В этот раз я решил изучить нейронные сети. Базовые навыки в этом вопросе я смог получить за лето и осень 2015 года. Под базовыми навыками я имею в виду, что могу сам создать простую нейронную сеть с нуля. Примеры можете найти в моих репозиториях на GitHub. В этой статье я дам несколько разъяснений и поделюсь ресурсами, которые могут пригодиться вам для изучения.

Шаг 1. Нейроны и метод прямого распространения

Так что же такое «нейронная сеть»? Давайте подождём с этим и сперва разберёмся с одним нейроном.

Нейрон похож на функцию: он принимает на вход несколько значений и возвращает одно.

Круг ниже обозначает искусственный нейрон. Он получает 5 и возвращает 1. Ввод - это сумма трёх соединённых с нейроном синапсов (три стрелки слева).

В левой части картинки мы видим 2 входных значения (зелёного цвета) и смещение (выделено коричневым цветом).

Входные данные могут быть численными представлениями двух разных свойств. Например, при создании спам-фильтра они могли бы означать наличие более чем одного слова, написанного ЗАГЛАВНЫМИ БУКВАМИ, и наличие слова «виагра».

Входные значения умножаются на свои так называемые «веса», 7 и 3 (выделено синим).

Теперь мы складываем полученные значения со смещением и получаем число, в нашем случае 5 (выделено красным). Это - ввод нашего искусственного нейрона.

Потом нейрон производит какое-то вычисление и выдает выходное значение. Мы получили 1, т.к. округлённое значение сигмоиды в точке 5 равно 1 (более подробно об этой функции поговорим позже).

Если бы это был спам-фильтр, факт вывода 1 означал бы то, что текст был помечен нейроном как спам.

Иллюстрация нейронной сети с Википедии.

Если вы объедините эти нейроны, то получите прямо распространяющуюся нейронную сеть - процесс идёт от ввода к выводу, через нейроны, соединённые синапсами, как на картинке слева.

Шаг 2. Сигмоида

После того, как вы посмотрели уроки от Welch Labs, хорошей идеей было бы ознакомиться с четвертой неделей курса по машинному обучению от Coursera , посвящённой нейронным сетям - она поможет разобраться в принципах их работы. Курс сильно углубляется в математику и основан на Octave, а я предпочитаю Python. Из-за этого я пропустил упражнения и почерпнул все необходимые знания из видео.

Сигмоида просто-напросто отображает ваше значение (по горизонтальной оси) на отрезок от 0 до 1.

Первоочередной задачей для меня стало изучение сигмоиды , так как она фигурировала во многих аспектах нейронных сетей. Что-то о ней я уже знал из третьей недели вышеупомянутого курса , поэтому я пересмотрел видео оттуда.

Но на одних видео далеко не уедешь. Для полного понимания я решил закодить её самостоятельно. Поэтому я начал писать реализацию алгоритма логистической регрессии (который использует сигмоиду).

Это заняло целый день, и вряд ли результат получился удовлетворительным. Но это неважно, ведь я разобрался, как всё работает. Код можно увидеть .

Вам необязательно делать это самим, поскольку тут требуются специальные знания - главное, чтобы вы поняли, как устроена сигмоида.

Шаг 3. Метод обратного распространения ошибки

Понять принцип работы нейронной сети от ввода до вывода не так уж и сложно. Гораздо сложнее понять, как нейронная сеть обучается на наборах данных. Использованный мной принцип называется

Один из ТОП-менеджеров Google Сандар Пичаи заявил в 2014 году, что главным приоритетом компании на данном этапе ее развития является машинное обучение. Через два года, после этого заявления, в марте 2016 года программа AlphaGo обыграла лучшего игрока в Го профессионала 9 дана Ли Седоля. Эта программа, разработанная стартапом DeepMind и сегодня принадлежащая Google, работает на алгоритме самообучающихся нейросетей. После разгромной победы искусственного интеллекта над человеческим гением начался бум нейронных систем.

