Вначале нейросеть получает набор данных для обучения. Эти данные могут включать текст, изображения, звук и другие формы информации. Далее нейросеть проходит через этап обучения, где она настраивает свои параметры на основе входных данных и ответов. На этом этапе используются различные алгоритмы машинного обучения и математические модели.
Процесс обучения нейросети делится на несколько этапов:
- Инициализация. На начальном этапе нейросеть инициализирует свои параметры случайными значениями. Это означает, что на старте её предсказания будут далеки от реальности.
- Прямое распространение (Forward Propagation). В этом этапе входные данные проходят через все слои нейросети, пока не достигнут выходного слоя. Каждый нейрон применяет к входным данным свою весовую функцию и передаёт результат дальше.
- Вычисление ошибки. На выходе нейросеть выдаёт предсказанное значение, которое сравнивается с реальным значением. Разница между этими значениями называется ошибкой. Например, если нейросеть должна была определить, что на картинке кошка, а предсказала собаку, то ошибка будет значительной.
- Обратное распространение (Back propagation). На этом этапе нейросеть корректирует свои веса, чтобы уменьшить ошибку. Это делается путём обратного распространения ошибки от выходного слоя к входному. Используется градиентный спуск — алгоритм, который позволяет минимизировать функцию ошибки путём корректировки весов.
- Повторение. Процесс обучения повторяется множество раз, пока нейросеть не достигнет требуемой точности. С каждым циклом (эпохой) веса корректируются, и ошибка уменьшается.
Пример: Представьте себе обучение нового сотрудника на складе. В начале он может допускать ошибки (случайные веса). Каждый раз, когда он делает ошибку, опытный сотрудник (алгоритм обучения) объясняет ему, как нужно делать правильно (корректировка весов). Со временем новый сотрудник начинает работать всё лучше и лучше (уменьшение ошибки).
Один из ключевых аспектов обучения нейросетей — это использование большого объёма данных. Чем больше данных получает нейросеть, тем точнее она может выполнять свои задачи. Важную роль играет также и качество данных: они должны быть репрезентативными и разнообразными, чтобы нейросеть могла научиться различать различные ситуации и объекты.
Активизационные функции
Важную роль в работе нейросетей играют активизационные функции. Они определяют, насколько сильно будет активирован нейрон при определённых входных данных. Можно представить активизационную функцию, как выключатель света — она решает, будет ли свет включён (нейрон активирован) или нет (нейрон не активирован), в зависимости от входных данных. Рассмотрим несколько популярных активизационных функций и их особенности.
Сигмоида (Sigmoid)
Сигмоида — это функция, которая преобразует любое входное значение в диапазон от 0 до 1. Эта функция имеет S-образную форму и часто используется в задачах классификации, где необходимо определить вероятность принадлежности объекта к одному из двух классов.
Пример: Представьте себе термостат, который регулирует температуру в комнате. Если температура слишком низкая, термостат увеличивает нагрев (значение ближе к 1). Если температура высокая, нагрев уменьшается (значение ближе к 0).
Применение: Если у нас есть нейрон, который должен определить, является ли на изображении кошка или собака, сигмоида поможет преобразовать выходное значение нейрона в вероятность — например, 0,8 (80% вероятность, что это кошка).
ReLU (Rectified Linear Unit)
ReLU — это функция, которая активируется, если входное значение больше нуля, и остаётся нулевой в противном случае. Это позволяет эффективно справляться с проблемой затухающих градиентов, которая может возникнуть при использовании других активизационных функций.
Пример: Представьте себе фонарик, который включается только тогда, когда наступает ночь. В течение дня (входное значение <= 0) фонарик не работает, а ночью (входное значение > 0) фонарик включается и светит.
Применение: В задачах распознавания изображений ReLU часто используется из-за своей простоты и эффективности. Например, если на вход нейрона подаётся пиксельное значение изображения, ReLU позволит активироваться только тем нейронам, которые получили положительные значения, что помогает выделить важные особенности изображения.
tanh (Hyperbolic Tangent)
Функция tanh (гиперболический тангенс) преобразует входное значение в диапазон от -1 до 1. В отличие от сигмоиды, эта функция симметрична относительно нуля, что может быть полезно в некоторых задачах.
Пример: Представьте себе термометр, который показывает температуру в комнате. Если температура ниже комфортной (отрицательное значение), термометр указывает на холод. Если температура выше комфортной (положительное значение), термометр указывает на тепло. Значение 0 соответствует комфортной температуре.
Применение: В задачах, где важно учитывать как положительные, так и отрицательные отклонения от среднего значения, функция tanh может быть полезна. Например, в задачах прогнозирования временных рядов, таких как колебания цен акций, tanh может помочь учитывать как рост, так и падение цен.
Сравнение активизационных функций
Каждая из этих активизационных функций имеет свои преимущества и недостатки. Сигмоида и tanh могут страдать от проблемы затухающих градиентов, когда градиенты становятся очень малыми, что замедляет обучение нейросети. ReLU, благодаря своей простоте, помогает избежать этой проблемы, но может страдать от "мертвых" нейронов, когда градиенты становятся равными нулю и нейрон перестаёт обучаться.
Пример: Представьте себе учителя, который обучает двух учеников (нейронов). Один ученик (ReLU) активен и учится только тогда, когда получает положительные оценки, другой ученик (Sigmoid) старается учиться всегда, но иногда его прогресс замедляется, когда оценки становятся слишком малыми.
В итоге, выбор активизационной функции зависит от конкретной задачи и данных. Иногда бывает полезно комбинировать разные активизационные функции в одной нейросети, чтобы получить наилучшие результаты.
Другие материалы из цикла статей “Нейросеть: что это?”: