Metode osposobljavanja neuronske mreže

Posljednjih godina učenje neuronske mreže

Razlozi za popularnost

Stručnjaci objašnjavaju uspjeh uvođenja u praksu neuronskih mreža iz nekoliko razloga:

• bogate mogućnosti;
• jednostavnost korištenja;
• žaliti.

Pogledajmo svaku točku.

Učenje neuronske mreže s učiteljem moćna je tehnika modeliranja koja vam omogućuje da razmotrite najsloženije ovisnosti.

Neuronske mreže proučavaju se primjenom. Korisnik treba odabrati reprezentativne podatke, a zatim pokrenuti algoritam učenja koji automatski percipira strukturu ulaznih podataka.

To će zahtijevati početni set heurističkog znanja o odabiru i pripremi podataka, izboru potrebnih mrežna arhitektura, tumačenje rezultata. Tek tada učenje višeslojnih neuronskih mreža će biti uspješni. Ali ta je razina mnogo jednostavnija od klasičnih statističkih tehnika.

Trening convolutional neuronske mreže privlači korisnike, budući da se temelje na jednostavnom biološkom modelu živčanih sustava. Poboljšanje takvih neurobioloških modela dovest će do stvaranja jedinstvenih računalnih računala.

Opseg primjene

Učenje neuronske mreže omogućuje prepoznavanje teksta, govora i obavljanje semantičkog pretraživanja. Među područjima njihove primjene, identificirat ćemo sustave koji pomažu u donošenju odluka, analizi cijena dionica, tekstova, kontrolu sigurnosti World Wide Weba.

Značajke obrazovnog procesa

Prije nego što razgovaramo o tome kako se neuronska mreža peče, neka se oslanjamo na njihove osobitosti. Neuronske umjetne mreže, poput bioloških, su računalni sustav s velikim brojem usporednih procesora koji rade paralelno, imaju veliki broj veza.

Za razliku od bioloških analoga, neuronske umjetne mreže pokazuju mnoge osobine karakteristične za mozak: generalizacija, analiza, uzorkovanje podataka iz protok informacija.

Mogu promijeniti svoje ponašanje ovisno o vanjskom okruženju. Nakon analize početnih podataka, oni su samostalno podešeni i obučeni, pružajući točnu reakciju.

Rezultirajuća mreža otporna je na neka odstupanja u izvornim podacima, tako da nema izobličenja zbog vanjskih smetnji.

Sredinom prošlog stoljeća skupina istraživača sintetizira fiziološke i biološke pristupe, stvoren je prvi umjetni neuronski sustav.

Bez treninga teško je u potpunosti razumjeti strukturu, svojstva i svrhu mreža. Čini se da smo uspjeli pronaći ključ umjetne inteligencije. Ali iluzije čovjeka bile su dovoljno brzo rascijepljene. Mreže su se lako nosile s rješenjem nekih problema, analizirale podatke. Ali se nisu nosili s drugim zadaćama, tj. Pokazali su se vrlo ograničenom upotrebom.

Zato je nastavljen neuronska obuka, formiranje znanstvenog temelja za takve aktivnosti.

Krajem dvadesetog stoljeća otvorili su se tvrtke koje su sudjelovale u stvaranju aplikacijskog softvera za stvaranje umjetnih mreža. U ovom se trenutku pojavljuje strojno učenje. Neuronske se mreže pokazale učinkovitima u rješavanju složenih problema, na primjer, koriste se za provjeru solventnosti klijenata banke.

Metode podučavanja

Kako bi mreža riješila zadatke koje su mu dodijeljene, potrebno je osposobiti ga. Ova sposobnost se smatra glavnom svojstvom mozga. što metode obuke neuronskih mreža su najučinkovitije? U procesu obuke za takve sustave podrazumijeva se proces prilagodbe strukture veza između pojedinih neurona i sinoptičkih veza koje utječu na signale koeficijenata. Stvoreni kompleksi omogućuju učinkovito rješavanje postavljenih zadataka prije mreža. u osnovi učenje neuronske mreže pojavljuje se na nekom uzorku. Kako ste riješili taj problem? Razvili smo poseban algoritmi za učenje neuronskih mreža. Omogućuju povećanje učinkovitosti reakcije na dolazne signale, kako bi proširili područja njihove primjene.

Paradigme učenja

Duboka obuka neuronskih mreža provodi se na slijedećim paradigmama:

• s učiteljem;
• bez mentora;
• miješani oblik.

Prvu od njih karakteriziraju poznati točni odgovori na svaku ulaznu varijantu, težine se podešavaju tako da se minimizira mogućnost pogreške.