Что из себя представляют нейросети, где они применяются и почему сегодня о них упоминается так часто, мы расскажем в этой статье.

Навигация

Что такое нейронные сети и какие задачи они решают?

Человечество давно бьется над разработками в области искусственного разума. Нейронные сети, одна из таких разработок. Принципы построения таких сетей заключается в «копировании» человеческой нервной системы. Их главная особенность в том, что они способны к самообучению. То есть, могут работать на основании данных полученных ранее.

Но, нейросети это не только имитация деятельности систем человека. Они и по своей структуре напоминают нервную систему. То есть, состоят из отдельных вычислительных элементов. Которые можно сравнить с нейронами человека. Все данные, которые получает такая сеть, последовательно проходят обработку нескольких сегментов нейросети (слоев), которые состоят из нескольких «нейронов».

Так как сети известны параметры каждого «нейрона» и всей сети в целом, она может в следствии полученных ранее данных менять свою работу. То есть «самообучаться».

Сегодня нейросети применяются довольно часто. К примеру, многие крупные интернет-магазины используют их для того, чтобы предлагать своим клиентам более подходящие для них товары. Также широко применяются такие математические модели для распознавания и воспроизведения речи, а также распознавания и обработки изображений.

Бум на беспилотные автомобили также открыли новую сферу применения нейронных сетей. Они используются для прокладки маршрута и работы систем навигации.

На них обратили внимание и производители антивирусного ПО. Такие разработки в области искусственного разума позволяют защитить информацию от киберпреступников и выявить противозаконный контент в Интернете.

Что такое нейронные сети? Электронный мозг

Уже сейчас футурологи «рисуют» удивительную картину будущего, где масштабы применения нейросетей возрастут многократно. Например, появятся роботы, садоводы. Которые благодаря сотням встроенных микрокамер будут получать данные, анализировать их и отделять сорняки от культурных растений. Благодаря «самообучению» такие роботы способны применить к каждому растению индивидуальную обработку.

В разрабатываемом сейчас «интернете вещей» нейронные сети смогут создать голосовые интерфейсы для «общения» различных объектов такой «паутины». Алгоритмы такой математической модели смогут заменить человека в колл-центрах, контролеров на складах, переводчиков, консультантов и представителей других профессий. По мнению многих аналитиков, на это нейронным сетям потребуется всего 3-5 лет.

Уже сегодня нейронные сети позволяют принимать некоторые решения за человека. Пусть пока их назвать слишком интеллектуальными нельзя, но победа в Го программы, основанной на таких алгоритмах, позволяют верить в их успех в будущем.

Почему нейронные сети стали так популярны именно сейчас?

Про искусственный интеллект человечество задумалось очень давно. Об использование для решения этого вопроса нейронных сетей заговорили 70 лет тому назад. Но, лишь сегодня это стало возможным в тех объемах, которые необходимы.

Популярность нейросетей сегодня обусловлено возросшей скоростью работы «нейронов». То есть отдельных вычислительных элементов. Благодаря чему удалось снизить время на стадию «обучения». Требуемые для работы таких сетей десятки миллионов данных благодаря современным процессорам и видеокартам обрабатываются достаточно быстро. Современные технологии ускоренного обучения и вывели их на передовую искусственного интеллекта.

Алгоритмы нейронных систем в мобильных приложениях

В последнее время на рынке мобильных приложений появилось очень много развлекательных проектов, которые используют нейросети. Конечно, главную рекламу им сделало приложение Prisma. Кроме того, стоит отметить и конкурента этого приложения Mlvch, а также популярный видеосервис MSQRD. Который также использует описываемые математические алгоритмы.

PRISMA

Приложение Prisma

Приложение Prisma, российских разработчиков, преобразующее фотографии под картины известных художников, пожалуй, самое известное применение нейронных сетей в современной жизни. В первую очередь, Prisma демонстрирует возможности таких математических алгоритмов при разработке мобильных приложений. Но, такая стилизация изображений может применяться не только в развлекательных целях, но и в дизайне, мультипликации, компьютерной графике и других подобных областях.

