа по теме: laba2. Глава: Лабораторная работа № 2 знакомство с нейронными сетями. ВУЗ: СТИ НИТУ.

знакомство с нейронными сетями

Например, рост или падение акций, основываясь на ситуации на фондовом рынке. Распознавание — в настоящее время, самое широкое применение нейронных сетей. Используется в Google, когда вы ищете фото или в камерах телефонов, когда оно определяет положение вашего лица и выделяет его и многое другое.

Свёрточные нейронные сети: взгляд изнутри

Теперь, чтобы понять, как же работают нейронные сети, давайте взглянем на ее составляющие и их параметры. Нейрон — это вычислительная единица, которая получает информацию, производит над ней простые вычисления и передает ее. Они делятся на три основных типа: Также есть нейрон смещения и контекстный нейрон о которых мы поговорим в следующей статье.

В том случае, когда нейросеть состоит из большого количества нейронов, вводят термин слоя. Соответственно, есть входной слой, который получает информацию, n скрытых слоев обычно их не больше 3которые ее обрабатывают и выходной слой, который выводит результат. У каждого из нейронов есть 2 основных параметра: В случае входного нейрона: В остальных, в поле input попадает суммарная информация всех нейронов с предыдущего слоя, после чего, она нормализуется, с помощью функции активации пока что просто представим ее f x и попадает в поле output.

Важно помнить, что нейроны оперируют числами в диапазоне [0,1] или [-1,1].

Вы точно человек?

А как же, вы спросите, тогда обрабатывать числа, которые выходят из данного диапазона? На данном этапе, самый простой ответ — это разделить 1 на это число. Этот процесс называется нормализацией, и он очень часто используется в нейронных сетях. Подробнее об этом чуть позже. Синапс это связь между двумя нейронами. У синапсов есть 1 параметр — вес.

Лабораторная: Знакомство с нейронными сетями

Благодаря ему, входная информация изменяется, когда передается от одного нейрона к другому. Допустим, есть 3 нейрона, которые передают информацию следующему. Тогда у нас есть 3 веса, соответствующие каждому из этих нейронов.

У того нейрона, у которого вес будет больше, та информация и будет доминирующей в следующем нейроне пример — смешение цветов. На самом деле, совокупность весов нейронной сети или матрица весов — это своеобразный мозг всей системы. Именно благодаря этим весам, входная информация обрабатывается и превращается в результат.

знакомство с нейронными сетями

Важно помнить, что во время инициализации нейронной сети, веса расставляются в случайном порядке. Как работает нейронная сеть? В данном примере изображена часть нейронной сети, где буквами I обозначены входные нейроны, буквой H — скрытый нейрон, а буквой w — веса.

Из формулы видно, что входная информация — это сумма всех входных данных, умноженных на соответствующие им веса. Тогда дадим на вход 1 и 0.

Нейронные сети для начинающих. Часть 1

Теперь когда у нас есть входные данные, мы можем получить выходные данные, подставив входное значение в функцию активации подробнее о ней далее. Теперь, когда у нас есть выходные данные, мы передаем их.

  • Вы точно человек?
  • Знакомство с архитектурой LSTM-сетей
  • Лабораторная работа № 2 знакомство с нейронными сетями

И так, мы повторяем для всех слоев, пока не дойдем до выходного нейрона. Запустив такую сеть в первый раз мы увидим, что ответ далек от правильно, потому что сеть не натренирована.

Чтобы улучшить результаты мы будем ее тренировать. Но прежде чем узнать как это делать, давайте введем несколько терминов и свойств нейронной сети. Функция активации Функция активации — это способ нормализации входных данных мы уже говорили об этом ранее. То есть, если на входе у вас будет большое число, пропустив его через функцию активации, вы получите выход в нужном вам диапазоне. Функций активации достаточно много поэтому мы рассмотрим самые основные: Линейная, Сигмоид Логистическая и Гиперболический тангенс.

Главные их отличия — это диапазон значений. Линейная функция Эта функция почти никогда не используется, за исключением случаев, когда нужно протестировать нейронную сеть или передать значение без преобразований. Сигмоид Это самая распространенная функция активации, ее диапазон значений [0,1].

Именно на ней показано большинство примеров в сети, также ее иногда называют логистической функцией. Гейт — это механизм, позволяющий пропускать информацию избирательно. Он состоит из sigmoid-слоя функция активации — сигмоида и операции поточечного умножения.

знакомство с нейронными сетями

Выходом sigmoid-слоя является число от 0 до 1, которое определяет уровень пропускания. Ячейка имеет три гейта, управляющих ее состоянием. Поэтапное объяснение процессов, происходящих в LSTM-сети На первом этапе необходимо решить, какую информацию следует удалить из состояния ячейки.

Он принимает на входе ht-1 и xt и дает на выходе число от 0 до 1 для каждого значения в состоянии ячейки Ct Давайте вернемся к нашей языковой модели, которая пытается предсказать следующее слово на основании предыдущих слов. В данном случае состояние ячейки может хранить пол субъекта, о котором идет речь, что позволит использовать правильные местоимения.

На следующем этапе необходимо решить, какую новую информацию следует записать в состояние ячейки. Этот этап делится на две части. Пришло время обновить предыдущее состояние ячейки Ct-1 до текущего состояния Ct.

На предшествующих этапах уже было решено, что необходимо сделать, теперь осталось только выполнить. В случае языковой модели на этом этапе мы непосредственно удаляем информацию о поле предыдущего субъекта и добавляем новую информацию согласно решениям, принятым на предшествующих этапах. Наконец, необходимо решить, что следует отправить на выход. Выход будет представлять собой отфильтрованное состояние ячейки.

Сначала sigmoid-слой решает, какие элементы состояния ячейки необходимо передать на выход. Затем состояние ячейки преобразуется с помощью tanh-слоя к интервалу от -1 до 1 и умножается на выход sigmoid-слоя, чтобы вывести только то, что было решено вывести. В случае языковой модели, поскольку в ее поле зрения только что появился новый субъект, логично будет вывести, например, информацию связанную с глаголом, если следующим словом должен быть глагол.

В частности, она могла бы вывести грамматическое число, что позволило бы определить правильную форму глагола.

знакомство с нейронными сетями

Кроме нее также существуют различные модификации. На самом деле, почти во всех работах, затрагивающих тему LSTM-сетей, применяются версии с определенными отличиями.