Нейронные сети. Нейронные сети: их применение, работа Компании создающие нейронные сети
Что такое нейронная сеть?
Нейронная сеть - это последовательность нейронов, соединенных между собой синапсами. Структура нейронной сети пришла в мир программирования прямиком из биологии. Благодаря такой структуре, машина обретает способность анализировать и даже запоминать различную информацию. Нейронные сети также способны не только анализировать входящую информацию, но и воспроизводить ее из своей памяти. Заинтересовавшимся обязательно к просмотру 2 видео из TED Talks: Видео 1 , Видео 2). Другими словами, нейросеть это машинная интерпретация мозга человека, в котором находятся миллионы нейронов передающих информацию в виде электрических импульсов.
Какие бывают нейронные сети?
Пока что мы будем рассматривать примеры на самом базовом типе нейронных сетей - это сеть прямого распространения (далее СПР). Также в последующих статьях я введу больше понятий и расскажу вам о рекуррентных нейронных сетях. СПР как вытекает из названия это сеть с последовательным соединением нейронных слоев, в ней информация всегда идет только в одном направлении.Для чего нужны нейронные сети?
Нейронные сети используются для решения сложных задач, которые требуют аналитических вычислений подобных тем, что делает человеческий мозг. Самыми распространенными применениями нейронных сетей является:Классификация - распределение данных по параметрам. Например, на вход дается набор людей и нужно решить, кому из них давать кредит, а кому нет. Эту работу может сделать нейронная сеть, анализируя такую информацию как: возраст, платежеспособность, кредитная история и тд.
Предсказание - возможность предсказывать следующий шаг. 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.
Теперь, чтобы понять, как же работают нейронные сети, давайте взглянем на ее составляющие и их параметры.
Что такое нейрон?
Нейрон - это вычислительная единица, которая получает информацию, производит над ней простые вычисления и передает ее дальше. Они делятся на три основных типа: входной (синий), скрытый (красный) и выходной (зеленый). 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 3), которые ее обрабатывают и выходной слой, который выводит результат. У каждого из нейронов есть 2 основных параметра: входные данные (input data) и выходные данные (output data). В случае входного нейрона: input=output. 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 или [-1,1]. 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.
Что такое синапс?
Синапс это связь между двумя нейронами. У синапсов есть 1 параметр - вес. 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.
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. Пусть w1=0.4 и w2 = 0.7 Входные данные нейрона Н1 будут следующими: 1*0.4+0*0.7=0.4. 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 дальше. 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 . Именно на ней показано большинство примеров в сети, также ее иногда называют логистической функцией. Соответственно, если в вашем случае присутствуют отрицательные значения (например, акции могут идти не только вверх, но и вниз), то вам понадобиться функция которая захватывает и отрицательные значения.
Гиперболический тангенс
Имеет смысл использовать гиперболический тангенс, только тогда, когда ваши значения могут быть и отрицательными, и положительными, так как диапазон функции [-1,1]. Использовать эту функцию только с положительными значениями нецелесообразно так как это значительно ухудшит результаты вашей нейросети.
Тренировочный сет
Тренировочный сет - это последовательность данных, которыми оперирует нейронная сеть. В нашем случае исключающего или (xor) у нас всего 4 разных исхода то есть у нас будет 4 тренировочных сета: 0xor0=0, 0xor1=1, 1xor0=1,1xor1=0.Итерация
Это своеобразный счетчик, который увеличивается каждый раз, когда нейронная сеть проходит один тренировочный сет. Другими словами, это общее количество тренировочных сетов пройденных нейронной сетью.Эпоха
При инициализации нейронной сети эта величина устанавливается в 0 и имеет потолок, задаваемый вручную. Чем больше эпоха, тем лучше натренирована сеть и соответственно, ее результат. Эпоха увеличивается каждый раз, когда мы проходим весь набор тренировочных сетов, в нашем случае, 4 сетов или 4 итераций.