Да, создателей Prisma нельзя назвать первопроходцами. Использование нейросетей для обработки изображений применялось и раньше. Например, для создания фильма в стиле Ван Гога применялись схожие алгоритмы, но обработка одного кадра занимала около 3 минут. Современные технологии позволяют это сделать гораздо быстрее. В той же Prisma на обработку одной фотографии уходит чуть больше 1 секунды. И это при том, что фотография загружается на сервер, обрабатывается и отправляется пользователю.

При обработке фотографии определяются отображенные на ней объекты. После чего к снимку применяется стиль выбранного художника. То есть, приложение с помощью искусственных нейронных сетей «дублирует» работу мозга художника. Это удивительно, завораживающе и очень красиво.

Сейчас в «Призме» можно выбирать фильтры имитирующие стили 21 художника - от Эдварда Мунка и Марка Шагала до Ван Гога и Пикассо. По словам разработчиков, в уже скоро алгоритмы приложения помогут выбрать подходящие фильтры в автоматическом режиме.

MLVCH

Приложение Mlvch является главным конкурентом Prisma. Оно работает на подобном алгоритме, но отличается более сложной проработкой. Если в Prisma изображение обрабатывается за 20-30 итераций, то в Mlvch за 100. Что позволяет на выходе получить более детальное изображение. Кроме того, в Mlvch в 2,5 раза больше фильтров, чем в Prisma.

Что касается минусов, то такая сложность обработки фотографий в Mlvch увеличивает время получения готового варианта. Кроме того, на бесплатной основе в день можно обработать только одну фотографию. За все последующие придется платить по 75 рублей. Кроме того, можно купить пакет из 100 фотографий за 2990 рублей.

Где еще применяются нейронные сети?

Конечно, прикладные продукты, использующие нейросети, чаще всего применяют для анализа изображений. Но, с помощью приложения Clarifai можно пойти дальше и распознать изображение на видео. Еще один подобный сервис предлагает российская компания Ntechlab. Она разработала приложение Findface. С помощью которого можно по фотографии пользователя найти его профиль в социальной сети «Вконтакте»

Сервис «Авто.ру», который сегодня принадлежит Яндексу, по фотографии самостоятельно распознает марку и модель изображенного автомобиля. Принцип «компьютерного зрения», применяемый в таком распознавании, также работает на технологии нейросетей.

С помощью приложения Ostagram можно не только накладывать стили, но даже перерисовывать картины. А с помощью Deepomatic, пользователю на основе того, какие картинки он раздавал в интернете, предлагаются товары из интернет-магазинов.

Конечно, анализом картинок с рекламными и развлекательными целями область применения нейросетей не ограничивается. Стартап Ava позволяет следить за своим здоровьем. Приложение анализирует фотографию блюд и продуктов питания и выдает информацию о калориях и различных добавках.

Не так давно с помощью алгоритма нейронных сетей Яндекс записал музыкальный альбом «Нейронная оборона». Проект, который получил название «Автопоэт», генерировал зарифмованные тексты.

Использует описываемые математические алгоритмы и другой ведущий интернет-поисковик Google. В ноябре 2015 года эта компания внедрила в свою почту Gmail специальную функцию, благодаря которой сервис сам генерирует три ответа на входящее письмо. Выбрать самый лучший можно одним кликом мыши.

Также нейронные сети используют при создании беспилотных автомобилей и летающих аппаратов. Сначала этими средствами передвижения управляет человек. Данные собираются в специальную базу, которая используется для «обучения» автопилота. Уже сейчас в Швейцарии действует беспилотный летательный объект, который использует принципы нейросети и применяется для поиска заблудившихся туристов.

