Что такое нейронная сеть в ИИ?

Что такое нейронная сеть в ИИ?

Нейронные сети кажутся загадочными, пока не станут реальностью. Если вы когда-нибудь задумывались, что такое нейронная сеть в ИИ? И не просто ли это математика в парадной шляпе, то вы попали по адресу. Мы постараемся изложить всё максимально практично, добавим небольшие отступления и, конечно же, несколько эмодзи. Вы узнаете, что представляют собой эти системы, почему они работают, где они дают сбои и как о них говорить, не размахивая руками.

Статьи, которые вам может быть интересно прочитать после этой:

🔗 Что такое предвзятость ИИ?
Понимание предвзятости в системах искусственного интеллекта и стратегий обеспечения справедливости.

🔗 Что такое предиктивный ИИ?
Как прогностический ИИ использует закономерности для прогнозирования будущих результатов.

🔗 Что такое ИИ-тренер?
Изучение роли и обязанностей специалистов, обучающих ИИ.

🔗 Что такое компьютерное зрение в ИИ?
Как ИИ интерпретирует и анализирует визуальные данные с помощью компьютерного зрения.

Что такое нейронная сеть в ИИ? Ответ за 10 секунд ⏱️

Нейронная сеть представляет собой набор простых вычислительных единиц, называемых нейронами, которые передают числа, корректируют силу своих связей во время обучения и постепенно изучают закономерности в данных. Когда вы слышите о глубоком обучении , обычно подразумевается нейронная сеть с множеством слоёв, которые автоматически изучают особенности, а не кодируют их вручную. Другими словами, это множество небольших математических фрагментов, грамотно организованных и обучаемых на данных до тех пор, пока они не станут полезными [1].

Чем полезна нейронная сеть? ✅

  • Мощность представления : при правильной архитектуре и размере сети могут аппроксимировать чрезвычайно сложные функции (см. теорему об универсальной аппроксимации) [4].

  • Сквозное обучение : вместо ручного проектирования характеристик модель обнаруживает их сама [1].

  • Обобщение : Хорошо регуляризованная сеть не просто запоминает — она работает с новыми, неизвестными данными [1].

  • Масштабируемость : большие наборы данных и большие модели часто позволяют улучшить результаты… вплоть до практических ограничений, таких как вычислительные мощности и качество данных [1].

  • Переносимость : особенности, изученные в ходе выполнения одной задачи, могут помочь в выполнении другой (перенос обучения и тонкая настройка) [1].

Небольшая полевая заметка (пример сценария): небольшая группа по классификации продуктов заменяет созданные вручную признаки на компактную сверточную нейронную сеть, добавляет простые дополнения (переворачивание/кадрирование) и наблюдает за уменьшением количества ошибок проверки — не потому, что сеть «волшебная», а потому, что она узнала больше полезных признаков непосредственно из пикселей.

«Что такое нейронная сеть в ИИ?» простым языком, с сомнительной метафорой 🍞

Представьте себе линию в пекарне. Ингредиенты поступают, рабочие корректируют рецепт, дегустаторы жалуются, и команда снова обновляет рецепт. В сети входные данные проходят через слои, функция потерь оценивает выходные данные, а градиенты подталкивают веса, чтобы в следующий раз добиться лучших результатов. Неидеальная метафора — хлеб не дифференцируем, — но он прилипает [1].

Анатомия нейронной сети 🧩

  • Нейроны : крошечные калькуляторы, применяющие взвешенную сумму и функцию активации.

  • Веса и смещения : регулируемые ручки, которые определяют, как объединяются сигналы.

  • Слои : входной слой получает данные, скрытые слои преобразуют их, выходной слой делает прогноз.

  • Функции активации : нелинейные повороты, такие как ReLU, сигмоида, тангенс и softmax, делают обучение гибким.

  • Функция потерь : оценка того, насколько ошибочен прогноз (перекрестная энтропия для классификации, среднеквадратическая ошибка для регрессии).

