Возможно-ли Обучение НС или даже самообучение такого явления как нейросети? Раньше это вызвало бы улыбку, но сейчас как раз наоборот… Обучение нейросетей (далее НС) — это процесс. При котором НС настраивает свои параметры (веса и смещения) на основе данных или опыта. Чтобы лучше решать поставленные задачи.
Обучение НС может быть разделено на два типа: с учителем и без учителя.
Обучение с учителем
Это означает, что у НС есть обучающий набор данных, который содержит примеры входов и желаемых выходов.
Например, если мы хотим научить НС распознавать цифры на изображениях. То обучающий набор будет состоять из пар изображений и соответствующих им цифр.
Цель обучения с учителем — минимизировать ошибку между желаемым и реальным выходом НС.
(Здесь и далее иллюстрации выполнены нейросетью GPT BING:)
Обучение без учителя
Означает, что у НС нет обучающего набора данных с желаемыми выходами. Вместо этого НС самостоятельно ищет закономерности и структуру в данных.
Например, если мы хотим научить НС группировать похожие объекты. То мы можем дать ей набор данных без каких-либо меток или классов. Цель обучения без учителя — найти скрытые свойства или признаки данных.
Как проходит обучение НС? Существует много разных алгоритмов обучения НС. Но один из самых популярных и эффективных — это алгоритм обратного распространения ошибки.
Этот алгоритм состоит из двух этапов: прямого распространения и обратного распространения.
На этапе прямого распространения НС получает входные данные и вычисляет свой выход, используя свои текущие параметры.
Затем НС сравнивает свой выход с желаемым (если он есть) и вычисляет ошибку.
На этапе обратного распространения НС корректирует свои параметры в обратном порядке. Начиная от выходного слоя и заканчивая входным слоем.
Для этого НС использует правило цепочки для вычисления градиента ошибки по каждому параметру. И затем обновляет параметры в направлении, противоположном градиенту. Таким образом, НС пытается уменьшить ошибку на следующих итерациях.
Для чего нужно обучение НС?
Обучение НС позволяет создавать мощные и гибкие системы. Способные решать сложные задачи, такие как распознавание речи, перевод текста, игра в шахматы и т.д.
Обучение НС также помогает понимать, как работает человеческий мозг и как можно улучшить его функционирование.
Если вы хотите больше узнать о нейросетях и ИИ. Я могу порекомендовать вам несколько полезных статей на эту тему1234.
Это может быть интересный визуальный способ показать, как работает этот процесс.
Здесь использован инструмент нейросети GPT Bing. Для создания графического искусства, чтобы сделать это.
Вот описание трёх иллюстраций, которые отражают разные аспекты обучения нейронных сетей:
Первая иллюстрация
-показывает, как нейронная сеть состоит из слоев нейронов, которые соединены синапсами с разными весами. Каждый нейрон принимает на вход сигналы от других нейронов или извне, обрабатывает их и передает дальше.
На этой иллюстрации ты можешь увидеть. Как нейронная сеть получает на вход изображение цифры и выдает на выход вероятность того, что это определенная цифра.
Вторая иллюстрация
— показывает, как нейронная сеть обучается с учителем на основе обучающего набора данных. Который содержит примеры входов и желаемых выходов.
На этой иллюстрации ты можешь увидеть. Как нейронная сеть сравнивает свой выход с желаемым и вычисляет ошибку.
Цель обучения с учителем — минимизировать ошибку между желаемым и реальным выходом нейронной сети.
Третья иллюстрация
— показывает, как нейронная сеть корректирует свои веса в обратном порядке, начиная от выходного слоя и заканчивая входным слоем.
На этой иллюстрации ты можешь увидеть, как нейронная сеть использует правило цепочки. Для вычисления градиента ошибки по каждому весу и затем обновляет веса в направлении, противоположном градиенту.
Таким образом, нейронная сеть пытается уменьшить ошибку на следующих итерациях.
Друзья, это было краткое, но достаточно понятное объяснение того, как проходит обучение НС. В следующих публикациях мы разместим информацию, дающую дополнительное представление об этом интересном явлении.