Важно не путать итерацию с эпохой и понимать последовательность их инкремента. Сначала n
раз увеличивается итерация, а потом уже эпоха и никак не наоборот. Другими словами, нельзя сначала тренировать нейросеть только на одном сете, потом на другом и тд. Нужно тренировать каждый сет один раз за эпоху. Так, вы сможете избежать ошибок в вычислениях.
Ошибка
Ошибка - это процентная величина, отражающая расхождение между ожидаемым и полученным ответами. Ошибка формируется каждую эпоху и должна идти на спад. Если этого не происходит, значит, вы что-то делаете не так. Ошибку можно вычислить разными путями, но мы рассмотрим лишь три основных способа: Mean Squared Error (далее MSE), Root MSE и Arctan. Здесь нет какого-либо ограничения на использование, как в функции активации, и вы вольны выбрать любой метод, который будет приносить вам наилучший результат. Стоит лишь учитывать, что каждый метод считает ошибки по разному. У Arctan, ошибка, почти всегда, будет больше, так как он работает по принципу: чем больше разница, тем больше ошибка. У Root MSE будет наименьшая ошибка, поэтому, чаще всего, используют MSE, которая сохраняет баланс в вычислении ошибки.Если вы следите за новостями из мира науки и техники, вы, вероятно, что-то слышали о концепции нейронных сетей.
Например, в 2016 году нейронная сеть Google AlphaGo побила одного из лучших профессиональных игроков Counter-Strike: Global Offensive в мире со счетом 4-1. YouTube также объявил о том, что они будут использовать нейронные сети для лучшего понимания своих видео.
Но что такое нейронная сеть? Как это работает? И почему они так популярны в машинной обработке?
Компьютер как мозг
Современные нейрофизиологи часто обсуждают мозг как тип компьютера. Нейронные сети стремятся сделать обратное: построить компьютер, который функционирует как мозг.
Конечно, у нас есть только поверхностное понимание чрезвычайно сложных функций мозга, но, создав упрощенное моделирование того, как мозг обрабатывает данные, мы можем построить тип компьютера, который будет функционировать совсем не так, как стандартный.
Компьютерные процессоры обрабатывают данные последовательно («по порядку»). Они выполняют множество операций над набором данных, по одному за раз. Параллельная обработка («обработка нескольких потоков одновременно») значительно ускоряет работу компьютера, используя несколько процессоров последовательно.
На рисунке ниже для примера параллельной обработки требуются пять разных процессоров:
Искусственная нейронная сеть (так называемая, чтобы отличать ее от реальных нейронных сетей в мозге) имеет принципиально отличную структуру. Это очень взаимосвязано. Это позволяет обрабатывать данные очень быстро, учиться на этих данных и обновлять собственную внутреннюю структуру для повышения производительности.
Однако высокая степень взаимосвязанности имеет некоторые поразительные последствия. Например, нейронные сети очень хорошо распознают неясные структуры данных.
Способность к обучению
Способность нейронной сети учиться является ее наибольшей силой. При стандартной вычислительной архитектуре программист должен разработать алгоритм, который сообщает компьютеру, что делать с входящими данными, чтобы убедиться, что компьютер правильно выдает ответ.
Ответ на ввод-вывод может быть таким же простым, как «когда нажата клавиша A», «на экране отображается A» или сложнее, чем выполнение сложной статистики. С другой стороны, нейронные сети не нуждаются в одинаковых алгоритмах. Через механизмы обучения они могут по существу разработать свои собственные алгоритмы. Машинные алгоритмы, чтобы убедиться, что они работают правильно.
Важно отметить, что, поскольку нейронные сети - это программы, написанные на машинах, которые используют стандартное аппаратное обеспечение для последовательной обработки, текущая технология все еще накладывает ограничения. На самом деле создание аппаратной версии нейронной сети - это совсем другая проблема.