  • Оптимизатор : такие алгоритмы, как SGD или Adam, используют градиенты для обновления весов.

  • Регуляризация : такие методы, как исключение или снижение веса, позволяющие предотвратить переобучение модели.

Если вам нужен формальный подход (но в то же время удобочитаемый), открытый учебник «Глубокое обучение» охватывает весь спектр: основы математики, оптимизацию и обобщение [1].

Функции активации, кратко, но полезно ⚡

  • ReLU : ноль для отрицательных значений, линейный для положительных. Просто, быстро, эффективно.

  • Сигмовидная форма : сжимает значения от 0 до 1 — полезно, но может привести к насыщению.

  • Tanh : Как сигмоида, но симметрична относительно нуля.

  • Softmax : преобразует необработанные оценки в вероятности по классам.

Вам не нужно запоминать каждую форму кривой — просто знайте компромиссы и общие значения по умолчанию [1, 2].

Как на самом деле происходит обучение: обратное распространение ошибки, но не страшно 🔁

  1. Прямой проход : данные проходят слой за слоем для создания прогноза.

  2. Вычислить потери : сравнить прогноз с истиной.

  3. Обратное распространение : вычислить градиенты потерь относительно каждого веса, используя цепное правило.

  4. Обновление : Оптимизатор немного меняет веса.

  5. Повтор : много эпох. Модель постепенно обучается.

Для практического ознакомления с визуальными примерами и пояснениями, связанными с кодом, см. классические заметки CS231n по обратному распространению ошибки и оптимизации [2].

Краткий обзор основных семейств нейронных сетей 🏡

  • Сети прямого распространения (MLP) : простейший тип. Данные передаются только вперёд.

  • Свёрточные нейронные сети (CNN) : отлично подходят для изображений благодаря пространственным фильтрам, которые обнаруживают края, текстуры и формы [2].

  • Рекуррентные нейронные сети (RNN) и их варианты : созданы для последовательностей, таких как текст или временные ряды, сохраняя чувство порядка [1].

  • Трансформаторы : используют внимание для моделирования взаимосвязей между позициями в последовательности одновременно; доминируют в языке и за его пределами [3].

  • Графовые нейронные сети (GNN) : работают с узлами и ребрами графа — полезны для молекул, социальных сетей, рекомендаций [1].

  • Автоэнкодеры и VAE : изучают сжатые представления и генерируют вариации [1].

  • Генеративные модели : от GAN до диффузионных моделей, используемых для изображений, аудио и даже кода [1].

Заметки CS231n особенно удобны для CNN, в то время как статья Transformer является основным источником для моделей, основанных на внимании [2, 3].

Сравнительная таблица: распространённые типы нейронных сетей, для кого они предназначены, стоимость и почему они работают 📊

Инструмент / Тип Аудитория Цена-то Почему это работает
Прямое распространение (MLP) Новички, аналитики Низкий-средний Простые, гибкие, достойные базовые показатели
Си-Эн-Эн Команды видения Середина Локальные шаблоны + совместное использование параметров
RNN / LSTM / GRU Люди, следящие за последовательностью Середина Временная память… фиксирует порядок
Трансформатор НЛП, мультимодальное Средне-высокий Внимание сосредоточено на соответствующих отношениях
ГНН Ученые, recys Середина Передача сообщений на графах раскрывает структуру
Автоэнкодер / VAE Исследователи Низкий-средний Изучает сжатые представления
GAN / Диффузия Творческие лаборатории Средне-высокий Состязательная или итеративная шумоподавляющая магия

Примечания: цена зависит от вычислительных мощностей и времени; пробег может варьироваться. Одна или две ячейки намеренно болтают.

«Что такое нейронная сеть в ИИ?» в сравнении с классическими алгоритмами МО ⚖️

  • Инженерия признаков : Классическое машинное обучение часто опирается на ручное создание признаков. Нейронные сети обучаются признакам автоматически — это большой плюс для сложных данных [1].

