Затем, уже средствами пакета ST Neural Networks можно
будет попробовать различные комбинации входных
переменных. В пакете ST Neural Networks имеется
возможность “игнорировать” некоторые
переменные, так что полученная сеть не будет
использовать их в качестве входов. Можно
поочередно экспериментировать с различными
комбинациями входов, строя всякий раз новые
варианты сетей. При пороге принятия 0.0 выходной сигнал
выигравшего элемента всегда будет принят, а при пороге
отвержения 1.0 все остальные элементы неизбежно
будут отвергнуты, и поэтому алгоритм сводится к
простому выбору выигравшего элемента. Если же
оба пороговых значения – принятия и отвержения –
установить на уровне 0.5, сеть вполне может
остаться в нерешительности (в случаях, когда у
победителя результат ниже 0.5 или у кого-то из
проигравших – выше 0.5).
Для контроля обобщающей способности сети, на основе которой строится классификатор, полезно использовать тестовое множество, формируемое из случайно отбираемых примеров обучающего набора данных. Примеры тестового множества не участвуют в процессе обучения сети (т.е. не влияют на подстройку её весов), а просто подаются на её вход вместе с обучающими примерами. Какими бы совершенным ни были методы и алгоритмы, используемые для классификации, они не дадут корректных результатов, если применяются к грязным «данным». Поэтому первым шагом построения классификационной модели на основе НС, является предобработка и очистка данных.
Где используют нейронные сети?
Если же априорные вероятности
будут отличаться от пропорций в обучающей
выборке, то сеть будет выдавать неправильный
результат. Это можно впоследствии учесть (если
стали известны априорные
вероятности), вводя поправочные коэффициенты
для различных классов. Опыт показывает, что для правильного
моделирования типичной функции сеть RBF, с ее
более эксцентричной поверхностью отклика,
требует несколько большего числа элементов. Конечно, можно специально придумать форму
поверхности, которая будет хорошо
представляться первым или, наоборот, вторым
способом, но общий итог оказывается не в пользу
RBF. Следовательно, модель, основанная на RBF, будет
работать медленнее и потребует больше памяти,
чем соответствующий MLP (однако она
гораздо быстрее обучается, а в некоторых случаях
это важнее).
Эта проблема схожа с затухающими градиентами в сетях прямого распространения. Поэтому на замену обычным рекуррентным сетям приходит сеть с долгой краткосрочной памятью (Long Short-Term Memory, LSTM). Мы рассмотрели наиболее популярные виды искусственных нейронных сетей и показали, какие задачи могут решаться с их помощью, привели несколько видов классификаций нейросетей по различным критериям.
Обучение перцептрона
На этом этапе нужно подобрать архитектуру нейронной сети, которая сможет решить задачу наилучшим образом, и попробовать ее обучить. Для обучения с учителем нужен набор данных, для которых заранее известны ответы. На этапе обучения нейросеть пытается найти закономерности в данных, чтобы правильно решить исходную задачу.
Это определение «обучения нейронной сети» соответствует и биологическим нейросетям. Наш мозг состоит из огромного количества связанных друг с другом нейросетей, каждая из которых в отдельности состоит из нейронов одного типа (с одинаковой функцией активации). Наш мозг обучается благодаря изменению синапсов — элементов, которые усиливают или ослабляют входной сигнал. Помимо входного и выходного слоев эти нейронные сети содержат промежуточные, скрытые слои. Такие сети обладают гораздо большими возможностями, чем однослойные нейронные сети, однако методы обучения нейронов скрытого слоя были разработаны относительно недавно. Аналогичная полезная
интерпретация может иметь место и в задачах регрессии – выход сети
рассматривается как ожидаемое значение модели в
данной точке пространства входов.
