AI-дағы нейрондық желі дегеніміз не?

AI-дағы нейрондық желі дегеніміз не?

Нейрондық желілер жұмбақ болып естіледі. Егер сіз AI-дағы нейрондық желі деген не деп ойласаңыз? және бұл жай ғана сәнді қалпақ бар математика ма, сіз дұрыс жердесіз. Біз оны практикалық сақтаймыз, кішкене айналма жолдарға себеміз, иә - бірнеше эмодзилер. Сіз бұл жүйелердің не екенін, неліктен жұмыс істейтінін, қай жерде сәтсіздікке ұшырайтынын және олар туралы қол бұлғамай қалай айту керектігін білуді қалдырасыз.

Осы мақаладан кейін оқығыңыз келетін мақалалар:

🔗 AI бейімділігі дегеніміз не
Әділдікті қамтамасыз ету үшін AI жүйелері мен стратегияларындағы біржақтылықты түсіну.

🔗 Болжалды AI дегеніміз не
Болжамды AI болашақ нәтижелерді болжау үшін үлгілерді қалай пайдаланады.

🔗 AI жаттықтырушы дегеніміз не
AI дайындайтын мамандардың рөлі мен жауапкершілігін зерттеу.

🔗 AI-де компьютерлік көру дегеніміз не
AI компьютерлік көру арқылы көрнекі деректерді қалай түсіндіреді және талдайды.

AI-дағы нейрондық желі дегеніміз не? 10 секундтық жауап ⏱️

Нейрондық желі - сандарды алға жіберетін, жаттығу кезінде олардың қосылым күштерін реттейтін және деректердегі үлгілерді біртіндеп үйренетін нейрондар деп аталатын қарапайым есептеу бірліктерінің жинағы. Терең оқытуды естігенде , бұл әдетте көптеген қабаттасқан қабаттары бар нейрондық желіні білдіреді, оларды қолмен кодтаудың орнына автоматты түрде үйрену мүмкіндіктері. Басқаша айтқанда: ақылды түрде реттелген, пайдалы болғанша деректерге үйретілген көптеген кішкентай математикалық бөліктер [1].

Нейрондық желіні пайдалы ететін не? ✅

  • Өкілдік күші : Сәйкес архитектура мен өлшеммен желілер өте күрделі функцияларды жуықтай алады (Әмбебап жуықтау теоремасын қараңыз) [4].

  • Үздіксіз оқыту : модель қолмен жасау мүмкіндіктерінің орнына оларды ашады [1].

  • Жалпылау : жақсы реттелген желі жай ғана есте сақтамайды, ол жаңа, көрінбейтін деректерде жұмыс істейді [1].

  • Масштабтау : Үлкенірек деректер жиыны және үлкенірек үлгілер нәтижелерді жиі жақсартады… есептеу және деректер сапасы сияқты практикалық шектеулерге дейін [1].

  • Тасымалдау : Бір тапсырмада үйренген мүмкіндіктер екіншісіне көмектесуі мүмкін (оқыту және дәл реттеу) [1].

Кішкентай өріс ескертпесі (мысал сценарий): Шағын өнімді жіктеу тобы ықшам CNN үшін қолдан жасалған мүмкіндіктерді ауыстырады, қарапайым ұлғайтуларды қосады (айналдыру/кесу) және тексеру қатесінің төмендеуін бақылайды – желі «сиқырлы» болғандықтан емес, ол көбірек пайдалы мүмкіндіктерді тікелей пикселдерден үйренгендіктен.

«AI-дағы нейрондық желі дегеніміз не?» қарапайым ағылшын тілінде, жеңіл метафорамен 🍞

Наубайхана желісін елестетіңіз. Ингредиенттер кіреді, жұмысшылар рецептті өзгертеді, дәм сынаушылар шағымданады және команда рецептті қайтадан жаңартады. Желіде кірістер қабаттар арқылы өтеді, жоғалту функциясы шығысты бағалайды және келесі жолы жақсырақ жұмыс істеу үшін градиенттер салмақтарды итереді. Метафора ретінде мінсіз емес - нан ерекшеленбейді - бірақ ол жабысады [1].

