🦊 Добро пожаловать в Часть 1 нашего исследования увлекательного мира обратного распространения ошибки и его ограничений в области искусственного интеллекта. В этой серии из двух частей мы кратко рассмотрим суть обучения ИИ, его значение и появление многообещающей альтернативы: алгоритма вперед-вперед.

Пожалуйста, следите за обновлениями для Части 2, где мы углубимся в алгоритм вперед-вперед и изучим новаторские идеи, которыми поделился известный пионер искусственного интеллекта Джеффри Хинтон. В ЭПИЗОДЕ № 112 подкаста Eye-on.AI Хинтон дает исчерпывающее объяснение своего нового алгоритма обучения, алгоритма вперед-вперед, который предлагает свежий взгляд на то, как может обучаться кора головного мозга.

Обратное распространение: мозг искусственного интеллекта

Простая аналогия для понимания обратного распространения

Представьте, что вы играете в боулинг. Ваша цель — сбить как можно больше кеглей. Когда вы катите мяч, он не попадает точно в центр, и вы пропускаете несколько кеглей. Что делать дальше? Естественно, вы будете корректировать свой следующий бросок в зависимости от того, как прошел предыдущий. Если мяч улетит слишком далеко вправо, при следующем броске вы будете целиться немного левее, и наоборот.

Это интуитивное объяснение обратного распространения ошибки. В мире ИИ наша нейронная сеть похожа на игрока, шар для боулинга представляет обрабатываемые данные, а кегли — желаемые результаты или цели. Точно так же, как вы корректируете свой бросок в боулинге, нейронная сеть настраивает свои параметры (веса и смещения) на основе результатов своих предыдущих «бросков» (прогнозирования данных). Этот процесс корректировки, выполняемый для минимизации разницы между прогнозами сети и фактическими целями, называется обратным распространением.

Важность обратного распространения в ИИ

Обратное распространение — жизненно важный винтик в машине ИИ, особенно в обучении нейронных сетей. Это как мозг системы, предоставляющий механизм для обучения на ошибках и улучшения с течением времени. Настраивая параметры, которые определяют, как сеть обрабатывает данные, обратное распространение позволяет системе лучше делать точные прогнозы или достигать желаемых результатов.

Как и в нашей игре в боулинг, где броски игрока со временем становятся более точными, нейронная сеть становится более квалифицированной в выполнении своей задачи благодаря обратному распространению ошибки. Это ключ, который открыл огромный потенциал в приложениях ИИ, от беспилотных автомобилей до голосовых помощников, от медицинской диагностики до финансового прогнозирования. Когда мы откроем слои этой концепции, вы получите более глубокое понимание того, как этот важный механизм способствует волшебству ИИ.

🦊Я также приглашаю вас ознакомиться с моими сообщениями о контролируемом и неконтролируемом обучении, которые можно найти в следующих списках тем: Темы о контролируемом обучении, Темы о неконтролируемом обучении, и Общие темы машинного обучения.

Более глубокое погружение: понимание обратного распространения

Объяснение нейронов и нейронных сетей

Чтобы глубже разобраться в обратном распространении, важно понять строительные блоки нейронных сетей, в которых оно используется. Так же, как наш мозг состоит из отдельных клеток, называемых нейронами, искусственные нейронные сети состоят из искусственных нейронов, также известных как узлы.

Допустим, у нас есть искусственный нейрон, которому, как ребенку на качелях, требуется небольшой толчок (или, в данном случае, какие-то входные данные), чтобы он начал работать. Когда эти входные данные поступают в нейрон, они умножаются на вес (так же, как сила, которую вы используете, чтобы толкнуть качели). Затем взвешенные входные данные суммируются, и добавляется смещение (аналогично начальному положению колебания). Этот результат затем проходит через функцию активации, которая определяет окончательный выход нейрона (точно так же, как высота, которой достигает замах, зависит от комбинированного эффекта толкающей силы и начального положения). Это основная функция нейрона.

Нейронная сеть — это просто связанная группа этих нейронов, организованных в слои. Первый слой — это входной слой, куда данные поступают в систему, а последний слой — это выходной слой, где мы получаем наши результаты. Между этими двумя у нас может быть один или несколько скрытых слоев, где происходят реальные вычисления.

🦊 Понимание нейронной игровой площадки

Имея базовое понимание искусственных нейронов и нейронных сетей, лучший способ закрепить эти знания — поэкспериментировать и увидеть эти концепции в действии. TensorFlow Playground, интерактивный симулятор нейронных сетей, предоставляет отличную платформу для изучения поведения и механизмов обучения нейронных сетей.

💡 TensorFlow Playground — это проект с открытым исходным кодом от TensorFlow, размещенный на GitHub по адресу tensorflow/playground. Он обеспечивает визуально интуитивно понятный способ проектирования и взаимодействия с нейронными сетями.

