В останні роки навчання нейронної мережі стає все більш популярним. Його застосовують в самих різних галузях діяльності: техніці, медицині, фізики, техніці, бізнесі, геології. Чому стала такою популярною нейромережа? Це пояснюється тим, що робота і навчання нейронної мережі припускають рішення практичних завдань, з якими вона успішно справляється.

Причини популярності

Успіх впровадження в практику нейронних мереж фахівці пояснюють кількома причинами:

багатими можливостями;

простотою застосування;

привабливістю.

Докладніше зупинимося на кожному пункті. Навчання нейронної мережі з учителем є потужним методом моделювання, який дозволяє розглядати самі складні залежності. Вчаться нейронні мережі на прикладах. Користувачеві потрібно підібрати представницькі дані, потім запустити алгоритм навчання, автоматично сприймає структуру введених даних. Буде потрібно якийсь початковий набір евристичних знань про відборі та підготовці даних, виборі необхідної архітектури мережі, інтерпретації результатів. Тільки тоді навчання багатошарових нейронних мереж буде успішним. Але цей рівень набагато простіше, ніж при використання класичних статистичних методик.


Навчання сверточной нейронної мережі приваблює користувачів, так як вони ґрунтуються на нескладної біологічної моделі нервових систем. Удосконалення подібних нейробіологічних моделей призведе до створення унікальних мислячих комп'ютерів.

Сфера застосування

Навчання нейронної мережі дозволяє розпізнавати тексти, мова, здійснювати семантичний пошук. Серед областей їх застосування виділимо системи, які допомагають приймати рішення, аналізувати курси акцій, тексти, контролювати безпеку всесвітньої павутини.

Особливості освітнього процесу

Перш ніж вести мову про те, як здійснюється навчання нейронної мережі, зупинимося на їх особливостях. Штучні нейронні мережі, аналогічно біологічним, являють собою обчислювальну систему з масштабним кількістю функціонують паралельно простих процесорів, що мають велике число зв'язків. На відміну від біологічних аналогів, нейронні штучні мережі виявляють безліч якостей, які властиві мозку: узагальнення, аналіз, вибірка даних з потоку інформації. Вони можуть змінювати свою поведінку в залежності від зовнішнього середовища. Після проведення аналізу первинних даних вони самостійно налаштовуються і навчаються, забезпечуючи правильну реакцію. Утворюється мережа володіє стійкістю до деяких відхилень вихідних даних, тому немає спотворень з-за зовнішніх перешкод. В середині минулого століття групою дослідників були синтезовані фізіологічні та біологічні підходи, створена перша штучна нейронна система. Без навчання складно було в повному обсязі усвідомлювати будову, властивості та призначення мереж. Здавалося б, вдалося знайти ключ до штучного інтелекту. Але ілюзії людини розвіялися досить швидко. Мережі легко справлялися з вирішенням деяких завдань, аналізували дані. Але вони не справлялися з іншими завданнями, тобто виявилися досить обмеженими у використанні.
Саме тому було продовжено навчання нейронної мережі, формування наукового фундаменту для подібної діяльності. У кінці двадцятого століття були відкриті фірми, які займалися створенням прикладного програмного забезпечення для створення штучних мереж. Саме в цей час з'явилося і машинне навчання. Нейронні мережі довели свою ефективність при вирішенні складних завдань, наприклад, з їх допомогою проводиться перевірка платоспроможності клієнтів банку.

Методи навчання

Для того щоб мережа вирішувала завдання, поставлені перед нею, необхідно її навчити. Таку здатність прийнято вважати основною властивістю мозку. Які методи навчання нейронних мереж є найбільш ефективними? Під навчальним процесом для таких систем мають на увазі процес налаштування структури зв'язків між окремими нейронами і синоптичними зв'язками, які впливають на сигнали коефіцієнтів. Створені комплекси дозволяють ефективно вирішувати поставлене перед мережами завдання. В основному навчання нейронної мережі відбувається на якийсь вибірці. Як вирішували цю проблему? Були розроблені спеціальні алгоритми навчання нейронних мереж . Вони дозволяють підвищувати ефективність реакції на вхідні сигнали, розширювати області їх застосування.

Парадигми навчання

Глибинне навчання нейронних мереж здійснюється на наступних парадигмах:

з учителем;

без наставника;

змішана форма.