Нейрондық желінің анатомиясы 🧩

  • Нейрондар : өлшенген қосынды мен белсендіру функциясын қолданатын шағын калькуляторлар.

  • Салмақ және қиғаштық : сигналдардың біріктіру жолын анықтайтын реттелетін тұтқалар.

  • Қабаттар : кіріс деңгейі деректерді қабылдайды, жасырын қабаттар оны түрлендіреді, шығыс қабаты болжам жасайды.

  • Белсендіру функциялары : ReLU, sigmoid, tanh және softmax сияқты сызықты емес бұрылыстар оқуды икемді етеді.

  • Жоғалту функциясы : Болжаудың қаншалықты қате екендігінің көрсеткіші (жіктеу үшін кросс-энтропия, регрессия үшін MSE).

  • Оңтайландырушы : SGD немесе Adam сияқты алгоритмдер салмақтарды жаңарту үшін градиенттерді пайдаланады.

  • Регуляризация : үлгіні шамадан тыс орнатудан сақтау үшін сабақты тастау немесе салмақты азайту сияқты әдістер.

Ресми емдеуді (бірақ әлі де оқуға болатын) қаласаңыз, Deep Learning толық стекті қамтиды: математика негіздері, оңтайландыру және жалпылау [1].

Іске қосу функциялары, қысқаша, бірақ пайдалы ⚡

  • ReLU : негативтер үшін нөл, оң үшін сызықтық. Қарапайым, жылдам, тиімді.

  • Sigmoid : 0 мен 1 арасындағы мәндерді ысырып тастайды - пайдалы, бірақ қанықтыруы мүмкін.

  • Танх : Сигма тәрізді, бірақ симметриялы нөлге жақын.

  • Softmax : шикі ұпайларды сыныптар бойынша ықтималдыққа айналдырады.

Әрбір қисық пішінді жаттап алудың қажеті жоқ - жай ғана келіссөздер мен жалпы әдепкі мәндерді біліңіз [1, 2].

Үйрену іс жүзінде қалай жүреді: арқалық, бірақ қорқынышты емес 🔁

  1. Алға өту : Болжам жасау үшін деректер қабат-қабат ағыны.

  2. Есептеу шығыны : болжамды шындықпен салыстырыңыз.

  3. Кері таралу : тізбек ережесін пайдаланып әрбір салмаққа қатысты жоғалту градиенттерін есептеңіз.

  4. Жаңарту : Оңтайландырушы салмақтарды аздап өзгертеді.

  5. Қайталау : Көптеген дәуірлер. Модель бірте-бірте үйренеді.

Көрнекі бейнелер мен кодпен іргелес түсініктемелері бар практикалық интуиция үшін CS231n классикалық тірек және оңтайландыру жазбаларын қараңыз [2].

Нейрондық желілердің негізгі отбасылары, бір қарағанда 🏡

  • Форвард желілері (MLPs) : Ең қарапайым түрі. Деректер тек алға жылжиды.

  • Конволюционды нейрондық желілер (CNNs) : жиектерді, текстураларды, пішіндерді анықтайтын кеңістіктік сүзгілердің арқасында кескіндер үшін тамаша [2].

  • Қайталанатын нейрондық желілер (RNN) және нұсқалары : реттілік сезімін сақтай отырып, мәтін немесе уақыт қатарлары сияқты тізбектер үшін құрастырылған [1].

  • Трансформаторлар : бір уақытта реттіліктегі позициялар арасындағы қарым-қатынастарды модельдеуге назар аударыңыз; тілде және одан тыс жерлерде басым [3].

  • Графикалық нейрондық желілер (GNNs) : Графиктің түйіндері мен жиектерінде жұмыс істейді - молекулалар, әлеуметтік желілер, ұсыныс үшін пайдалы [1].

  • Автокодерлер және VAEs : Қысылған көріністерді үйреніңіз және вариацияларды жасаңыз [1].