Популярные в последнее время боты, которые используются в социальных сетях и месседжерах, также могут использовать описываемые математические алгоритмы. Американский стартап Luka с успехом использует нейросети для обучения своих ботов. А с помощью приложения Eterni.me можно создать аватар и «научить» его быть своим владельцем. Для этого нейросети собирают информацию о владельце аватара и внедряют ее виртуальному объекту. Такой объект после смерти своего прототипа сможет продолжить «жизнь» своего владельца.

Кроме того, такого бота-аватара можно создать для общения с людьми, на которых вам не хочется тратить время. Компания Burner с успехом тестирует такой продукт. Ждем появления специального приложения для создания своего бота.

Также нейронные сети в будущем будут использоваться для постановки медицинского диагноза или «чтения» результатов анализов. Такие компании как Atomwise, Enlitic, Quantified Skin и др. уже работают в этом направлении. А проект Deep Genomics может анализировать геном и предсказывать развитие возможных заболеваний.

Видео. Вопрос науки. Как работают нейронные сети?

Операционная система: Windows ALL
Размер программы (дистрибутива): 20 KB
Тип лицензии: Shareware

# Программа "Нейронная сеть" предназначена для создания нейронной сети с произвольной конфигурацией. Алгоритм обучения: с обратным распространиением ошибки. При создании структуры сети можно настроить следующии параметры 1. количество нейронов во входном слое

# 2. количество нейронов в выходном слое

# 3. количество скрытых слоев и количество нейронов в каждом из них.

# 4. вид активационной функции

# 5. скорость обучение

# 6. крутизна сигмоида

# 7. количество эпох

# 8. допустимая величина ошибки в качестве дополнительных функций программа поддерживает сохранение конфигурации сети и автоматическое формирование количества нейронов во входном и выходным слоям из файла с обучающими парами.

При добавление программы, в каталог нашего сайта, ссылка на Нейронная сеть 2.4.2, проверялась антивирусом, но так как файл находится на сервере разработчика или издателя софта, он может быть изменён, мы рекомендуем перед загрузкой программного обеспечения к себе на компьютер, проверять файлы в режиме On-Line антивирусом - откроется в новом окне и будет проверена!

Вы можете оставить своё мнение о программе Нейронная сеть 2.4.2 или комментарии, а также сообщить о битой ссылке на скачивание.
Если у Вас есть вопрос по работе с программой «Нейронная сеть 2.4.2», Вы можете задать его здесь, так как многие авторы программ и издатели отслеживают сообщения на этом сайте!
Все рекламные сообщения не по теме, а также ссылками и телефонами будут удаляться!

Конечно, Prisma уже далеко не единственные, и с тех пор у них появилось множество конкурентов. Facebook купили приложение MSQRD , которое добавляет анимированные «маски» к вашим видео. В отличие от Призмы здесь ставка сделана на распознавание лиц и наложение фильтров на них.

SwiftKey и другие клавиатуры

Большинство современных клавиатур для мобильников уже давно не используют пользовательские словари, такие как T9. Если вы набираете какую-то фразу, то наверняка здесь замешана нейросеть. Некоторые разработчики идут дальше. SwiftKey выпустили бета-версию клавиатуры, которая полностью основана на работе нейросети. Благодаря чему клавиатура не просто подставляет наиболее часто набираемые фразы, а основывается на контексте.

Новая технология пока доступна для ограниченного количества языков и находится на стадии бета-версии. Но и публичная версия SwiftKey основывается на Больших данных. Например, пользовательские словари доступны всем, кто установил клавиатуру. Конечно, за исключением персональных данных.

Snapchat и его фильтры - ещё одно из самых известных применений нейросетей. Если упростить сложное, то приложение использует компьютерное распознавание лиц для идентификации мимики и точек движения мускулов. А уже потом применяет к ним свои фильтры.

Shazam и SoundHound

Эти два популярных приложения распознают музыку, которая играет рядом с нами, а затем сверяет этот фрагмент со слепком в своей «библиотеке». Звучит достаточно просто, но для этого приложение использует нейросети. Здесь приходится решить несколько сложных задач, и даже ни сколько по поиску совпадений, а по очистке лишнего шума при распознавании.