Перша з них характеризується відомими правильними відповідями до кожного вхідного варіанту, ваги підлаштовуються так, щоб звести до мінімуму можливість появи помилки. Самонавчання дає можливість розподілити за категоріями вихідні зразки, це досягається шляхом розкриття природи даних і внутрішньої структури. Змішаний вид розглядається як синтез двох попередніх підходів. Навчити нейронну мережу означає повідомити їй ту інформацію, яку ми хочемо від неї отримати. Цей процес аналогічний навчання дитини абетці. Йому показують букву, а потім запитують: «Що це за буква?» Якщо відповідь буде неправильний, дитині знову пояснюють, як правильно.
Процес повторюється до тих пір, поки в його пам'яті не залишиться вірна інформація. Така процедура іменується «навчання з учителем».

Сутність процесу

Розберемося, як функціонують штучні нейронні мережі. Навчання здійснюється за аналогічною схемою. Спочатку береться певна база даних, що містить якісь приклади (сукупність зображень літер). Якщо показати на вхід нейронної мережі букву «А», вона дає певну відповідь, який може бути і неправильним. У вигляді бажаного виходу у запропонованій задачі класифікації використовують набір (100), у якому на виході з міткою «А» знаходиться 1 а на всіх інших виходах – мітка 0. При визначенні різниці між реальним і бажаним відповіддю мережі, отримуємо 33 числа – це вектор можливої помилки. Неодноразово можна показувати їй одну і ту ж літеру. Тому процес навчання розглядається як багаторазове повторення однакових вправ (тренування), отже, можна сказати, що здійснюється досить глибоке навчання. Нейронна мережа без навчання не готова до роботи. Тільки після багаторазового демонстрації прикладів знання поступово стабілізуються, системи дають правильні відповіді на запропоновані запитання. У подібних ситуаціях говорять про те, що проведено глибоке навчання. Нейронні мережі поступово знижують величину помилки. Коли її величина буде зведена до нуля, припиняють тренування. Утворену нейронну мережу вважають придатною для застосування на нових вихідних даних. Інформація про задачу, якою володіє мережа, знаходиться в наборі прикладів. Саме тому результативність навчання нейронної мережі пов'язана з тим кількістю прикладів, яке міститься в навчальному комплексі. Є також залежність і від повноти опису задачі. Наприклад, нейронна система не зможе передбачити фінансова криза, якщо не було представлено сценаріїв в навчальній вибірці. Професіонали стверджують, що для якісної тренування мережі необхідно продемонструвати їй не менше десятка прикладів. Процес навчання є наукомістким і складним. Після його завершення можна використовувати мережу для практичних цілей. Головною особливістю мозку людини є відтворення засвоєної інформації в тих ситуаціях, коли це необхідно. Навчена мережа володіє великим обсягом інформації, що дозволяє отримувати правильну відповідь і для нових зображень. Для конструювання навчального процесу потрібно мати уявлення про моделі зовнішнього середовища, в якій працює нейронна мережа. Подібна модель визначає завдання навчання. Також необхідно усвідомити, як можна модифікувати основні параметри мережі, як користуватися налаштуваннями. Суть навчання передбачає процедуру, в якій застосовуються правила навчання для налагодження алгоритмів.

Алгоритми навчання нейронних мереж

В даний час використовують декілька їх варіантів:

спряжених градієнтів;

зворотне поширення;

Квазі-Ньютонівський;

псевдо-зворотний;

навчання Кохонена;

Левенберга-Маркара;

векторний кантователь;

метод K-найближчих сусідів (KNN)

встановлення явних відхилень.

Це далеко не всі алгоритми навчання нейронних мереж , застосовувані в даний час. Після того, як буде виявлено кількість шарів і число у кожному із них елементів, необхідно визначити показники для цієї мережі, які б звели до мінімуму похибку прогнозу, пропонованого нею. Даний процес можна розглянути в якості підгонки моделі, реалізованої мережею, до представленим навчальним відомостями.

Важливі моменти

Помилку для певної конфігурації мережі вираховують за допомогою підгону через неї всіх існуючих спостережень і порівняння з цільовими показниками видаються значень. Краще використовувати ті алгоритми, які дають можливість навчати нейронну мережу за мінімальну кількість кроків. Вони припускають невелику кількість змінних величин. Причина такого вибору в те, що в даний час навчання нейронних мереж здійснюється на комп'ютерах, які мають незначну продуктивність, обмежений обсяг пам'яті.

