Нейронные сети произвели фурор в IT, и интерес к ним не угасает. Эта подборка видеолекций внесёт ясность в понимание процессов нейросети.
Нейронные сети. Введение
Сравнительно недавно появилась возможность создавать искусственные нейронные сети. Существуют программы, позволяющие моделировать и создавать нейросети. Стало понятно, что применение этой технологии полезно в большинстве отраслей: математика, медицина, компьютерные науки и т. д. Об этом и пойдёт разговор на первой лекции курса. Здесь вы также найдете немного теории на тему нейронных сетей.
https://www.youtube.com/watch?v=YJTbfbR-ouc
Немного биологии
В этом видеоуроке речь пойдет о том, как работают нейроны и как они передают сигнал, основываясь на биологических процессах. Мозг, как у животного, так и у человека, похож на нейронную сеть, которая состоит из нейронов, что в свою очередь состоят из дендритов, аксонов и прочих отростков. Задача этих элементов – принимать сигналы извне и отправлять обработанную информацию соседним клеткам.
https://www.youtube.com/watch?v=Dpu954wd8Fw
В целом об искусственной нейронной сети
Автор курса в этом видео подробно рассказывает о строении нейросети с примерами и картинками. Настоящая биологическая нейронная сеть имеет трёхмерную структуру. Это значит, что отследить, как соединены между собой клетки, почти невозможно. Поэтому зачастую нейросети создаются плоскими, чтобы можно было с ними работать, не имея огромных компьютерных мощностей. Также условились, что сеть состоит из трёх слоев искусственных нейронов: входного, скрытого и выходного.
https://www.youtube.com/watch?v=XMciAwPa4AQ
Искусственный нейрон
В этом видеотуториале речь пойдет о строении нейрона. В общем случае нейрон имеет такое строение: входной сигнал > блок, объединяющий синаптические веса, блок суммирования и блок нелинейного преобразования > выходной сигнал. Как только входной сигнал попал в нейрон, он умножается на соответствующий вес. После этого умноженные данные проходят агрегацию и подаются на выход или попадают под действие функции активации.
https://www.youtube.com/watch?v=k2dJwqsYlzg
Структура нейронной сети
Очень грубо и обобщённо работу нейросети можно разбить на несколько этапов. Сначала входящий сигнал подаётся на входной слой сети. Далее нейроны входного слоя передают информацию нейронам скрытого слоя, где и происходит решение поставленной задачи. Потом нейроны скрытого слоя транслируют обработанный сигнал на выходной слой, где формируется результат и выдается ответ.
https://www.youtube.com/watch?v=sHKbF0bsUz4
Нюансы работы нейронной сети
Автор рассматривает важные темы работы нейронной сети, которые касаются входного и выходного слоя. Нормализация и масштабирование, метод “Один из N”, вопросы организации сетей и наличие нескольких скрытых слоев – вот некоторые из тем, рассматриваемых в этой видеолекции.
https://www.youtube.com/watch?v=p7DNVKXEto8
Далее следуют 3 очень важные видеолекции по обучению нейросети, к которым нужно подойти со всей серьезностью.
Обучение сети
В этом уроке речь пойдет о том, как работают нейросети, и как добиться того, чтобы они решали поставленные задачи, т. е. что нужно сделать с сетью, чтобы она работала правильно. Любая сеть обладает двумя уровнями жизненного цикла: обучение и функционирование. В свою очередь обучение делится на: обучение с учителем и без него.
https://www.youtube.com/watch?v=UdWTckikIRI
Технология обучения сети. Часть 1
Технологий обучения сети очень много, т. к. каждый специалист в этом направлении старается привнести что-то новое, имея свои правила и принципы. Одной из основных технологий является “Метод наискорейшего спуска”. Этот метод имеет следующие характеристики: используется только при обучении с учителем, важны знания по высшей математике, от погрешности и силы входного сигнала зависит вес.
https://www.youtube.com/watch?v=xzXoIjMcOMk
Технология обучения сети. Часть 2
Этот видеоурок автор начинает с объяснения темы обучения скрытых слоев. Ранее в курсе рассматривались сети, которые имели только входной и выходной слои. В таких сетях всё просто – меняются веса нейронов, и операция повторяется. Но когда есть скрытые нейроны, всегда непонятно, за что они отвечают, и как у них менять веса. На помощь приходит метод обратного распространения ошибки.
https://www.youtube.com/watch?v=mvV1XieKxbs
Работа одного нейрона
В этом уроке мы переходим непосредственно к практике. Весь материал рассчитан на людей, которые не знакомы с языками программирования, поэтому обзор происходит на готовых примитивных программах, написанных на C#. В начале урока автор производит подготовительные мероприятия и устанавливает необходимый софт. Практическая часть основана на рассмотрении характеристик и принципов работы одного нейрона.
https://www.youtube.com/watch?v=pQlzb4RN8ic
Комментарии