  • Генеративті модельдер : GAN-дан кескіндер, дыбыс, жұп код үшін қолданылатын диффузиялық үлгілерге дейін [1].

CS231n жазбалары әсіресе CNN үшін ыңғайлы, ал Transformer қағазы назар аударуға негізделген үлгілер үшін негізгі дереккөз болып табылады [2, 3].

Салыстыру кестесі: нейрондық желінің жалпы түрлері, олар кімге арналған, діріл құны және олар не үшін жұмыс істейді 📊

Құрал / Түр Аудитория Бағасы Неліктен жұмыс істейді
Алға жіберу (MLP) Жаңадан бастағандар, талдаушылар Төмен-орта Қарапайым, икемді, лайықты базалық сызықтар
CNN Көру топтары Орташа Жергілікті үлгілер + параметрді ортақ пайдалану
RNN / LSTM / GRU Тізбектер Орташа Уақытша жады – бұл… тәртіпті сақтайды
Трансформатор NLP, мультимодальды Орташа жоғары Назары тиісті қарым-қатынастарға аударылады
GNN Ғалымдар, ғалымдар Орташа Графиктердегі хабарламалар құрылымды ашады
Автокодер / VAE Зерттеушілер Төмен-орта Қысылған көріністерді үйренеді
GAN / диффузия Шығармашылық зертханалар Орташа жоғары Қарсыластық немесе итеративті деноизация сиқыры

Ескертпелер: баға есептеу мен уақытқа қатысты; жүгірісіңіз өзгереді. Бір немесе екі ұяшық әдейі әдейі сөйлеседі.

«AI-дағы нейрондық желі дегеніміз не?» классикалық ML алгоритмдеріне қарсы ⚖️

  • Функцияларды құрастыру : Классикалық ML жиі қолмен мүмкіндіктерге сүйенеді. Нейрондық желілер мүмкіндіктерді автоматты түрде үйренеді - күрделі деректер үшін үлкен жеңіс [1].

  • Деректер аштығы : желілер жиі көбірек деректермен жарқырайды; шағын деректер қарапайым модельдерге қолайлы болуы мүмкін [1].

  • Есептеу : Желілер GPU сияқты үдеткіштерді жақсы көреді [1].

  • Өнімділік төбесі : құрылымдалмаған деректер (суреттер, аудио, мәтін) үшін терең желілер басымдыққа ие болады [1, 2].

Іс жүзінде тәжірибеде жұмыс істейтін оқу жұмыс процесі 🛠️

  1. Мақсатты анықтаңыз : жіктеу, регрессия, рейтинг, генерация - сәйкес келетін шығынды таңдаңыз.

  2. Деректерді шешу : пойызға/тексеруге/сынауға бөліңіз. Мүмкіндіктерді қалыпқа келтіру. Баланс сабақтары. Кескіндер үшін бұру, кесу, шағын шу сияқты кеңейтуді қарастырыңыз.

  3. Архитектура таңдау : Қарапайым бастаңыз. Сыйымдылықты қажет болғанда ғана қосыңыз.

  4. Жаттығу циклі : деректерді топтастыру. Алға өту. Шығынды есептеңіз. Артқы тірек. Жаңарту. Журнал көрсеткіштері.

  5. Регуляризация : сабақты тастау, салмақ жоғалту, ерте тоқтату.

  6. Бағалау : гиперпараметрлер үшін тексеру жинағын пайдаланыңыз. Соңғы тексеру үшін сынақ жинағын ұстаңыз.

  7. Мұқият жөнелту : дрейфті бақылаңыз, ауытқуды тексеріңіз, кері қайтаруды жоспарлаңыз.

Қатты теориясы бар кодқа бағытталған оқулықтар үшін ашық оқулық және CS231n жазбалары сенімді тірек болып табылады [1, 2].

Шамадан тыс фитинг, жалпылау және басқа гремлиндер 👀

  • Шамадан тыс қондыру : модель жаттығуларды есте сақтайды. Көбірек деректермен, күшті реттеумен немесе қарапайым архитектуралармен түзетіңіз.