От нейронов к узлам
Теперь, когда мы заложили основу функционирования нейронных сетей, мы можем начать рассматривать некоторые особенности. Базовая структура искусственной нейронной сети выглядит так:
Каждый из кругов называется «узлом» и имитирует одиночный нейрон. Слева находятся входные узлы, в середине - скрытые узлы, а справа - выходные узлы.
В самых базовых терминах входные узлы принимают входные значения, которые могут быть двоичными 1 или 0, частью значения цвета RGB, статусом шахматной фигуры или чем-либо еще. Эти узлы представляют информацию, поступающую в сеть.
Каждый входной узел связан с несколькими скрытыми узлами (иногда с каждым скрытым узлом, иногда с поднабором). Узлы ввода берут информацию, которую им дают, и передают ее вместе со скрытым слоем.
Например, входной узел может послать сигнал («огонь», на языке нейронауки), если он получает 1, и оставаться бездействующим, если он получает нуль. Каждый скрытый узел имеет порог: если все его суммированные входы достигают определенного значения, он срабатывает.
От синапсов к соединениям
Каждое соединение, эквивалентное анатомическому синапсу, также имеет определенный вес, что позволяет сети уделять больше внимания действию конкретного узла. Вот пример:
Как вы можете видеть, вес соединения «B» выше, чем у соединения «A» и «C». Скажем, скрытый узел «4» сработает, только если он получает общий ввод «2» или больше. Это означает, что если «1» или «3» сработают по отдельности, то «4» не сработает, но «1» и «3» вместе вызовут узел. Узел «2» также может инициировать узел самостоятельно через соединение «B».
Давайте возьмем погоду как практический пример. Скажем, вы проектируете простую нейронную сеть, чтобы определить, должно ли быть предупреждение о зимнем шторме.
Используя вышеприведенные соединения и вес, узел 4 может срабатывать только в том случае, если температура ниже -18 С и ветер выше 48 км/с, или он будет срабатывать, если вероятность снега превышает 70 процентов. Температура будет подаваться в узел 1, ветры к узлу 3 и вероятность попадания снега в узел 2. Теперь узел 4 может учитывать все это при определении того, какой сигнал следует отправить на выходной слой.
Лучше, чем простая логика
Конечно, эту функцию можно было бы просто ввести в действие с помощью простых логических элементов И/ИЛИ. Но более сложные нейронные сети, подобные приведенным ниже, способны выполнять значительно более сложные операции.
Узлы выходного слоя функционируют так же, как и скрытый слой: выходные узлы суммируют входные данные со скрытого слоя, и, если они достигают определенного значения, выходные узлы запускают и отправляют конкретные сигналы. В конце процесса выходной слой будет посылать набор сигналов, который указывает результат ввода.
В то время как показанная выше сеть проста, глубокие нейронные сети могут иметь много скрытых слоев и сотни узлов.
Исправление ошибки
Этот процесс пока относительно прост. Но где действительно нужны нейронные сети, так это в обучении. В большинстве нейронных сетей используется процесс обратного распространения, который посылает сигналы назад через сеть.
Прежде чем разработчики разворачивают нейронную сеть, они запускают ее на этапе обучения, в котором она получает набор входов с известными результатами. Например, программист может научить нейронную сеть распознавать изображения. Входной сигнал мог быть изображением автомобиля, и правильным выходом было бы слово «автомобиль».
Программист предоставляет изображение как входной сигнал и видит, что выходит из выходных узлов. Если сеть отвечает «самолетом», программист сообщает компьютеру, что он неправильный.
Затем сеть вносит коррективы в свои собственные соединения, изменяя вес разных звеньев между узлами. Это действие основано на специальном алгоритме обучения, добавленном в сеть. Сеть продолжает корректировать веса соединений до тех пор, пока не обеспечит правильный вывод.
Это упрощение, но нейронные сети могут изучать очень сложные операции, используя сходные принципы.
Постоянное улучшение
Даже после обучения, метод обратного распространения ошибки (обучение) продолжается - и это - то, где нейронные сети становятся действительно очень круты. Они продолжают учиться по мере их использования, интегрируя новую информацию и внося изменения в веса различных соединений, становясь все более эффективными в задании, для которого они предназначены.