  • Жажда данных : сети часто работают с большим объемом данных; небольшие объемы данных могут благоприятствовать более простым моделям [1].

  • Вычисления : сети любят ускорители, такие как графические процессоры [1].

  • Потолок производительности : для неструктурированных данных (изображений, аудио, текстов) глубокие сети, как правило, доминируют [1, 2].

Процесс обучения, который действительно работает на практике 🛠️

  1. Определите цель : классификация, регрессия, ранжирование, генерация — выберите соответствующий убыток.

  2. Обработка данных : разделение на обучающие, проверочные и тестовые. Нормализация признаков. Балансировка классов. Для изображений рассмотрите возможность дополнения, например, переворотов, кадрирования и небольшого шума.

  3. Выбор архитектуры : начните с простого. Увеличивайте мощность только по мере необходимости.

  4. Цикл обучения : пакетная обработка данных. Прямой проход. Вычисление потерь. Обратное распространение ошибки. Обновление. Регистрация метрик.

  5. Регуляризация : отказ от занятий, снижение веса, раннее прекращение занятий.

  6. Оценка : используйте проверочный набор для гиперпараметров. Подготовьте тестовый набор для окончательной проверки.

  7. Относитесь к транспортировке осторожно : следите за дрейфом, проверяйте наличие отклонений, планируйте откаты.

Для комплексных, ориентированных на код учебных пособий с надежной теорией надежными опорами являются открытый учебник и заметки CS231n [1, 2].

Переобучение, обобщение и прочие неприятности 👀

  • Переобучение : модель запоминает особенности обучения. Исправьте это, добавив больше данных, усилив регуляризацию или упростив архитектуру.

  • Недообучение : модель слишком простая или обучение слишком медленное. Увеличьте мощность или тренируйтесь дольше.

  • Утечка данных : информация из тестового набора попадает в тренировочный. Трижды проверьте свои сплиты.

  • Плохая калибровка : модель, которая уверена, но неверна, опасна. Рассмотрите возможность калибровки или изменения весовых коэффициентов потерь.

  • Изменение распределения : перемещение данных в реальном мире. Мониторинг и адаптация.

Для теории, лежащей в основе обобщения и регуляризации, обратитесь к стандартным источникам [1, 2].

Безопасность, интерпретируемость и ответственное применение 🧭

Нейронные сети способны принимать решения с высокими ставками. Недостаточно просто хорошо показать себя в таблице лидеров. Необходимы этапы управления, измерения и смягчения последствий на протяжении всего жизненного цикла. В структуре управления рисками ИИ NIST описаны практические функции — УПРАВЛЕНИЕ, КОНТРОЛИРОВКА, ИЗМЕРЕНИЕ, УПРАВЛЕНИЕ — которые помогают командам интегрировать управление рисками в процесс проектирования и внедрения [5].

Несколько быстрых советов:

  • Проверка предвзятости : проводите оценку по демографическим группам, где это уместно и законно.

  • Интерпретируемость : используйте такие методы, как выделение или атрибуция признаков. Они несовершенны, но полезны.

  • Мониторинг : настройте оповещения о внезапном падении показателей или дрейфе данных.

  • Человеческий контроль : держите людей в курсе важных решений. Никакого героизма, только гигиена.

Часто задаваемые вопросы, которые у вас тайно возникали 🙋

Является ли нейронная сеть по сути мозгом?

Да, вдохновлённый мозгом, но упрощённый. Нейроны в сетях — это математические функции; биологические нейроны — это живые клетки со сложной динамикой. Схожие вибрации, совершенно другая физика [1].

Сколько слоев мне нужно?

Начните с малого. Если вы недообучены, увеличьте ширину или глубину. Если вы переобучены, регуляризируйте или уменьшите ёмкость. Волшебного числа не существует; есть только кривые валидации и терпение [1].

Всегда ли мне нужен графический процессор?

Не всегда. Небольшие модели на небольшом объёме данных можно обучать на процессорах, но для изображений, объёмных текстовых моделей или больших наборов данных ускорители экономят массу времени [1].