  • Сәйкес емес : модель тым қарапайым немесе жаттығу тым ұялшақ. Сыйымдылықты арттырыңыз немесе ұзағырақ жаттығыңыз.

  • Деректердің ағуы : Сынақ жиынындағы ақпарат оқуға жасырын түрде енеді. Бөлулеріңізді үш рет тексеріңіз.

  • Нашар калибрлеу : сенімді, бірақ қате модель қауіпті. Калибрлеуді немесе әртүрлі жоғалту салмағын қарастырыңыз.

  • Тарату ауысуы : нақты әлемдегі деректер жылжытылады. Бақылаңыз және бейімдеңіз.

Жалпылау және реттеу теориясы үшін стандартты сілтемелерге сүйеніңіз [1, 2].

Қауіпсіздік, түсіндіру және жауапты орналастыру 🧭

Нейрондық желілер маңызды шешімдер қабылдай алады. Олардың көшбасшылар тақтасында жақсы өнер көрсетуі жеткіліксіз. Сізге өмірлік цикл бойынша басқару, өлшеу және азайту қадамдары қажет. NIST AI тәуекелдерді басқару құрылымы командаларға тәуекелдерді басқаруды жобалау мен орналастыруға біріктіруге көмектесу үшін БАСҚАРУ, КАРТА, ӨЛШЕМ, БАСҚАРУ

Бірнеше жылдам түрту:

  • Бағалауды тексеру : орынды және заңды болған жағдайда демографиялық бөліктер бойынша бағалаңыз.

  • Түсіндіру : маңыздылық немесе мүмкіндік атрибуты сияқты әдістерді пайдаланыңыз. Олар жетілмеген, бірақ пайдалы.

  • Мониторинг : метриканың кенет төмендеуі немесе деректердің ауытқуы үшін ескертулерді орнатыңыз.

  • Адамның бақылауы : әсер етуі мүмкін шешімдер қабылдау үшін адамдарды бақылауда ұстаңыз. Батырлық жоқ, тек гигиена.

Сізге жасырын қойылатын жиі қойылатын сұрақтар 🙋

Нейрондық желі негізінен ми болып табылады ма?

Мидан шабыттандырылған, иә - бірақ жеңілдетілген. Желілердегі нейрондар математикалық функциялар болып табылады; биологиялық нейрондар – күрделі динамикасы бар тірі жасушалар. Ұқсас діріл, мүлдем басқа физика [1].

Маған қанша қабат қажет?

Кішкентайдан бастаңыз. Егер сіз сәйкес келмейтін болсаңыз, енін немесе тереңдігін қосыңыз. Егер сіз шамадан тыс қондырсаңыз, сыйымдылықты реттеңіз немесе азайтыңыз. Сиқырлы сан жоқ; Тек тексеру қисықтары мен шыдамдылық бар [1].

Маған әрқашан GPU керек пе?

Әрқашан емес. Қарапайым деректердегі шағын үлгілер процессорларда жаттыға алады, бірақ кескіндер, үлкен мәтіндік үлгілер немесе үлкен деректер жиындары үшін акселераторлар уақытты үнемдейді [1].

Неліктен адамдар зейін күшті дейді?

Өйткені назар аудару үлгілерге қатаң тәртіппен жүрмей кірістің ең сәйкес бөліктеріне назар аударуға мүмкіндік береді. Ол тілдік және мультимодальды тапсырмалар үшін үлкен мәміле болып табылатын жаһандық қатынастарды қамтиды [3].

«AI-дағы нейрондық желі дегеніміз не?» «терең оқыту» дегеніміз не айырмашылығы бар?

Терең оқыту - терең нейрондық желілерді пайдаланатын кеңірек тәсіл. Сонымен, AI-дағы нейрондық желі дегеніміз не? басты кейіпкер туралы сұрау сияқты; терең білім – бұл бүкіл кино [1].