Різновиди

Стохастичні методи передбачають істотне число кроків в процесі навчання. Саме тому їх практично неможливо використовувати для сучасних нейронних мереж великих розмірностей. Експонентний зростання точності перебору з збільшенням в алгоритмах масштабної оптимізації розмірності задачі не допускає застосування подібних систем у навчальному процесі. Метод спряжених градієнтів відрізняється високою чутливістю до точності проведених обчислень. Зокрема, при вирішенні завдань оптимізації масштабної закономірності. Вони потребують використання додаткових змінних величин. Всі алгоритми навчання нейронних систем, що застосовуються в даний час, ґрунтуються на оцінної функції. Це дозволяє давати загальну оцінку якості працездатності всієї мережі. Вони вважаються досить простими, тому не дають за незначний час хорошої системи управління, не підходять для аналізу складних систем.

Варіанти прискорення навчального процесу

Так як нейронні мережі вважають одним із проявів штучного інтелекту, вони досить часто застосовуються при розпізнаванні образів, вирішення завдань оптимізації. Створено безліч моделей таких мереж, які справляються з різноманітними прикладними завданнями. Для кожної з них є свої алгоритми і методи навчання. Незважаючи на таке різноманіття, вдосконалення алгоритмів, створення нових моделей не припиняються, а от сама теорія мереж поки недостатньо формалізована.

Етапи розробки

Виділяють два основних етапи, які використовуються при розробці нейронних мереж. Структурний синтез передбачає вибір певної моделі, а також аналіз попередньої структури, алгоритму навчання. Параметричний синтез включає не тільки процес навчання нейронної мережі , але і якісну перевірку результатів. З урахуванням її можна приймати рішення про повернення на початкові стадії параметричного або структурного аналізу. Неповна сформованість етапів призводить до безлічі проблем у створеній мережі. Наприклад, на стадії структурного синтезу в ході вибору моделі, структури, алгоритму, потрібні великі зусилля, допомога досвідчених комп'ютерних розробників. На стадії параметричного синтезу під час навчання виникає обмеженість обчислювальних ресурсів. Завдання зі складною структурою зажадають від нейронних систем великих зусиль, тому процес передбачає значні тимчасові витрати. Є певні методики, що дозволяють зменшити такі витрати на навчання багатошарових нейронних мереж . Вони базуються на принципі достатності, в якому помилка системи не може перевищувати певного показника. Наприклад, до таких методів відносять корекцію кроків модернізації вагових коефіцієнтів, перетворення розпізнаваних класів. Проводиться навчання нейронної мережі до тієї пори, поки помилка не досягне нульового значення. Це пов'язано з великою витратою тимчасових ресурсів, адже не відразу вдається виявити помилку, усунути причину її появи.

Висновок

Визначити результативність навчання нейронної мережі можна, використовуючи конкретне завдання, бажаний результат. Наприклад, якщо пропонується певне завдання, пов'язане з класифікацією, то для його вирішення потрібно багатошарова нейронна мережа. Для її навчання підійде сучасний алгоритм зворотного поширення помилки. Оцінку можливої похибки, що виникає в ході навчального процесу, здійснюють двома способами: глобальним і локальним. Другий варіант передбачає наявність помилок нейронів вихідного шару. Для глобального виду передбачається присутність на i-му навчальному наборі помилок всій мережі. Навчання можна вважати ідеальним в тому випадку, коли після нього, мережу в повному обсязі повторює навчальну вибірку, не дає помилок і збоїв у функціонуванні. Подібне навчання є трудомістким. Воно досягається тільки в рідкісних випадках. Принцип достатності полягає в повній відмові від пошуку ідеалу при виконанні конкретного завдання. Якщо перенести його на процедуру навчання нейронної сучасної мережі, то ідеальна точність спостерігається далеко не завжди. Для розпізнавання об'єкта, а також його класу, особливостей, допускається, щоб помилка мережі у наборі не перевищувала показника ?. Така величина буде вважатися максимальним показником, при якому зберігається точність проведених обчислень. Особливу ефективність нейромережевої підхід демонструє при виконанні завдань, пов'язаних з експертною оцінкою, обробкою інформації різного виду.