В этом уроке мы познакомимся с нейронными сетями, классом мощных моделей машинного обучения, вдохновленных структурой и функциями человеческого мозга. Мы сосредоточимся на построении интуиции вокруг основных концепций и компонентов нейронных сетей.

Нейронные сети состоят из взаимосвязанных узлов или нейронов, организованных слоями. Каждый нейрон получает входные данные от других нейронов или внешние данные, обрабатывает их и создает выходные данные, которые передаются другим нейронам. Нейронные сети учатся делать прогнозы, регулируя связи или веса между нейронами во время обучения.

Интуиция: представьте группу людей, работающих вместе над решением проблемы. Каждый человек получает некоторую информацию, обрабатывает ее и делится своими мыслями с другими в группе. Регулируя, насколько они доверяют вкладу друг друга (веса) и учась на своих ошибках, группа может коллективно разработать решение проблемы.

Основными компонентами нейронной сети являются:

  1. Входной слой. Входной слой — это начальная точка нейронной сети, которая получает данные из внешних источников. Количество нейронов во входном слое соответствует количеству признаков в данных.
  2. Скрытые слои. Скрытые слои — это промежуточные слои между входным и выходным слоями. Они обрабатывают и преобразовывают данные, позволяя нейронной сети изучать сложные шаблоны и представления. Количество скрытых слоев и нейронов в каждом слое может варьироваться, влияя на способность сети к обучению.
  3. Выходной слой. Выходной слой выдает окончательные прогнозы нейронной сети. Количество нейронов в выходном слое соответствует количеству классов для задач классификации или одному нейрону для задач регрессии.
  4. Функции активации. Функции активации — это математические функции, применяемые к выходным данным каждого нейрона, позволяющие нейронной сети изучать нелинейные отношения. Общие функции активации включают сигмовидную, ReLU (выпрямленную линейную единицу) и softmax.
  5. Функция потерь. Функция потерь измеряет разницу между предсказаниями нейронной сети и истинными метками, направляя процесс обучения во время обучения. Примеры функций потерь включают среднеквадратичную ошибку для задач регрессии и кросс-энтропию для задач классификации.
  6. Алгоритм оптимизации. Алгоритм оптимизации, такой как градиентный спуск или его варианты (например, стохастический градиентный спуск, Адам), обновляет веса нейронной сети, чтобы минимизировать функцию потерь.

Обратное распространение:

Обратное распространение (сокращение от «обратное распространение ошибок») — это алгоритм, используемый для обучения нейронных сетей путем минимизации ошибки между предсказаниями сети и истинными метками. Это метод обучения с учителем, который использует градиентный спуск для обновления весов нейронной сети.

Интуиция: представьте группу людей, работающих вместе над решением проблемы, и они совершают ошибку. Чтобы извлечь урок из своей ошибки, они прослеживают свои шаги, определяют, где что-то пошло не так, и соответствующим образом корректируют свою стратегию.

Обратное распространение работает путем вычисления градиента функции потерь по отношению к каждому весу в нейронной сети с применением цепного правила исчисления. Он начинается с вычисления ошибки в выходном слое, затем движется назад по сети, вычисляя ошибку в каждом слое и соответствующим образом обновляя веса.

Основные этапы обратного распространения:

  1. Прямой проход: вычислить вывод нейронной сети для заданного ввода и вычислить ошибку (разницу между предсказанным выводом и истинной меткой).
  2. Обратный проход: вычислить градиент ошибки относительно весов в сети, начиная с выходного слоя и продвигаясь назад через скрытые слои.
  3. Обновите веса: обновите веса нейронной сети, используя вычисленные градиенты и скорость обучения (небольшой положительный скаляр, который управляет размером шага обновлений весов).

Таким образом, нейронные сети — это мощные модели машинного обучения, которые обучаются, регулируя связи между взаимосвязанными нейронами. Понимая основные концепции и интуицию, лежащую в основе нейронных сетей, мы можем принимать более обоснованные решения при выборе и оценке моделей машинного обучения.