Это может быть так же просто, как распознавание образов или столь же сложным, как и игра CS: GO.
Таким образом, нейронные сети постоянно меняются и улучшаются. И это может иметь неожиданные последствия, приводящие к сетям, которые определяют приоритеты вещей, которые программист не счел бы приоритетными.
В дополнение к описанному выше процессу, который называется контролируемым обучением, существует еще один метод: неконтролируемое обучение.
В этой ситуации нейронные сети принимают входные данные и пытаются воссоздать их точно на своем выходе, используя обратное распространение для обновления своих соединений. Это может звучать как бесполезное упражнение, но таким образом сети учатся извлекать полезные функции и обобщать эти функции для улучшения своих моделей.
Вопросы глубины
Обратное распространение - очень эффективный способ научить нейронные сети... когда они состоят всего из нескольких слоев. По мере увеличения количества скрытых слоев эффективность обратного распространения уменьшается. Это проблема для глубоких сетей. Используя обратное распространение, они часто не эффективнее простых сетей.
Ученые выработали ряд решений этой проблемы, специфика которых довольно сложна и выходит за рамки этой вводной части. То, что многие из этих решений пытаются сделать простым языком, называется уменьшение сложности сети, обучив ее «сжимать» данные.
Чтобы сделать это, сеть учится извлекать меньшее количество идентифицирующих признаков входных данных, в конечном счете становясь более эффективной в своих вычислениях. По сути, сеть делает обобщения и абстракции, во многом так же, как учатся люди.
После этого обучения сеть может обрезать узлы и соединения, которые она считает менее важными. Это делает сеть более эффективной и обучение становится легче.
Приложения нейронной сети
Таким образом, нейронные сети моделируют то, как учится мозг, используя несколько уровней узлов - вход, скрытый и выходной - и они могут учиться как в контролируемых, так и неконтролируемых ситуациях. Сложные сети способны делать абстракции и обобщать, что делает их более эффективными и более способными к обучению.
Для чего мы можем использовать эти увлекательные системы?
Теоретически мы можем использовать нейронные сети практически для чего угодно. И вы, вероятно, использовали их, не осознавая этого. Они очень распространены в речевом и визуальном распознавании, например, потому что они могут научиться выделять определенные черты, что-то общее в звуках или изображениях.
Поэтому, когда вы говорите, «ОК, Google», ваш iPhone прогоняет вашу речь через нейронную сеть, чтобы понять, что вы говорите. Возможно, существует еще одна нейронная сеть, которая учится предсказывать то, о чем вы, вероятно, попросите.
Самоходные автомобили могут использовать нейронные сети для обработки визуальных данных, тем самым следуя дорожным правилам и избегая столкновений. Роботы всех типов могут извлечь выгоду из нейронных сетей, которые помогают им учиться эффективно выполнять задачи. Компьютеры могут научиться играть в такие игры, как шахматы или CS: GO. Если вы когда-либо общались с чат-ботом, есть шанс, что он использует нейронную сеть, чтобы предложить соответствующие ответы.
Интернет-поиск может значительно выиграть от нейронных сетей, так как высокоэффективная модель параллельной обработки может быстро генерировать множество данных. Нейронная сеть также может узнать ваши привычки, чтобы персонализировать ваши результаты поиска или предсказать, что вы собираетесь искать в ближайшем будущем. Эта модель прогнозирования, очевидно, будет очень ценной для маркетологов (и для всех, кто нуждается в прогнозировании сложного человеческого поведения).
Распознавание образов, оптическое распознавание изображений, прогнозирование фондового рынка, поиск маршрута, большая обработка данных, анализ медицинских затрат, прогнозирование продаж, искусственный интеллект в видеоиграх - возможности почти бесконечны. Способность нейронных сетей изучать закономерности, делать обобщения и успешно прогнозировать поведение делает их ценными в бесчисленных ситуациях.
