Приручить нейросеть: принципы работы и словарь терминов

При работе с нейронными сетями важно понимать принцип их устройства. Каждый элемент нейросети участвует в создании того результата, который она выдаст по запросу пользователя. В этом материале мы рассказываем, как работает нейросеть, что она умеет, а также даем список терминов, которые пригодятся в работе с ней.

Что такое нейросеть?

Нейронные сети — это компьютерные программы, разработанные для обучения на основе данных, подобно тому, как наш мозг учится на основе опыта. Нейронные сети тоже учатся — для того, чтобы решать сложные задачи: распознавать изображения, речь, обрабатывать естественность языка и многое другое.

Нейронная сеть состоит из слоев, связанных узлами, их называют нейронами. Нейроны объединяют слои между собой и все вместе это похоже своеобразный слоеный пирог. В слоях различают: входной, выходной и промежуточные (скрытые) уровни. Нейроны входного слоя получают начальные данные — изображение, аудиозапись, текст или видео. Нейроны в скрытых слоях обрабатывают информацию. Нейроны в выходном слое создают прогноз или классификацию на основе обработанных данных.

В процессе обучения сеть настраивает связи между нейронами, чтобы научиться точно предсказывать выходные данные на основе входных. Для этого она сравнивает свои прогнозы с фактическими результатами и соответствующим образом корректирует связи между нейронами. После обучения сеть готова к генерации новых данных на основе поглощенных. 

Глоссарий терминов

Ниже мы приведем основные термины, которые помогут понять, из чего состоят такие программы и как с ними работать:

1. Нейрон

Базовый элемент нейросети, который принимает и передает информацию. В своей работе он использует математические методы, такие как линейная алгебра, теория вероятности и обработка сигналов. 

Нейроны могут быть связаны между собой в различных комбинациях, создавая сложные сети, способные решать самые разные задачи. Например, распознавание образов, классификация данных и предсказание будущих событий.

2. Вес (веса)

Числовое значение, которое назначается каждому входному сигналу, чтобы определить его вклад в работу конкретного нейрона. Важность входных данных для нейрона определяется на основе веса — чем последний выше, тем большее значение имеет соответствующий входной сигнал. Вес может быть настроен в процессе обучения нейронной сети, чтобы оптимизировать ее производительность и точность в работе с данными. 

3. Слой нейронов

Группа нейронов, которые выполняют одинаковые функции, и могут быть связаны друг с другом для выполнения более сложных задач. Например, слой нейронов может быть использован для обработки изображений, где каждый нейрон отвечает за определенный пиксель изображения. Все они могут быть соединены друг с другом, чтобы распознавать определенные формы или объекты на изображении. 

В целом, слои нейронов представляют собой важный элемент машинного обучения и искусственного интеллекта, который позволяет создавать более интеллектуальные и адаптивные системы.

4. Архитектура нейросети

Более подробное описание важных аспектов, включая количество слоев, количество нейронов в каждом слое, типы функций активации, а также информацию о том, как данные передаются между слоями. Она также включает в себя выбор оптимальных гиперпараметров, таких как скорость обучения, регуляризация, инициализация весов и т.д. 

5. Глубокое обучение

Сложный процесс обучения искусственных нейронных сетей, в котором используются множество слоев, каждый из которых обрабатывает информацию на разных уровнях абстракции. В результате глубокого обучения нейросеть может достигать высокой точности в распознавании образов, классификации данных, анализе текста и других задачах. 

Этот процесс применяется во многих областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка, робототехника, биоинформатика и другие.

6. Функция активации

Важнейший элемент нейронной сети, который определяет выходной сигнал нейрона на основе входных данных и его веса. Она обычно применяется после выполнения линейной операции над входными данными и весом, в результате чего получается оптимальная сумма. 

Функция активации вводит нелинейность в процесс обработки данных в нейроне, что позволяет сети более точно аппроксимировать сложные зависимости между входными и выходными данными. 

Благодаря функции активации, нейронная сеть может обучаться на больших объемах данных и достигать высоких результатов в различных задачах машинного обучения, таких как распознавание образов, классификация данных и прогнозирование временных рядов.

7. Регуляризация нейронных сетей

Метод уменьшения переобучения модели путем добавления дополнительных ограничений на параметры нейросети во время обучения. Это может быть достигнуто через добавление штрафов на большие значения весов или увеличение количества  дополнительных слоев, которые помогают избежать переобучения модели. Регуляризация позволяет повысить устойчивость нейросети и ее способность обобщать на новые данные.