Почему люди говорят, что внимание имеет силу?

Потому что внимание позволяет моделям сосредоточиться на наиболее важных частях входных данных, не придерживаясь строгого порядка. Оно учитывает глобальные взаимосвязи, что имеет большое значение для языковых и мультимодальных задач [3].

Отличается ли вопрос «Что такое нейронная сеть в ИИ?» от вопроса «Что такое глубокое обучение»?

Глубокое обучение — это более широкий подход, использующий глубокие нейронные сети. Поэтому вопрос «Что такое нейронная сеть в ИИ?» подобен вопросу о главном герое; глубокое обучение — это и есть весь фильм [1].

Практические, немного самоуверенные советы 💡

  • Отдавайте предпочтение простым базовым данным . Даже небольшой многослойный персептрон может определить, поддаются ли данные обучению.

  • Обеспечьте воспроизводимость вашего конвейера данных . Если вы не можете его перезапустить, ему нельзя доверять.

  • Скорость обучения важнее, чем вы думаете. Попробуйте расписание. Разминка может помочь.

  • компромиссы в отношении размера партии . Более крупные партии стабилизируют градиенты, но могут обобщаться по-другому.

  • Если вы запутались, постройте кривые потери веса и нормы веса . Вы удивитесь, как часто ответ содержится в графиках.

  • Документируйте предположения. Будущий «вы» быстро забывает вещи [1, 2].

Глубокое погружение: роль данных, или почему мусор на входе по-прежнему означает мусор на выходе 🗑️➡️✨

Нейронные сети не способны волшебным образом исправить некорректные данные. Искажённые метки, ошибки аннотаций или узкая выборка — всё это отразится на модели. Курируйте, проверяйте и дополняйте. И если вы не уверены, что вам нужно: больше данных или более совершенная модель, ответ часто раздражающе прост: и то, и другое, но начните с качества данных [1].

«Что такое нейронная сеть в ИИ?» — краткие определения, которые можно использовать повторно 🧾

  • Нейронная сеть представляет собой многоуровневый функциональный аппроксиматор, который обучается сложным шаблонам путем регулировки весов с использованием градиентных сигналов [1, 2].

  • Это система, которая преобразует входные данные в выходные данные посредством последовательных нелинейных шагов, обученная минимизировать потери [1].

  • Это гибкий, требовательный к данным подход к моделированию, который эффективно использует неструктурированные входные данные, такие как изображения, текст и аудио [1, 2, 3].

Слишком длинно, не читал и заключительные замечания 🎯

Если кто-то спросит вас, что такое нейронная сеть в ИИ, вот вам ответ: нейронная сеть — это набор простых модулей, которые преобразуют данные шаг за шагом, обучаясь преобразованию, минимизируя потери и следуя градиентам. Они эффективны, потому что масштабируются, автоматически изучают признаки и могут представлять очень сложные функции [1, 4]. Они рискованны, если игнорировать качество данных, управление или мониторинг [5]. И они не магия. Просто математика, вычисления и хорошая инженерия — с долей вкуса.

Дополнительное чтение, тщательно отобранное (нецитируемые материалы)

Ссылки

[1] Гудфеллоу, И., Бенжио, Й. и Курвилл, А. Глубокое обучение . MIT Press. Бесплатная онлайн-версия: читать далее

[2] Стэнфорд CS231n. Свёрточные нейронные сети для визуального распознавания (конспект курса): читать далее

[3] Васвани, А., Шазир, Н., Пармар, Н. и др. (2017). Внимание — это всё, что вам нужно . NeurIPS. arXiv: читать далее

[4] Цыбенко, Г. (1989). Аппроксимация суперпозициями сигмоидальной функции . Математика управления, сигналов и систем , 2, 303–314. Springer: читать далее

[5] NIST. Структура управления рисками ИИ (ИИ RMF) : подробнее

Найдите новейший ИИ в официальном магазине AI Assistant

О нас

Вернуться в блог