Будущее нейронных сетей
Нейронные сети продвинулись от очень простых моделей к высокоуровневым симуляторам обучения. Они находятся в наших телефонах, планшетах и используют многие веб-службы, которые мы используем. Есть много других систем машинного обучения.
Но нейронные сети, из-за их сходства (в очень упрощенном виде) с человеческим мозгом, являются одними из самых увлекательных. Пока мы продолжаем разрабатывать и совершенствовать модели, мы не можем сказать, на что они способны.
Знаете ли вы какие-либо интересные применения нейронных сетей? У вас есть опыт работы с ними самостоятельно? Что вас больше всего привлекает в этой технологии? Поделитесь своими мыслями в комментариях ниже!
Нейронные сети (искусственная нейронная сеть) - это система соединенных 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 сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И, тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, эти процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи, поскольку нейронные сети обучаются в процессе работы.
Не секрет, что сейчас нейросети чаще всего используются в фотографии. Мы уже видели, как они способны работать с анимацией на обычном компьютере, а картины, уходят с молотка дороже произведений именитых художников. Неудивительно, что именно нейросети легли в основу приложения FaceApp, которое за считанные дни завоевало популярность во всем мире, штурмуя магазины App Store и .
Илон Маск после того, как колонизировал Марс
Google представила новую экспериментальную нейросеть Translatotron, способную напрямую переводить речь на другой язык, не используя ее текстовое представление, и сохранять голосовые данные и темп речи говорящего, сообщается в блоге компании. Система с долгой краткосрочной памятью способна принимать голосовой ввод и обрабатывать его как спектрограмму, а затем генерировать на этой основе новую спектограмму на целевом языке. При определенных условиях это позволит увеличить не только скорость перевода, но и его точность. С более полным описанием новой разработки можно ознакомиться в статье, опубликованной в онлайн-репозитории научных статей arXiv.org.
Искусственная нейронная сеть — совокупность нейронов, взаимодействующих друг с другом. Они способны принимать, обрабатывать и создавать данные. Это настолько же сложно представить, как и работу человеческого мозга. Нейронная сеть в нашем мозгу работает для того, чтобы вы сейчас могли это прочитать: наши нейроны распознают буквы и складывают их в слова.
Искусственная нейронная сеть - это подобие мозга. Изначально она программировалась с целью упростить некоторые сложные вычислительные процессы. Сегодня у нейросетей намного больше возможностей. Часть из них находится у вас в смартфоне. Ещё часть уже записала себе в базу, что вы открыли эту статью. Как всё это происходит и для чего, читайте далее.
С чего всё началось
Людям очень хотелось понять, откуда у человека разум и как работает мозг. В середине прошлого века канадский нейропсихолог Дональд Хебб это понял. Хебб изучил взаимодействие нейронов друг с другом, исследовал, по какому принципу они объединяются в группы (по-научному - ансамбли) и предложил первый в науке алгоритм обучения нейронных сетей.
Спустя несколько лет группа американских учёных смоделировала искусственную нейросеть, которая могла отличать фигуры квадратов от остальных фигур.
Как же работает нейросеть?
Исследователи выяснили, нейронная сеть - это совокупность слоёв нейронов, каждый из которых отвечает за распознавание конкретного критерия: формы, цвета, размера, текстуры, звука, громкости и т. д. Год от года в результате миллионов экспериментов и тонн вычислений к простейшей сети добавлялись новые и новые слои нейронов. Они работают по очереди. Например, первый определяет, квадрат или не квадрат, второй понимает, квадрат красный или нет, третий вычисляет размер квадрата и так далее. Не квадраты, не красные и неподходящего размера фигуры попадают в новые группы нейронов и исследуются ими.
Какими бывают нейронные сети и что они умеют
Учёные развили нейронные сети так, что те научились различать сложные изображения, видео, тексты и речь. Типов нейронных сетей сегодня очень много. Они классифицируются в зависимости от архитектуры - наборов параметров данных и веса этих параметров, некой приоритетности. Ниже некоторые из них.