Samostalna studija omogućuje distribuciju izvornih uzoraka u kategorije, a to se postiže otkrivanjem prirode podataka i unutarnje strukture.

Mješovita vrsta smatra se sintezom dva prethodna pristupa. Osposobljavanje neuronske mreže znači ju informirati o onome što želimo od nje. Taj je postupak sličan poučavanju abecede djeteta. Pokazuju mu pismo, a onda pitaju: "Što je ovo pismo?" Ako je odgovor pogrešan, dijete se opet objašnjava kako je ispravno.

Postupak se ponavlja dok se ne ostane neispravan podatak. Ovaj postupak se naziva "trening s učiteljem".

Bit procesa

Pogledajmo kako funkcioniraju umjetne neuronske mreže. Osposobljavanje se provodi prema sličnoj shemi. U početku se izvodi određena baza podataka koja sadrži neke primjere (niz slika slova).

Ako pokažemo slovo "A" na ulaz neuronske mreže, ona daje određeni odgovor, što može biti netočno. U željenom izlaz u zadatka predlaže klasifikacijom koristi (1,0,0, hellip-), pri čemu je izlazni označen kao „A” je 1, a svi ostali izlazi - 0 oznaka.

Pri određivanju razlike između stvarnog i željenog odgovora mreže dobivamo 33 brojeva - to je vektor moguće pogreške. Možete je ponavljano predstaviti isto pismo. Stoga se proces učenja smatra ponavljanjem identičnih vježbi (treninga), stoga možemo reći da se provodi dovoljno duboka obuka.

Neuronska mreža bez treninga nije spremna za rad. Tek nakon višestruke demonstracije primjera znanja postupno se stabiliziraju, sustavi daju prave odgovore na predložena pitanja.

U takvim je situacijama rečeno da se provodi duboka obuka. Neuronske mreže postupno smanjuju veličinu pogreške. Kada se vrijednost smanji na nulu, trening se zaustavlja. Obrazovana neuronska mreža smatra se pogodnom za upotrebu na novim neobrađenim podacima.

Informacije o zadatku koji je mreža nalaze se u skupu primjera. Zato je učinkovitost osposobljavanja neuronske mreže povezana s brojem primjera koji se nalaze u kompleksu obuke. Postoji također ovisnost o cjelovitosti opisa problema.

Na primjer, neuronski sustav ne može predvidjeti financijsku krizu ako se scenariji u uzorku treninga ne daju. Profesionalci tvrde da je za kvalitetnu mrežnu obuku potrebno demonstrirati najmanje deset primjera.

Proces učenja je znanstveni intenzivan i složen. Nakon što završite, možete koristiti mrežu u praktične svrhe.

Glavna značajka ljudskog mozga je reprodukcija stečenih informacija u situacijama gdje je to potrebno. Obučena mreža posjeduje veliku količinu informacija koja vam omogućuje da dobijete pravi odgovor za nove slike.

Za izgradnju procesa učenja treba imati ideju o modelu okruženja u kojem djeluje neuronska mreža.

Takav model određuje zadatak učenja. Također morate razumjeti kako možete mijenjati osnovne parametre mreže, kako koristiti postavke. Bit učenja uključuje postupak u kojem se primjenjuju pravila učenja za algoritme za ispravljanje pogrešaka.

Algoritmi za učenje neuronskih mreža

Trenutno koriste nekoliko opcija:

• konjugirane gradijente;
• natrag širenje;
• Kvazi-Newton;
• pseudo-inverzni;
• Kohonen trening;
• Levenberg-Marquardt;
• kvantizator vektora;
• način K-najbližih susjeda (KNN)
• postavljanje eksplicitnih odstupanja.

Ovo nije sve algoritmi za učenje neuronskih mreža, primjenjuje se u ovom trenutku.

Nakon određivanja broja slojeva i broja elemenata u svakoj od njih, potrebno je odrediti pokazatelje ove mreže, što bi minimiziralo pogrešku predviđanja koju nudi.

Ovaj proces može se smatrati kao prilagodba modela koji implementira mreža prema prikazanim informacijama o obuci.

Važne točke

Pogreška za određenu mrežnu konfiguraciju izračunava se prilagodbom svih postojećih promatranja i uspoređivanjem s ciljnim vrijednostima izlaznih vrijednosti.

Bolje je koristiti algoritme koji omogućuju usavršavanje neuronske mreže u minimalnom broju koraka. Pretpostavljaju mali broj varijabli. Razlog za taj izbor jest da u ovom trenutku obuka neuronskih mreža provodi se na računalima s malom učinkovitošću, ograničenom memorijom.

vrsta

Stohastičke metode pretpostavljaju značajan broj koraka u procesu učenja. Zato ih je praktički nemoguće koristiti za moderne neuronske mreže velikih dimenzija.

