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:
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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:
- Прямой проход: вычислить вывод нейронной сети для заданного ввода и вычислить ошибку (разницу между предсказанным выводом и истинной меткой).
- Обратный проход: вычислить градиент ошибки относительно весов в сети, начиная с выходного слоя и продвигаясь назад через скрытые слои.
- 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.