Google Ассистент и Siri

Говорить только про Google Ассистент или Siri будет не совсем правильно. Представить современные сервисы Google и Apple невозможно без Big Data и нейросетей. Любая разработка от этих двух компаний, так или иначе, задействует нейросети. Автоподсказки при поиске, показ рекламы, очистка почты от спама и многое другое. И всё-таки самое явное для нас применение - это голосовые ассистенты. Смартфон распознаёт наш запрос и выполняет поставленную задачу в зависимости не только от контекста фразы, но и нашего местоположения.

Carat

Некоторые приложения, наоборот, нацелены на выполнение лишь одной задачи. Например, Carat на основе данных о вашем использовании смартфона (анализе расхода батареи) укажет на те приложения, которые больше всего расходуют заряд. Вы можете удалить или ограничить использование таких программ и помочь телефону «дожить» до розетки.

Netflix, YouTube, Apple и Google Музыка... Все эти сервисы предлагают музыку и видео на основе ваших предпочтений. За последние пару лет этот тренд пошёл немного дальше и теперь нам предлагаются целые смарт-листы, которые подойдут под наш род занятий или время дня.

Big Data и нейросети могут не только продавать нам рекламу, лечить наши болезни или управлять нашим разумом. Большинство разработок мы замечаем только тогда, когда они подаются нам в развлекательном формате или улучшают наши самые простые ежедневные задачи. Из-за чего мы часто забываем, что нейросеть - это не только моська котёнка у нас в телефоне.

Пример программы нейронной сети с исходным кодом на с++.

Про нейронные сети хорошо и подробно написано . Попытаемся разобраться как программировать нейронные сети, и как это работает . Одна из задач решаемых нейронными сетями, задача классификации. Программа демонстрирует работу нейронной сети классифицирующей цвет.

В компьютере принята трехкомпонентная модель представления цвета RGB , на каждый из компонентов отводится один байт. полный цвет представлен 24 битами, что дает 16 миллионов оттенков. Человек же может отнести любой из этих оттенков к одному из имеющих название цветов. Итак задача:

Дано InColor - цвет RGB (24 бит)

классифицировать цвет, т.е. отнести его к одному из цветов заданных множеством М ={ Черный, Красный, Зеленый, Желтый, Синий, Фиолетовый, Голубой, Белый } .

OutColor - цвет из множества М

Решение номер 1. (цифровое)

Создаем массив размером 16777216 элементов

Решение номер 2. (аналоговое)

напишем функцию, типа

Это будет работать если задачу можно описать простыми уравнениями, а вот если функция настолько сложна что описанию. не поддается, здесь то на помощь приходят нейронные сети.

Решение номер 3. (нейронная сеть)

Простейшая нейронная сеть. Однослойный перцептрон.

Все нейронное заключено в класс CNeuroNet

Каждый нейрон имеет 3 входа, куда подаются интенсивности компонент цвета. (R,G, B) в диапазоне (0 - 1). Всего нейронов 8 , по количеству цветов в выходном множестве. В результате работы сети на выходе каждого нейрона формируется сигнал в диапазоне (0 - 1), который означает вероятность того что на входе этот цвет. Выбираем максимальный и получаем ответ.

Нейроны имеют сигмоидную функцию активации ActiveSigm() . Функция ActiveSigmPro() , производная от сигмоидной функции активации используется для обучения нейронной сетиметодом обратного распространения.

В первой строчке выведены интенсивности цветов. ниже таблица весовых коэффициентов (4 шт.). В последнем столбце значение на выходе нейронов. Меняем цвет, выбираем из списка правильный ответ, кнопкой Teach вызываем функцию обучения. AutoTeach вызывает процедуру автоматического обучения, 1000 раз, случайный цвет определяется по формуле из решения номер 2, и вызывается функция обучения.