Способы обучения нейронных сетей
Способы обучения нейронных сетейТема 6. Правила и алгоритмы обучения нейронных сетей.
=== Скачать файл ===
Обучение нейронной сети
Методы классификации и прогнозирования. Нейронные сети
Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. TM Feed Хабрахабр Geektimes Тостер Мой круг Фрилансим. Хабрахабр Публикации Пользователи Хабы Компании Песочница. Neurodata Lab ,19 Компания. С момента описания первого искусственного нейрона Уорреном Мак-Каллоком и Уолтером Питтсом прошло более пятидесяти лет. С тех пор многое изменилось, и сегодня нейросетевые алгоритмы применяются повсеместно. И хотя нейронные сети способны на многое, исследователи при работе с ними сталкиваются с рядом трудностей: В процессе обучения нейроны способны реагировать на полученную информацию в соответствии с принципами генерализации, тем самым решая поставленную перед ними задачу. К областям, где сети находят практическое применение уже сейчас, можно отнести медицину например, очистка показаний приборов от шумов, анализ эффективности проведённого лечения , интернет ассоциативный поиск информации , экономику прогнозирование курсов валют, автоматический трейдинг , игры например, го и другие. Нейросети могут использоваться практически для чего угодно в силу своей универсальности. Однако волшебной таблеткой они не являются, и чтобы они начали функционировать должным образом, требуется проделать много предварительной работы. Обучение нейросетей Одним из ключевых элементов нейронной сети является способность обучаться. Нейронная сеть — это адаптивная система, умеющая изменять свою внутреннюю структуру на базе поступающей информации. Обычно такой эффект достигается с помощью корректировки значений весов. Связи между нейронами на соседних слоях нейросети — это числа, описывающие значимость сигнала между двумя нейронами. Если обученная нейронная сеть верно реагирует на входную информацию, то настраивать веса нет необходимости, а в противном случае с помощью какого-либо алгоритма обучения нужно изменить веса, улучшив результат. Как правило, это делают с помощью метода обратного распространения ошибки: Считается, что при правильно подобранной архитектуре и достаточном наборе обучающих данных сеть рано или поздно обучится. Существует несколько принципиально отличающихся подходов к обучению, в привязке к поставленной задаче. Первый — обучение с учителем. В этом случае входные данные представляют собой пары: Такой подход применяется, например, в распознавании изображений: Самой известной из таких баз является ImageNet. При такой постановке задачи обучение мало чем отличается от, например, распознавания эмоций, которым занимается Neurodata Lab. Сети демонстрируются примеры, она делает предположение, и, в зависимости от его правильности, корректируются веса. Процесс повторяется до тех пор, пока точность не увеличивается до искомых величин. Второй вариант — обучение без учителя. Типичными задачами для него считаются кластеризация и некоторые постановки задачи поиска аномалий. При таком раскладе истинные метки обучающих данных нам недоступны, но есть необходимость в поиске закономерностей. Иногда схожий подход применяют для предобучения сети в задаче обучения с учителем. Идея состоит в том, чтобы начальным приближением для весов было не случайное решение, а уже умеющее находить закономерности в данных. Ну и третий вариант — обучение с подкреплением — стратегия, построенная на наблюдениях. Представьте себе мышь, бегущую по лабиринту. Если она повернет налево, то получит кусочек сыра, а если направо — удар током. Со временем мышь учится поворачивать только налево. Обучение с подкреплением активно применяется в робототехнике: Все задачи, имеющие отношение к играм, в том числе самая известная из них — AlphaGo, основаны именно на обучении с подкреплением. Наука поспособствовала появлению на свет нескольких методов борьбы с переобучением: Иногда переобученная модель характеризуется большими абсолютными значениями весов. Механизм этого явления примерно такой: И таких точек обычно много. Очевидный способ борьбы с такого рода переобучением — регуляризация весов. Она состоит либо в искусственном ограничении на значения весов, либо в добавлении штрафа в меру ошибки на этапе обучения. Такой подход не решает проблему полностью, но чаще всего улучшает результат. Второй способ основан на ограничении выходного сигнала, а не значений весов, — речь о нормализации батчей. На этапе обучения данные подаются нейросети пачками — батчами. Выходные значения для них могут быть какими угодно, и тем их абсолютные значения больше, чем выше значения весов. Если из каждого из них мы вычтем какое-то одно значение и поделим результат на другое, одинаково для всего батча, то мы сохраним качественные соотношения максимальное, например, все равно останется максимальным , но выход будет более удобным для обработки его следующим слоем. Третий подход работает не всегда. Как уже говорилось, переобученная нейросеть воспринимает многие точки как аномальные, которые хочется обрабатывать отдельно. Идея состоит в наращивании обучающей выборки , чтобы точки были как будто той же природы, что и исходная выборка, но сгенерированы искусственно. Однако тут сразу рождается большое число сопутствующих проблем: Добавить в закладки Neurodata Lab рейтинг , Метки лучше разделять запятой. Дата основания год Локация Москва Россия Сайт neurodatalab. Что может и чего не может нейросеть: Интересные публикации Хабрахабр Geektimes. История торговых кассовых аппаратов. Digest MBLTdev — свежак для iOS-разработчиков. Учебные руководства и возможные ошибки. Не Роскомнадзором единым GT. Умный замок, взгляд параноика GT. Прокуратура вынесла предупреждение фермерскому кооперативу LavkaLavka из-за приема биткоинов GT. Самые перспективные эксперименты современной физики GT. Компьютерные игры влияют на количество серого вещества в гиппокампе GT. Разделы Публикации Хабы Компании Пользователи Песочница. Информация О сайте Правила Помощь Соглашение Конфиденциальность. Услуги Реклама Тарифы Контент Семинары.
Правила организации учебного процесса
Волосатой вагиной крупным планом видео
Коробка передач зил 130 схема переключения передач
Как переводится hug с английского
Схема отображающая расположение построенного объекта образец скачать
Расписание автобусов гай вишневое
Кинотеатр цум в орле расписание сеансов
Глицин инструкция по применению при грудном вскармливании
План работы воспитателя по обучению татарскому языку
Понятие уголовно процессуального закона