Свёрточные нейросети
Нейроны делятся на группы, каждая группа вычисляет заданную ей характеристику. В 1993 году французский учёный Ян Лекун показал миру LeNet 1 - первую свёрточную нейронную сеть, которая быстро и точно могла распознавать цифры, написанные на бумаге от руки. Смотрите сами:
Сегодня свёрточные нейронные сети используются в основном с мультимедиными целями: они работают с графикой, аудио и видео.
Рекуррентные нейросети
Нейроны последовательно запоминают информацию и строят дальнейшие действия на основе этих данных. В 1997 году немецкие учёные модифицировали простейшие рекуррентные сети до сетей с долгой краткосрочной памятью. На их основе затем были разработаны сети с управляемыми рекуррентными нейронами.
Сегодня с помощью таких сетей пишутся и переводятся тексты, программируются боты, которые ведут осмысленные диалоги с человеком, создаются коды страниц и программ.
Использование такого рода нейросетей - это возможность анализировать и генерировать данные, составлять базы и даже делать прогнозы.
В 2015 году компания SwiftKey выпустила первую в мире клавиатуру, работающую на рекуррентной нейросети с управляемыми нейронами. Тогда система выдавала подсказки в процессе набранного текста на основе последних введённых слов. В прошлом году разработчики обучили нейросеть изучать контекст набираемого текста, и подсказки стали осмысленными и полезными:
Комбинированные нейросети (свёрточные + рекуррентные)
Такие нейронные сети способны понимать, что находится на изображении, и описывать это. И наоборот: рисовать изображения по описанию. Ярчайший пример продемонстрировал Кайл Макдональд, взяв нейронную сеть на прогулку по Амстердаму. Сеть мгновенно определяла, что находится перед ней. И практически всегда точно:
Нейросети постоянно самообучаются. Благодаря этому процессу:
1. Skype внедрил возможность синхронного перевода уже для 10 языков. Среди которых, на минуточку, есть русский и японский - одни из самых сложных в мире. Конечно, качество перевода требует серьёзной доработки, но сам факт того, что уже сейчас вы можете общаться с коллегами из Японии по-русски и быть уверенными, что вас поймут, вдохновляет.
2. Яндекс на базе нейронных сетей создал два поисковых алгоритма: «Палех» и «Королёв». Первый помогал найти максимально релевантные сайты для низкочастотных запросов. «Палех» изучал заголовки страниц и сопоставлял их смысл со смыслом запросов. На основе «Палеха» появился «Королёв». Этот алгоритм оценивает не только заголовок, но и весь текстовый контент страницы. Поиск становится всё точнее, а владельцы сайтов разумнее начинают подходить к наполнению страниц.
3. Коллеги сеошников из Яндекса создали музыкальную нейросеть: она сочиняет стихи и пишет музыку. Нейрогруппа символично называется Neurona, и у неё уже есть первый альбом:
4. У Google Inbox с помощью нейросетей осуществляется ответ на сообщение. Развитие технологий идет полный ходом, и сегодня сеть уже изучает переписку и генерирует возможные варианты ответа. Можно не тратить время на печать и не бояться забыть какую-нибудь важную договорённость.
5. YouTube использует нейронные сети для ранжирования роликов, причём сразу по двум принципам: одна нейронная сеть изучает ролики и реакции аудитории на них, другая проводит исследование пользователей и их предпочтений. Именно поэтому рекомендации YouTube всегда в тему.
6. Facebook активно работает над DeepText AI - программой для коммуникаций, которая понимает жаргон и чистит чатики от обсценной лексики.
7. Приложения вроде Prisma и Fabby, созданные на нейросетях, создают изображения и видео:
Colorize восстанавливает цвета на чёрно-белых фото (удивите бабушку!).
