arcsinus 
В материале попробуем просто рассказать о том, как устроена нейронная сеть, какие типы архитектуры нейросетей существуют и какую роль в работе сетки играют слои. Материал — для нетехнических специалистов. Понимание базы поможет чуть лучше понимать инженеров и разработчиков, а также, возможно, принимать более информированные бизнес-решения, связанные с внедрением разработок на основе ИИ.
Нейронные сети стали неотъемлемой частью бизнес-процессов и технологий. Продуктами на основе нейросетей активно пользуются и в бизнесе, и в повседневной жизни.
Эти сложные алгоритмы, вдохновлённые работой человеческого мозга, способны обрабатывать огромные объёмы данных и выявлять закономерности, которые трудно заметить с помощью традиционных методов анализа. Нейронные сети находят применение в самых различных областях — от финансовых прогнозов и диагностики заболеваний до персонализированного маркетинга и автоматизации производственных процессов.
Как всегда бывает с технологиями на определённом уровне распространения, большинство пользователей не знает, как это устроено и работает. Пользователь взаимодействует с простым понятным интерфейсом и не представляет, что происходит под капотом. Это нормально.
Нейронные сети имитируют работу человеческого мозга, чтобы обрабатывать и анализировать данные. Они обучаются на большом объёме информации, выявляя закономерности и связи между сущностями. Это позволяет им выполнять сравнительно сложные когнитивные задачи — распознавать изображения, обрабатывать естественный язык и прогнозировать сценарии развития событий в специфических областях.
Нейронные сети состоят из множества взаимосвязанных узлов — по аналогии с биологией человека их называют нейронами. Каждый нейрон получает входные данные, обрабатывает их и передает результат следующему нейрону. Эта структура напоминает работу человеческого мозга, где нейроны соединены синапсами, передающими электрические сигналы. В искусственных нейронных сетях нейроны образуют слои, а информация передаётся от одного слоя к другому.
Основные строительные блоки нейросетей — слои. Каждый слой выполняет определённые функции по обработке данные на своём уровне. В типичной нейронной сети можно выделить:
Например, в случае распознавания изображений первые скрытые слои могут обнаруживать простые элементы (края и углы), а последующие слои комбинируют эти элементы в более сложные структуры (формы и объекты). Количество скрытых слоев потенциально бесконечно — их количество зависит от сложности задачи и архитектуры нейронной сети.
Существует несколько типов слоёв в нейросетях, каждый из которых выполняет свою уникальную функцию в обработке данных. Вот наиболее распространённые:
1. Полносвязные слои (fully connected layers)
Это наиболее простой тип слоёв. В этих слоях каждый нейрон соединён со всеми нейронами предыдущего слоя. Полносвязные слои обычно используются в конце сети для преобразования признаков, извлечённых предыдущими слоями, в окончательные результаты.
Например, в задаче классификации изображений полносвязные слои могут преобразовывать признаки объекта (формы и текстуры) в выводы о принадлежности изображения к тому или иному классу объектов.
2. Свёрточные слои (convolutional layers)
Этот тип широко используются в сетях, обрабатывающих пространственные данные, например, изображения. Эти слои применяют математическую операцию свёртки, которая позволяет обнаруживать локальные признаки в данных.
Свёрточные слои «видят» на изображениях края, текстуры, формы и обладают свойством пространственной инвариантности — то есть способны обнаруживать одни и те же признаки в разных частях изображения.
3. Рекуррентные слои (recurrent layers)
Рекуррентные слои предназначены для обработки последовательных данных — например, текста, который представляет собой последовательность слов. Рекуррентные слои в нейросетях умеют учитывать контекст — для этого они используют внутреннее состояние (память).
В отличие от полносвязных и свёрточных слоев, которые обрабатывают каждый элемент входной последовательности отдельно, рекуррентные слои используют информацию о предыдущих элементах для обработки текущего. Основная идея рекуррентности в том, что на каждом шаге обработки последовательности слой получает текущий элемент и предыдущее внутреннее состояние. Он объединяет эту информацию, обновляет свое состояние и генерирует выходной элемент. Это позволяет им эффективно работать с последовательными данными, где важны зависимости между элементами.
Например, при генерации следующего слова в тексте рекуррентный слой учитывает не только текущее слово, но и предыдущие слова в последовательности. Это помогает ему предсказывать слова, которые логически и грамматически связаны с контекстом.
4. Слои нормализации
Помогают стабилизировать и ускорить процесс обучения модели путём нормализации входных данных для каждого мини-батча — небольшой части всех данных.
Допустим, мы обучаем нейросеть распознавать изображения котов и собак. Если на вход модель получает изображения с очень разными значениями пикселей (например, одно тёмное, другое светлое) — модель будет обучаться медленнее или больше ошибаться.
Слои нормализации решают эту проблему, выравнивая, нивелируя разницу во входных данных. Они вычисляют среднее значение и стандартное отклонение входных данных для мини-батча и нормализуют их, чтобы значения были в диапазоне от 0 до 1. Это помогает нейросети обучаться быстрее и лучше обобщать данные.
