Sarkafpsyobr.ru

Лишь совершенно чуждый от современных технологий человек не знал про нейросети. Хотим мы того или нет, нейросети встроены в нашу ежедневную жизнь.

Во всех случаях информация про нейронную сеть больше выглядит как хайп, чего лишь стоят следующие заголовки:

«Работники Yandex’а Алексей Тихонов и Евгений Ямщиков произвели альбом «Нейронная защита», состоящий из песен и стихотворений, написанных роботом»;
«Нейронная сеть AlphaGo от Google одержала четвертую победу над одним из самых сильных игроков мира в го»;
«Кинокомпания RitZEED сняла кинофильм по сценарию, который сообщила нейросеть»;
«На аукционе Christie’s за 432,5 млн. долларов США реализовали картину, сделанную синтетическим разумом».

Поисковые методы от Google и Yandex’а построены на нейронных сетях. Онлайн-переводчики используют нейросеть в собственной работе. Сервисы товарных советов, которые у нас есть возможность повстречать на многих Web-сайтах, также сформированы на нейронной сети. Алиса от Yandex’а – второе творение нейросети.

Понятие «нейросеть» было изобретено довольно достаточно давно и является синонимом метода машинного обучения. Первая модификация официального нейрона, ячеи нейронной сети, была предложена Уорреном Мак-Каллоком и Уолтером Питтсом в 1943 г. А в 1958 г. Фрэнк Розенблатт спроектировал первую нейронную сеть. Однако первый блин оказался комом, и прочие методы машинного обучения отложили на некоторое время нейросети на 2-й план.

Популярность нейронные сети стали покорять после 2010 г. Чтобы разобраться, почему это случилось, мы можем осознавать, как устроена нейросеть и в чем ее особенность.

Нейронные сети при помощи аппаратных и компьютерных средств воспроизводят сеть нейронов в нашем головном мозге. Однако в связи с тем что мы заявляем о автомобильном обучении, итогом всех вычислений считаются нуль (нет) или единица (да): другими словами машина нам предоставляет ответ, который близок к значению «нет» или «да».

Как следствие, чтобы научить машину узнавать числа, нам потребуется нейросеть, заключающаяся из разделов, каждый из которых будет отвечать за свою цифру от 0 до 9. Чем больше вариантов решений вполне может быть, тем крупнее будет наша нейросеть.

Глубокие нейронные сети заключаются из оболочек, вследствие этого мы довольно часто и слышим термин «глубокое обучение». Каждый пласт выполняет свою цель и далее ведет взаимодействие со следующим слоем. Чтобы сеть работала правильно, мы можем дать ей на разбирание приготовленный объект. Очень многие слои нейросети именно отвечают за такую подготовку: находят объект по контурам, прибирают звуки и т.п.

Отличным сопоставлением для осознания, как я думаю, будет параллель, как мы дрессируем детей узнавать, к примеру, волка.

Волки так как бывают различные: в зоопарке они одни, а в мультфильмах и баснях совершенно иные. Волк из «Ну, подожди!» сильно отличается от волка из сказки про семерых глупят, ну и особенно от волка на фото необузданной природы. Если мы повстречаем ростовую куколку или сходим в театр на детский спектакль, то это будет другой волк. Все-таки через некоторое время малыш начинает узнавать волка. Как это происходит?

1-ое: мы дрессируем ребенка считать на созерцаемой сцене объект. Для этого мы тыкаем пальцем и заявляем: «Гляди – волк». Или: «Гляди – русак».

Такая идентификация и является первой целью нейросети. Далее мы обучаем ребенка на разных фотографиях устанавливать волка; если малыш разгадывает, то мы его восхваляем (раунд обучения). Однако временами иллюстраций для обучения нам не хватает и тогда у нас есть возможность написать волка сами, склеить его из пластилина, показать свежий мультик.

В автомобильном обучении это можно назвать «химическая генерация данных», нужная для расширения учащей подборки. Малыш должен узнавать волка даже в случае, если он скрылся за деревом и когда он находится в чепчике и очках в постели бабули, которую только-только скушал.

После того как мы полностью осознали, что малыш выяснит волка в 90–95% случаев, мы не вспоминаем малышу: «Гляди – волк», в связи с тем что знаем, что он может отыскать волка на иллюстрации и его безукоризненно распознать. Познания ребенка рассматриваются на новых книгах, и на этом процесс обучения завершается.

Теперь возвратимся в 2010 г. В 2010 г. возникла база ImageNet, имеющая 15 млрд фотографий в 22 млн. категорий. Данная была необходимая подборка для обучения нейросетей. В 2012 г. Крижевски и Хинтон для вычислений в нейронной сети приняли решение применять ресурсы графических микропроцессоров (графических адаптеров).

Технология глубочайшего обучения с ускорением на GPU (графический микропроцессор) вообще в корне заменила подход к подготовке ПО.

Раньше ПО создавали разработчики программного обеспечения и они же сообщали коды для алгоритмов. Отныне автомобильные методы учатся сами на многих случиях из жизни, так что программа повышает себя сама. Самое важное, значительно снизилось время обучения сети. Так как нельзя ожидать год или 2 (время, нужное для узнавания волка ребенком), пока наша нейросеть научится.

Сверточная нейросеть. Весьма необходимым прибором для видеоанализа оказалась сверточная нейросеть. Сверточные нейронные сети обеспечивают неполную стойкость к переменам масштаба, смещениям, поворотам, замене угла и другим искажениям в фотографиях. В настоящее время в тесте видео- и фотоизображений преимущественно применяются такие сети.

Возникновение обилия библиотек и инструментов, которые упрощают работу разработчиков программного обеспечения с нейросетью, содействовали бурному росту глубокого обучения на основе нейросетей и дошли до отрасли технических систем безопасности.

В целом, любой желающий может взять готовую нейросеть и подвергнуть доработке ею под собственные нужды. Советуем посетить сайт smittmediagroup.ru если нужно больше информации про нейросети.

Крупные опыты и проекты. Самым знаменитым и крупным опытом с работой искусственного разума по обработке фотографий стал опыт Google в распознавании кошек на видео YouTube. Как и в случае с волком, первоначально самообучаемая нейросеть не могла знать о существовании кошек, однако после просмотра 10 млрд невольных сотрудников с YouTube в нейросети сложились нейроны, селективно реагирующие на наличие кошачьих мордочек на фотографиях.

Вторым образцом служит проект Facebook под наименованием DeepFace, способ узнавания лиц на фото, пунктуальность которого достигает 97%, вне зависимости от качества фото, степени освещенности и положения человека на фотоснимке. Разработчики учили собственный способ, применяя 4 млн. снимков из альбомов 4 млрд человек.

Признаки и закономерности. Не следует стремится использовать нейросеть во всех случаях. К примеру, для подсчета гостей прекрасно подходят классические методы детекции, дающие большую степень правильности.

А там, где нельзя загодя сконструировать какие-то отчетливые признаки объекта, нейросеть подойдет лучше всего (к примеру, детекция дыма и огня), так как она лично на основании данных будет устанавливать признаки и закономерности.

Правда, в отличии от запрограммированных человеком алгоритмов, эти признаки и закономерности будут присутствовать основательно на ее дне, недосягаемые для осознания клиентов. Определенных это пугает: даже обращаясь к доктору, мы можем осознавать, о чем он говорит и по каким свойствам ставит нам диагноз.