MakeUp Plus подбирает для девушек идеальную помаду из реального ассортимента реальных брендов: Bobbi Brown, Clinique, Lancome и YSL уже в деле.
8.
Apple и Microsoft постоянно апгрейдят свои нейронные Siri и Contana. Пока они только исполняют наши приказы, но уже в ближайшем будущем начнут проявлять инициативу: давать рекомендации и предугадывать наши желания.
А что ещё нас ждет в будущем?
Самообучающиеся нейросети могут заменить людей: начнут с копирайтеров и корректоров. Уже сейчас роботы создают тексты со смыслом и без ошибок. И делают это значительно быстрее людей. Продолжат с сотрудниками кол-центров, техподдержки, модераторами и администраторами пабликов в соцсетях. Нейронные сети уже умеют учить скрипт и воспроизводить его голосом. А что в других сферах?
Аграрный сектор
Нейросеть внедрят в спецтехнику. Комбайны будут автопилотироваться, сканировать растения и изучать почву, передавая данные нейросети. Она будет решать - полить, удобрить или опрыскать от вредителей. Вместо пары десятков рабочих понадобятся от силы два специалиста: контролирующий и технический.
Медицина
В Microsoft сейчас активно работают над созданием лекарства от рака. Учёные занимаются биопрограммированием - пытаются оцифрить процесс возникновения и развития опухолей. Когда всё получится, программисты смогут найти способ заблокировать такой процесс, по аналогии будет создано лекарство.
Маркетинг
Маркетинг максимально персонализируется. Уже сейчас нейросети за секунды могут определить, какому пользователю, какой контент и по какой цене показать. В дальнейшем участие маркетолога в процессе сведётся к минимуму: нейросети будут предсказывать запросы на основе данных о поведении пользователя, сканировать рынок и выдавать наиболее подходящие предложения к тому моменту, как только человек задумается о покупке.
Ecommerce
Ecommerce будет внедрён повсеместно. Уже не потребуется переходить в интернет-магазин по ссылке: вы сможете купить всё там, где видите, в один клик. Например, читаете вы эту статью через несколько лет. Очень вам нравится помада на скрине из приложения MakeUp Plus (см. выше). Вы кликаете на неё и попадаете сразу в корзину. Или смотрите видео про последнюю модель Hololens (очки смешанной реальности) и тут же оформляете заказ прямо из YouTube.
Едва ли не в каждой области будут цениться специалисты со знанием или хотя бы пониманием устройства нейросетей, машинного обучения и систем искусственного интеллекта. Мы будем существовать с роботами бок о бок. И чем больше мы о них знаем, тем спокойнее нам будет жить.
P. S.
Зинаида Фолс - нейронная сеть Яндекса, пишущая стихи. Оцените произведение, которое машина написала, обучившись на Маяковском (орфография и пунктуация сохранены):
« Это »
это
всего навсего
что-то
в будущем
и мощь
у того человека
есть на свете все или нет
это кровьа вокруг
по рукам
жиреет
слава у
земли
с треском в клюве
Впечатляет, правда?
В этот раз я решил изучить нейронные сети. Базовые навыки в этом вопросе я смог получить за лето и осень 2015 года. Под базовыми навыками я имею в виду, что могу сам создать простую нейронную сеть с нуля. Примеры можете найти в моих репозиториях на GitHub. В этой статье я дам несколько разъяснений и поделюсь ресурсами, которые могут пригодиться вам для изучения.
Шаг 1. Нейроны и метод прямого распространения
Так что же такое «нейронная сеть»? Давайте подождём с этим и сперва разберёмся с одним нейроном.
Нейрон похож на функцию: он принимает на вход несколько значений и возвращает одно.
Круг ниже обозначает искусственный нейрон. Он получает 5 и возвращает 1. Ввод - это сумма трёх соединённых с нейроном синапсов (три стрелки слева).
В левой части картинки мы видим 2 входных значения (зелёного цвета) и смещение (выделено коричневым цветом).