8. Пулинг

Процесс упрощения и уменьшения размера данных, полученных от предыдущего слоя сети. Это делается с помощью небольшого окна, которое перемещается по входным данным и заменяет группу значений одним значением, например, максимальным, минимальным или средним из этой группы. 

Пулинг помогает сети работать быстрее, требует меньше вычислительных ресурсов и делает ее более устойчивой к переобучению, улучшая обобщающую способность модели.

9. Метод обратного распространения ошибки

Алгоритм, который используется для обновления веса в нейронных сетях во время обучения. Этот метод работает путем вычисления ошибки между выходом сети и ожидаемым выходом и затем распространения этой ошибки обратно через сеть. 

Метод обратного распространения ошибки — один из наиболее популярных алгоритмов обучения нейронных сетей, он позволяет достичь высокой точности в распознавании образов и классификации данных. 

Он также может использоваться для обнаружения аномалий в данных и для прогнозирования временных рядов.

10. Эпоха

Один проход по обучающему набору, который состоит из нескольких итераций. В ходе этого прохода модель обучается на примерах из набора данных, оптимизируя данные веса и настраиваясь на получение правильных ответов. 

Количество итераций в эпохе зависит от конкретной задачи и используемого алгоритма обучения. Определение оптимального числа эпох является важным шагом в обучении модели, так как избыточное количество эпох может привести к переобучению, а недостаточное — к недообучению.

11. Переобучение

Одна из основных проблем машинного обучения. Она возникает тогда, когда нейросеть, обученная на определенных данных, становится слишком точной в своих вычислениях и не способна обобщать эти знания на новые данные, не включенные в набор обучающих данных. Это может привести к снижению точности и производительности нейросети в реальном времени и к необходимости переобучения на новых данных. Для решения этой проблемы существуют различные методы: регуляризация, увеличение размера обучающего набора, уменьшение размера сети и использование алгоритмов, способных работать с небольшими объемами данных.

12. Batch (набор)

Группа обучающих примеров, которые передаются нейросети для одновременной обработки. Когда нейросеть обучается на большом объеме данных, работа с отдельными примерами может быть очень трудоемкой и занимать много времени. Благодаря использованию батчей, нейросеть может быстрее обрабатывать данные и ускорять процесс обучения. Более того, батчи позволяют эффективно использовать параллелизм, что может значительно ускорить обучение на многопроцессорных системах.

13. Dropout (исключение)

Метод регуляризации в нейронных сетях, который был разработан с целью предотвращения переобучения. Dropout работает путем исключения случайных нейронов из сети в процессе обучения, что помогает снизить влияние отдельных нейронов на результаты моделирования. Это значит, что сеть становится более устойчивой к шумам в данных и более гибкой в использовании на новых входных данных. Dropout активно используется в современных нейронных сетях, таких как сверточные нейронные сети для обработки изображений. Его эффект можно улучшить путем изменения параметров и тщательной настройки.

14. Функция потерь

Элемент, который определяет, насколько точным был результат, полученный нейронной сетью. Она помогает вычислить разницу между полученным и ожидаемым результатом и вносит корректировки в веса для улучшения результатов.

15. Upscaling (увеличение масштаба)

Процесс увеличения разрешения изображения или видео, который использует нейросети для улучшения качества изображения и увеличения количества пикселей. 

Нейросети обучаются анализировать изображения и заполнять пробелы между пикселями, чтобы создавать более четкие и детализированные изображения. Этот процесс может быть полезен для улучшения качества старых фотографий или видео, а также для создания более крупных изображений без потери  качества.

16. Prompt (промт)

Текстовые подсказки, которые используются для обучения и работы с языковыми моделями на основе нейросетей. Они представляют собой короткие фразы или предложения, которые помогают улучшить качество генерации текста, а также снизить вероятность появления ошибок. Этот метод является одним из наиболее эффективных при обучении и работе с нейросетями.

17. Свёрточная нейронная сеть (CNN - Convolutional Neural Network)

Тип нейронной сети, который используется для обработки изображений. Он состоит из нескольких слоев, каждый из которых выполняет определенную функцию. Входные данные проходят через сверточные слои, которые находят определенные на изображении — границы, цвета и формы. Затем данные проходят через слои субдискретизации, которые уменьшают размер изображения и сохраняют наиболее важные признаки. В конечном итоге, выходные данные проходят через полносвязные слои, которые соединяют все признаки вместе и принимают решение о классификации изображения.