Eksponencijalno povećanje točnosti pretraživanja uz povećanje algoritama optimizacije razmjera dimenzije problema ne dopušta korištenje takvih sustava u procesu učenja.

Metoda konjugiranog gradijenta vrlo je osjetljiva na točnost izvedenih proračuna. Konkretno, pri rješavanju problema optimizacije uzorka ljestvice. Moraju upotrijebiti dodatne varijable.

Svi algoritmi za obuku neuronskih sustava, koji se koriste u ovom trenutku, temelje se na funkciji procjene. To vam omogućuje da cjelokupnu ocjenu kvalitete cijele mreže.

Smatraju se vrlo jednostavnim, stoga ne daju dobar sustav upravljanja za kratko vrijeme, nisu prikladni za analizu složenih sustava.

Mogućnosti za ubrzavanje procesa učenja

Budući da se neuronske mreže smatraju jednim od manifestacija umjetne inteligencije, često se koriste u prepoznavanju uzoraka, rješavanju problema optimizacije.

Izrađeni su mnogi modeli takvih mreža koji se bore s različitim primijenjenim problemima. Za svaki od njih postoje algoritmi i metode obuke. Unatoč takvoj različitosti, rad na poboljšanju algoritama, stvaranje novih modela ne prestaje, ali teorija mreža još nije dovoljno formalizirana.

Faze razvoja

Postoje dvije glavne faze koje se koriste u razvoju neuronskih mreža. Strukturna sinteza uključuje odabir određenog modela, kao i analizu preliminarne strukture, algoritam učenja.

Parametrijska sinteza uključuje ne samo proces učenje neuronske mreže, ali i kvalitativni test rezultata. S obzirom na to, moguće je odlučiti hoće li se u početne faze vratiti parametarska ili strukturna analiza.

Nepotpuno formiranje stupnjeva dovodi do mnoštva problema stvorene mreže. Na primjer, u fazi strukturne sinteze tijekom odabira modela, strukture, algoritma, to će potrajati puno truda, uz pomoć iskusnih računalnih programera.

U fazi parametarske sinteze tijekom procesa učenja pojavljuju se ograničeni računalni resursi. Problemi sa složenom strukturom zahtijevaju veliki napor od neuronskih sustava, tako da proces uključuje znatne vremenske troškove.

Postoje određene metode za smanjenje takvih troškova za obuka neuralnih višeslojnih mreža. Temelji se na načelu dostatnosti, pri čemu pogreška sustava ne može prijeći određeni pokazatelj. Na primjer, na takve metode razmatra se korekcija koraka modernizacije težina, preobrazba prepoznatljivih razreda.

izrađen učenje neuronske mreže dok pogreška ne dosegne nulu. To je povezano s velikim troškovima vremenskih resursa, jer nije odmah moguće otkriti pogrešku, kako bi se eliminirao uzrok nastanka.

zaključak

Odredite učinkovitost učenje neuronske mreže možete, koristeći određeni zadatak, željeni rezultat.

Na primjer, ako se predloži određeni zadatak koji se odnosi na klasifikaciju, potrebno je višeslojnu neuronsku mrežu za rješavanje. Za njegovo osposobljavanje prikladan je suvremeni algoritam za propagaciju pogreške.

Procjena eventualne pogreške tijekom procesa učenja provodi se na dva načina: globalno i lokalno. Druga opcija pretpostavlja da postoje pogreške u neuronskim izlaznim slojem. Za globalni prikaz, pretpostavlja se da je prisutan i-taj skup pogrešaka za cijelu mrežu.

Trening se može smatrati idealnim u slučaju da nakon toga, mreža u cijelosti ponavlja uzorak obuke, ne daje pogreške i neispravnosti u funkcioniranju.

Takva obuka je intenzivna za rad. To se postiže samo u rijetkim slučajevima. Načelo dostatnosti sastoji se u potpuno odbijanju traženja ideala u obavljanju određenog zadatka. Ako ga premjestite na trening neuronske moderne mreže, tada se idealna točnost ne poštuje uvijek.

Za prepoznavanje objekta, kao i njegove klase, dopušteno je da mrežna pogreška u skupu ne prelazi eksponent delta. Takva se vrijednost smatra maksimalnim indeksom na kojem se čuva točnost izračuna.

Pristup neuronske mreže posebno je djelotvoran prilikom obavljanja poslova vezanih uz stručnu evaluaciju, obradu informacija raznih vrsta.