Входные данные могут быть численными представлениями двух разных свойств. Например, при создании спам-фильтра они могли бы означать наличие более чем одного слова, написанного ЗАГЛАВНЫМИ БУКВАМИ, и наличие слова «виагра».
Входные значения умножаются на свои так называемые «веса», 7 и 3 (выделено синим).
Теперь мы складываем полученные значения со смещением и получаем число, в нашем случае 5 (выделено красным). Это - ввод нашего искусственного нейрона.
Потом нейрон производит какое-то вычисление и выдает выходное значение. Мы получили 1, т.к. округлённое значение сигмоиды в точке 5 равно 1 (более подробно об этой функции поговорим позже).
Если бы это был спам-фильтр, факт вывода 1 означал бы то, что текст был помечен нейроном как спам.
Иллюстрация нейронной сети с Википедии.
Если вы объедините эти нейроны, то получите прямо распространяющуюся нейронную сеть - процесс идёт от ввода к выводу, через нейроны, соединённые синапсами, как на картинке слева.
Шаг 2. Сигмоида
После того, как вы посмотрели уроки от Welch Labs, хорошей идеей было бы ознакомиться с четвертой неделей курса по машинному обучению от Coursera , посвящённой нейронным сетям - она поможет разобраться в принципах их работы. Курс сильно углубляется в математику и основан на Octave, а я предпочитаю Python. Из-за этого я пропустил упражнения и почерпнул все необходимые знания из видео.
Сигмоида просто-напросто отображает ваше значение (по горизонтальной оси) на отрезок от 0 до 1.
Первоочередной задачей для меня стало изучение сигмоиды , так как она фигурировала во многих аспектах нейронных сетей. Что-то о ней я уже знал из третьей недели вышеупомянутого курса , поэтому я пересмотрел видео оттуда.
Но на одних видео далеко не уедешь. Для полного понимания я решил закодить её самостоятельно. Поэтому я начал писать реализацию алгоритма логистической регрессии (который использует сигмоиду).
Это заняло целый день, и вряд ли результат получился удовлетворительным. Но это неважно, ведь я разобрался, как всё работает. Код можно увидеть .
Вам необязательно делать это самим, поскольку тут требуются специальные знания - главное, чтобы вы поняли, как устроена сигмоида.
Шаг 3. Метод обратного распространения ошибки
Понять принцип работы нейронной сети от ввода до вывода не так уж и сложно. Гораздо сложнее понять, как нейронная сеть обучается на наборах данных. Использованный мной принцип называется методом обратного распространения ошибки .
Вкратце: вы оцениваете, насколько сеть ошиблась, и изменяете вес входных значений (синие числа на первой картинке).
Процесс идёт от конца к началу, так как мы начинаем с конца сети (смотрим, насколько отклоняется от истины догадка сети) и двигаемся назад, изменяя по пути веса, пока не дойдём до ввода. Для вычисления всего этого вручную потребуются знания матанализа. Khan Academy предоставляет хорошие курсы по матанализу, но я изучал его в университете. Также можно не заморачиваться и воспользоваться библиотеками, которые посчитают весь матан за вас.
Скриншот из руководства Мэтта Мазура по методу обратного распространения ошибки.
Вот три источника, которые помогли мне разобраться в этом методе:
В процессе прочтения первых двух статей вам обязательно нужно кодить самим, это поможет вам в дальнейшем. Да и вообще, в нейронных сетях нельзя как следует разобраться, если пренебречь практикой. Третья статья тоже классная, но это скорее энциклопедия, поскольку она размером с целую книгу. Она содержит подробные объяснения всех важных принципов работы нейронных сетей. Эти статьи также помогут вам изучить такие понятия, как функция стоимости и градиентный спуск.
Шаг 4. Создание своей нейронной сети
При прочтении различных статей и руководств вы так или иначе будете писать маленькие нейронные сети. Рекомендую именно так и делать, поскольку это - очень эффективный метод обучения.
Ещё одной полезной статьёй оказалась