18. Рекуррентная нейронная сеть (RNN - Recurrent Neural Network)

Тип нейронной сети, который был разработан специально для обработки последовательностей данных. Она позволяет анализировать, обрабатывать и моделировать различные виды последовательностей — звуковые сигналы, естественный язык, временные ряды и многое другое. Например, RNN может использоваться для создания музыки, генерации текстов, определения эмоций в тексте, предсказания временных рядов и многое другое.

19. Сиамская нейронная сеть (Siamese Networks)

Тип архитектуры нейронной сети, которая может сравнивать две точки входных данных и определять, насколько они похожи. Сеть состоит из двух одинаковых подсетей, каждая из которых обрабатывает одну из точек входных данных отдельно. Выходные данные обеих подсетей затем сравниваются с помощью метрики расстояния для получения оценки сходства.Siamese Networks полезна для таких задач, как сопоставление изображений или текстов, когда необходимо определить, похожи или нет два входных данных. Она может научиться распознавать закономерности в данных, например, черты лица или значения слов, и использовать эти знания для проведения точных сравнений.

20. Нейронный процессор (NPU - Neural Processing Unit)

Специализированный процессор, разработанный и оптимизированный для обработки вычислений, связанных с нейронными сетями и машинным обучением. Он обеспечивает быстрое выполнение операций, таких как свертки, активации и пулинг, что ускоряет процесс обучения нейросетей. 

NPU интегрируется с другими компонентами аппаратного обеспечения, такими как CPU и GPU, для предоставления эффективных решений для искусственного интеллекта и машинного обучения в различных приложениях, включая автономные автомобили, робототехнику, мобильные устройства и системы распознавания образов.

21. Ускоритель глубокого обучения (DLA - Deep Learning Accelerator)

Специальное устройство, разработанное для ускорения работы с глубокими нейронными сетями. Оно помогает обучать и получать предсказания от нейросетей быстрее и эффективнее, особенно в случаях, когда требуется обрабатывать большое количество данных. 

DLA может быть интегрирован в различные устройства, такие как компьютеры, мобильные телефоны и другие электронные системы, для улучшения их возможностей в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

22. Adversarial Examples (состязательные примеры)

Исходные данные, специально разработанные для того, чтобы обмануть модель машинного обучения и заставить ее сделать неверный прогноз. Они создаются путем внесения небольших, незаметных изменений в исходные данные, такие как изображение или фрагмент текста, которых достаточно для того, чтобы модель неправильно классифицировала их.

Вредоносные примеры вызывают беспокойство, поскольку они потенциально могут быть использованы для обмана систем машинного обучения в реальных сценариях, от автономного вождения до распознавания лиц. Исследователи изучают некорректные и неправомерные случаи использования, чтобы лучше понять уязвимости моделей машинного обучения и разработать более надежные средства защиты.

23. AGI (Artificial General Intelligence — общий искусственный интеллект)

Термин, используемый для описания концепции идеального компьютерного агента, обладающего способностью выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек, а также самостоятельно обучаться и адаптироваться к новым ситуациям и задачам. 

Воплощение этой технологии предполагает создание искусственной системы, способной проявлять широкий спектр когнитивных способностей, включая обучение, общение, рассуждение, понимание естественного языка, принятие решений, абстрактное мышление и многое другое. Создание AGI является одной из основных целей искусственного интеллекта.

24. ASI (Artificial Super Intelligence — искусственный сверхинтеллект)

Теоретическая форма искусственного интеллекта, которая предполагает создание компьютерной системы, превосходящей интеллектуальные способности самых умных людей. ASI не только способен выполнять задачи и решать проблемы с намного большей скоростью и эффективностью, чем люди, но также может проявлять новые формы интеллектуальной деятельности, несравнимые с человеческими способностями, такие как создание новых технологий, алгоритмов и концепций, которые человеческий разум не может постичь. 

Создание ASI — это сложная и потенциально опасная задача, которая требует не только развития компьютерных технологий, но и серьезных обсуждений о том, как обеспечить безопасность и контроль за системой, чтобы она не стала угрозой для человечества.

25. Explainable AI (объяснимый ИИ)

Область исследования, которая занимается созданием моделей, которые способны объяснять свои решения. Эта область становится все более актуальной сегодня благодаря возрастающей потребности в создании прозрачных и понятных моделей и алгоритмов машинного обучения. 

В рамках изучения Explainable AI ученые исследуют различные методы и подходы к созданию таких моделей, включая логические модели, модели на основе правил, модели на основе деревьев решений, и многое другое. Они также выделяют различные механизмы и методы, которые могут помочь объяснить, как именно модели принимают свои решения, включая интерпретируемость, объяснительную мощность и многое другое.