Нейронные сети – это мощнейший инструмент в мире современных технологий, который помогает решать множество задач. Они умеют распознавать изображения, писать тексты, отвечать на вопросы, выполнять роль ассистента и реализовывать множество прочих функций. Чтобы понять, как обучаются эти сети, следует сначала разобраться в основных принципах их работы и процессе обучения.
Как устроена нейросеть
Нейронная сеть – это совокупность простых вычислительных элементов, которые организованы в слои:
- Входной;
- Один или несколько скрытых;
- Выходной слой.
Слой входа принимает информацию, которая в дальнейшем подвергается обработке. Скрытые слои обрабатывают данные, преобразовывают их. И, наконец, выходной слой предназначен для того, чтобы выдавать нужный результат.
Как происходит процесс обучения искусственного интеллекта?
Обучение нейронной сети происходит на основе данных. Данные представляют собой совокупность примеров, которые сеть должна анализировать и на которых она должна учиться; в них входят как входные данные, так и соответствующие им ответы (метки). Например, если мы обучаем сеть распознавать изображения кошек и собак, входные данные будут представлять собой сами изображения, а метки – информацию о том, кто на изображении: кошка или собака.
Процесс обучения начинается с инициации случайных значений весов. Веса – это множители, которые применяются к входным данным на каждом нейронном соединении. В начале эти веса задаются случайным образом, и задача обучения – настроить их так, чтобы сеть могла выдавать правильные результаты.
Здесь начинается использование алгоритма под названием «обратное распространение ошибки». Когда обучающая выборка подается в сеть, данные проходят через все слои, доходя до выходного слоя, где формируется предсказание. Данное предсказание сравнивается с меткой (реальным ответом), и вычисляется ошибка – разница между предсказанным значением и настоящим.
Обратно распространяемая ошибка позволяет системе корректировать веса так, чтобы уменьшить эту ошибку. Повторяя этот процесс на множестве обучающих примеров, сеть постепенно улучшает свои предсказания. Процесс проходит через множество итераций, называемых «эпохами», и с каждой эпохой модель становится точнее.
Источник: изображение создано при помощи нейросети Dall-E, доступной на сервисе Creator Project
Правильное обучение нейросетей
Одним из основополагающих компонентов успешного обучения нейросети является выбор правильных данных и их объем. Если данных недостаточно или они недостаточно разнообразны, сеть не сможет научиться правильно распознавать новые, неизвестные ей примеры. Поэтому сбор и подготовка качественного материала для обучения являются важнейшими этапами обучающей работы с нейросетями.
Еще один важный момент в обучении ИИ заключается в создании особой архитектуры нейронной сети, которая определяет, сколько слоев и нейронов будет использовать сеть, какие функции активации применять на каждом нейроне, как слои связаны между собой и другие характеристики. Выбор правильной архитектуры существенно влияет на способность сети решать поставленную задачу.
После завершения этапа обучения наступает этап тестирования. Здесь сеть проверяется на новых данных, которые она раньше не видела. Это позволяет оценить ее способность обобщать знания. Если результаты на тестовых данных хорошие, нейросеть готова к применению в реальных условиях.
Когда нейросеть проходит тысячи и десятки тысяч кругов обучения, она начинает выдавать высокоточные результаты (свыше 95 % точности). Основная особенность нейросети состоит в том, что ее алгоритмы работают подобно человеческому мозгу. Иными словами, они связаны между собой точно также, как и нейроны человека — при помощи синапсов. Между этими точками и могут передаваться сигналы, благодаря чему и становится возможным обучение ИИ.
Источник: изображение создано при помощи нейросети Dall-E, доступной на сервисе Creator Project
Обучение нейросети: пример
Рассмотрим процесс обучения нейросетей на примере DALL-E — продвинутой системы искусственного интеллекта, разработанной компанией OpenAI. Она, как известно, способна генерировать изображения на основе текстовых описаний. Процесс ее обучения происходит в несколько этапов:
- Сначала нейросеть обучается на больших наборах данных, содержащих миллионы изображений с их текстовыми описаниями. Этот процесс напоминает обучение человека: показываем картинку кошки и говорим, что это кошка. Со временем нейросеть учится распознавать различные объекты и их характеристики.
- Далее следует этап перевода текста в изображения. Когда вы вводите текстовое описание, например, «красный мяч на траве», нейросеть сначала разбивает это описание на элементы (слова) и анализирует их, пытаясь понять, что вы хотите увидеть.
- После этого нейросеть использует свои знания для создания изображения. Внутри нее присутствуют специальные математические модели, которые пытаются «настроить» изображение так, чтобы оно соответствовало вашему описанию.
- На заключительном этапе осуществляется контроль качества. В процессе генерации могут создаваться несколько версий изображений, из которых выбираются наиболее подходящие. Это помогает получать наиболее точные и качественные результаты.
Примерно так и работает DALL-E: на основе текста нейросеть создает новое уникальное изображение, которое соответствует вашему описанию, используя свои обширные знания и сложные алгоритмы.