5. Слои активации
Применяются для введения нелинейности в модель, позволяя нейронной сети обучаться более сложным функциям. Они действуют как фильтры, которые определяют, какие данные будут переданы дальше по сети.
Когда нейрон получает входные данные, он выполняет математическую операцию, чтобы вычислить «активность» или «влияние» этих данных. Слой активации принимает это значение и решает, будет ли оно «активировано» (то есть передано в последующие слои) или нет.
Благодаря слоям активации сеть может обучаться более сложным функциям и выявлять сложные закономерности в данных. Без этого нейросеть была бы всего лишь линейной моделью с весьма ограниченными возможностями.
Существует несколько функций активации — ReLU (Rectified Linear Unit), Sigmoid, Tanh (гиперболический тангенс) и другие.
6. Слои пулинга
Слои пулинга (или подвыборки) выбирают одни элементы из входных данных как наиболее важные и отбрасывают другие как менее значимые. Например, в случае обработки изображений, слой пулинга может взять квадратный участок изображения и выбрать из него самый яркий пиксель (максимальное значение) или усреднить значения пикселей (среднее значение). Это позволяет сократить количество данных, которые нужно обрабатывать, что, в свою очередь, уменьшает вычислительные затраты и время обучения модели.
Слои пулинга уменьшают размер входных данных, что помогает снизить количество параметров в модели и уменьшить риск переобучения. Это особенно важно при работе с большими изображениями, где количество пикселей может быть огромным.
Пулинг также помогает выделить наиболее значимые признаки из данных, что делает модель более устойчивой к шуму и искажениям. Например, если изображение немного изменится (например, сдвинется или изменится освещение), слой пулинга все равно сможет распознать основные формы и объекты.
Уменьшая размерность данных, слои пулинга позволяют нейросетям обучаться быстрее, так как для обработки меньшего объёма информации требуется меньше вычислительных ресурсов.
7. Слои Dropout (исключения)
Слои Dropout помогают предотвратить переобучение модели и улучшить её способность обобщать данные. Переобучение происходит, когда модель слишком хорошо запоминает тренировочные данные, но плохо работает на новых, незнакомых данных. Слои исключения помогают избежать этой проблемы.
Во время обучения слой Dropout случайным образом «выключает» (то есть игнорирует) определённый процент нейронов в предыдущем слое — и эти нейроны не участвуют в текущей итерации обучения. Модель вынуждена учиться по-другому, полагаясь на различные комбинации имеющихся нейронов для предсказания результата. Так слои исключения предотвращают переобучение модели — overfitting.
Применение Dropout во время обучения улучшает способность модели обобщать, экстраполировать полученные знания на новые, незнакомые данные. Это повышает производительность модели в реальных условиях, когда она сталкивается с данными, отличными от тех, на которых она обучалась. Это можно назвать гибкостью.
Каждый тип слоёв вносит свой вклад в обработку данных нейросетью, позволяя ей извлекать различные типы признаков и закономерностей. Комбинируя эти слои в различных архитектурах, можно создавать мощные модели для решения задач компьютерного зрения, обработки естественного языка и других областях.
Правильная комбинация слоев и архитектур может значительно повысить производительность нейронной сети и качество результатов её работы. Различные типы нейронных сетей имеют свои особенности внутренней архитектуры, а что ещё важнее — та или иная архитектура лучше справляется с тем или иным типом задач. Вот пара примеров:
Сверточные нейронные сети (CNN) обычно состоят из чередующихся сверточных слоёв и слоёв пулинга, за которыми следуют один или несколько полносвязных слоев. Благодаря операции свёртки слои в CNN эффективно извлекают пространственные признаки из изображений и демонстрируют высокую точность на задачах классификации изображений. Соответственно, такой тип сеток хорош для задач компьютерного зрения, например, распознавания объектов на фото.
Рекуррентные нейронные сети (RNN), включая LSTM и GRU, имеют петли обратной связи, позволяющие им обрабатывать последовательные данные по одному элементу за раз. Они используют специальные рекуррентные слои, которые запоминают предыдущие состояния и учитывают контекст, «видят» зависимости между последовательными элементами. Рекуррентные нейронные сети (RNN) или их модификации хороши для обработки текста или речи.
Генеративно-состязательные сети (GAN) состоят из двух нейронных сетей — генератора и дискриминатора. Генератор использует слои для создания новых данных, а дискриминатор применяет слои для оценки реалистичности сгенерированных данных. Поэтому сетки, построенные на GAN, хорошо работают с задачами генерации новых данных — создания изображений или музыки.
Неправильный выбор архитектуры может привести к провалу. Бессмысленно пытаться заставить сверточную сеть, предназначенную для изображений, распознавать речь. Входные данные — спектрограммы речи — имеют другую структуру по сравнению с изображениями, и свёрточные слои будут неэффективны для их обработки. В этом случае лучше применить рекуррентную сеть, которая может последовательно обрабатывать аудиоданные и учитывать неочевидные связи в естественной человеческой речи.