Практикалық, шамалы пікірі бар кеңестер 💡

  • Алдымен қарапайым негіздерге артықшылық беріңіз Тіпті шағын көпқабатты перцептрон да деректердің үйренуге болатынын айта алады.

  • Деректер құбырын қайталанатын етіп сақтаңыз . Егер сіз оны қайта іске қоса алмасаңыз, оған сене алмайсыз.

  • Оқу жылдамдығы сіз ойлағаннан да маңызды. Кесте жасап көріңіз. Жылыту көмектесе алады.

  • Пакет өлшемі бойынша келіссөздер бар. Үлкен топтамалар градиенттерді тұрақтандырады, бірақ басқаша жалпылауы мүмкін.

  • Шатастырылған кезде жоғалту қисықтары мен салмақ нормаларын . Жауап сюжеттерде қаншалықты жиі болатынына таң қаласыз.

  • Құжаттық болжамдар. Болашақ-сен заттарды ұмытасың – тез [1, 2].

Терең айналмалы жол: деректердің рөлі немесе қоқыс ішіндегі қоқыс әлі де қоқыс шығару дегенді білдіреді 🗑️➡️✨

Нейрондық желілер ақаулы деректерді сиқырлы түрде түзетпейді. Қисық белгілер, аннотация қателері немесе тар іріктеу үлгі арқылы жаңғырық болады. Саралау, тексеру және көбейту. Егер сізге көбірек деректер немесе жақсырақ үлгі қажет екеніне сенімді болмасаңыз, жауап жиі тітіркендіретін қарапайым: екеуі де - бірақ деректер сапасынан бастаңыз [1].

«AI-дағы нейрондық желі дегеніміз не?» - сіз қайта пайдалануға болатын қысқа анықтамалар 🧾

  • Нейрондық желі – градиенттік сигналдар арқылы салмақтарды реттеу арқылы күрделі үлгілерді үйренетін деңгейлі функция жуықтауышы [1, 2].

  • Бұл жоғалтуды азайтуға үйретілген дәйекті сызықтық емес қадамдар арқылы кірістерді шығыстарға түрлендіретін жүйе [1].

  • Бұл кескіндер, мәтін және аудио сияқты құрылымдалмаған енгізулерде өркендейтін икемді, деректерді қажет ететін модельдеу тәсілі [1, 2, 3].

Тым ұзақ, оқымадым және қорытынды ескертулер 🎯

Егер біреу сізден AI-дағы нейрондық желі дегеніміз не? міне, дыбыстық сигнал: нейрондық желі - деректерді кезең-кезеңмен түрлендіретін, жоғалтуды азайту және градиенттерді орындау арқылы түрлендіруді үйренетін қарапайым бірліктердің дестелері. Олар қуатты, өйткені олар масштабталады, мүмкіндіктерді автоматты түрде үйренеді және өте күрделі функцияларды көрсете алады [1, 4]. Деректер сапасын, басқаруды немесе мониторингті елемейтін болсаңыз, олар қауіпті [5]. Және олар сиқыр емес. Тек математика, есептеу және жақсы инженерия - талғампаздығы бар.

Қосымша оқу, мұқият таңдалған (дәйексөзсіз қосымшалар)

Анықтамалар

[1] Гудфеллоу, I., Bengio, Y., & Courville, A. Deep Learning . MIT баспасөзі. Тегін онлайн нұсқасы: толығырақ

[2] Stanford CS231n. Визуалды тануға арналған конволюционды нейрондық желілер (курстық ескертулер): толығырақ

[3] Васвани, А., Шазир, Н., Пармар, Н., т.б. (2017). Сізге тек назар аудару қажет . NeurIPS. arXiv: толығырақ оқу

[4] Цыбенко, Г. (1989). Сигмоидальді функцияның суперпозициялары арқылы жуықтау . Басқару, сигналдар және жүйелер математикасы , 2, 303–314. Спрингер: толығырақ

[5] NIST. AI тәуекелдерін басқару құрылымы (AI RMF) : толығырақ

Ресми AI Assistant дүкенінен соңғы AI табыңыз

Біз туралы

Блогқа оралу