Гиперпараметры нейронной сети
Таким образом, первые два
наблюдения, хотя и помечены как не учитываемые,
используются в тестовом множестве. Более того,
данные одного наблюдения могут использоваться
сразу в трех наборах, каждый из которых может
быть обучающим, контрольным или тестовым. Можно
сказать, что данные “растекаются” по
обучающему, контрольному и тестовому множествам. Чтобы полностью разделить эти множества,
пришлось бы сформировать отдельные блоки
обучающих, контрольных и тестовых наблюдений,
отделенные друг от друга достаточным числом
неучитываемых наблюдений. К ним относятся среднее значение и
стандартное отклонение, вычисленные для
обучающих данных и для ошибки прогноза. Наиболее важным показателем
является стандартное отклонение ошибки
прогноза.
Если бы вес каждой связи искали простым перебором, процесс занял бы вечность. Сокращает путь главное ноу-хау машинного обучения — алгоритм обратного распространения ошибки. Метод обратного распространения позволяет нейронной сети, словно находчивому школьнику, подогнать значения переменных в уравнении, зная правильный ответ. Нейронные сети прямого распространения или FFNN (от английского Feed Forward Neural Networks) имеют две входные клетки и всего одну выходную. Обучение осуществляется по принципу обратного распространения ошибки между вводом и выводом, что предполагает способность сети моделировать связь между входными и выходными слоями, генерируя определенный результат.
Что такое нейронная сеть простыми словами
Остаётся сказать, что для задания нейросети данных для дальнейшего оперирования ими, потребуются тренировочные сеты. Есть десятки видов нейросетей, которые отличаются архитектурой, особенностями функционирования и сферами применения. Такая архитектура позволяет вести параллельную обработку данных и постоянно сравнивать их с результатами как работают нейронные сети обработки на каждом из этапов. В каждом из них есть несколько узлов, которые соединены со всеми узлами в сети с помощью разных связей и имеют свой «вес», влияющий на силу передаваемого сигнала. Нейронные сети — вычислительные системы или машины, созданные для моделирования аналитических действий, совершаемых человеческим мозгом.
- Так происходит не только потому, что они не рекуррентны, но и потому, что их можно обучать просто методом обратного распространения ошибки.
- Обычные машины Больцмана практически не используются для решения реальных задач, а являются основой для более сложных архитектур (RBM и DBN).
- Поэтому, чтобы восстановить свои входные данные,
сеть должна научиться представлять их в более
низкой размерности. - Если данных меньше, чем здесь сказано, то на самом
деле у Вас недостаточно информации для обучения
сети, и лучшее, что Вы можете сделать – это
попробовать подогнать к данным некоторую линейную модель. - Нейронные сети основаны на примитивной биологической модели нервной системы [1].
В наших рассмотрениях мы предполагали, что
“положительному” решению о классификации
должно соответствовать значение, близкое к 1.0, а
“отрицательному” – близкое к 0.0. Это
действительно так в том случае, если на выходе
используются логистические функции активации. Кроме того, это удобно, поскольку вероятность
может принимать значения от 0.0 до 1.0. Однако, в
некоторых ситуациях может оказаться более
удобным использовать другой диапазон. Иногда
применяется обратная упорядоченность, так что
положительное решение соответствует малым
выходным значениям.
Классификация данных при помощи нейронных сетей
Метод разбиения пространства гиперплоскостями
представляется естественным и интуитивно
понятным, ибо он использует фундаментальное
простое понятие прямой линии. При этом может оказаться и
так, что для решения некоторой конкретной задачи
более простой и удобной будет сеть с еще большим
числом слоев. Однако, для решения большинства
практических задач достаточно всего одного
промежуточного слоя, два слоя применяются как
резерв в особых случаях, а сети с тремя слоями
практически не применяются. При этом может
меняться как ориентация всей поверхности, так и
крутизна склона. Так например,
если увеличить все веса в два раза, то ориентация
не изменится, а наклон будет более крутым.
Исследования особенностей развития нейронных сетей…
Модель перцептрона — пример самой простой архитектуры нейронной сети. Перцептрон — это математическая модель восприятия информации мозгом. Есть разные виды нейронных сетей, каждый из которых используется для определенных целей. Так как современные нейронные сети имеют очень большие способности и разные варианты использования, их популярность растёт, а развитие отрасли тоже идёт семимильными шагами.