Вот краткое изложение некоторых функций, которые вы можете настроить и наблюдать на этой игровой площадке:

Набор данных и функции

Playground предлагает на выбор различные наборы данных, каждый из которых представляет собой уникальную обучающую задачу. От простых линейно разделимых наборов данных до более сложных, таких как спирали и круги, Playground предоставляет богатый набор сценариев для тестирования нейронных сетей.

Кроме того, вы также можете поиграть с различными функциями ваших данных. Установив или сняв флажки, например

вы можете решить, какие аспекты данных модель будет использовать для обучения.

Конфигурация нейронной сети

С правой стороны вы увидите фактическую модель нейронной сети. Здесь вы можете добавлять или удалять слои и нейроны внутри каждого слоя. Это отличный способ увидеть, как сложность нейронной сети может повлиять на обучение. Помните, что хотя более сложная сеть (с большим количеством слоев или нейронов) поначалу может показаться лучше, она может не соответствовать обучающим данным и плохо работать с новыми, невидимыми данными. Поэтому важно найти правильный баланс.

Параметры обучения

TensorFlow Playground также позволяет настраивать различные параметры обучения. Вы можете выбрать различные функции активации, такие как ReLU, Tanh, Sigmoid или Linear. Каждая функция активации имеет свои сильные и слабые стороны и может значительно повлиять на то, насколько хорошо ваша сеть обучается. Другие параметры, которые вы можете настроить, включают скорость обучения, которая контролирует, насколько веса нейронов изменяются с каждой итерацией, и регуляризацию, которая помогает предотвратить переоснащение за счет штрафа за сложность.

Обучение

Наконец, после того как вы настроили свою модель и параметры, вы можете начать процесс обучения и наблюдать, как ваша сеть обучается с течением времени. Площадка визуализирует границы принятия решений вашей модели, помогая визуально отслеживать ход ее обучения. Вы также увидите количество эпох, потерю тестов и потерю обучения для количественного мониторинга производительности сети.

Помните, что игра с этими параметрами и настройками не только помогает понять механику нейронной сети, но и дает представление о том, как создавать эффективные модели. Погружайтесь, экспериментируйте и не бойтесь ошибаться! Вот для чего нужна детская площадка.

Прямое распространение: подготовка к обратному распространению

Теперь представьте, что вы играете в игру «китайский шепот» или «телефон», где сообщение передается от одного человека к другому. В нейронной сети эта игра называется «прямое распространение».

Проход вперед

Прямой проход или прямое распространение через нейронную сеть очень похоже на костяшки домино, выпадающие по порядку. Начиная с входного слоя, каждый нейрон обрабатывает данные и передает свои выходные данные следующему слою. Этот процесс продолжается слой за слоем, пока данные не пройдут через всю сеть и не достигнут выходного слоя. Однако на этом путешествие не заканчивается. Сеть теперь должна знать, насколько хорошо она справилась. Здесь в игру вступает обратный проход или обратное распространение.

Начиная с входного слоя, взвешенная сумма входов вычисляется для каждого нейрона и передается через функцию активации для получения выходных данных. Затем этот вывод служит входом для нейронов следующего слоя и так далее, пока сообщение (данные) не достигнет последнего слоя. Результат, который мы получаем на выходном слое, — это предсказание сети на основе исходных входных данных.

Но что, если прогноз сети неверен? Что, если у последнего человека в игре «китайский шепот» не будет того же сообщения, с которого начал первый? Именно здесь вступает в действие обратное распространение. Это механизм, с помощью которого сеть учится на своих ошибках и корректирует свои веса и смещения, точно так же, как игрок в боулинг корректирует свою цель после каждого броска.

Обратный проход

Обратное распространение похоже на запуск последовательности домино в обратном порядке. Как только сеть сделала свой прогноз во время прямого прохода, она измеряет, насколько далеко его прогноз был от фактической цели. Затем эта «ошибка» передается по сети в обратном направлении, подобно перемотке последовательности домино. По мере того, как эта ошибка возвращается назад, каждый нейрон получает представление о том, какой вклад он внес в первоначальную ошибку. Затем нейрон соответствующим образом корректирует свои веса и смещения, пытаясь свести к минимуму свой вклад в ошибку при следующем прямом проходе.

Назад к аналогии: применение концепции обратного распространения

Вспоминая аналогию: связь обратного распространения ошибки с нашим примером

Вспомним нашего игрока в боулинг, который корректирует свою цель в зависимости от исхода предыдущего броска. В нейронной сети обратное распространение делает то же самое. Когда сеть делает прогноз (например, когда игрок бросает мяч), она сравнивает этот прогноз с фактической целью (например, подсчитывает, сколько кеглей было сбито). Разница между прогнозом и целью называется «ошибкой» или «потерей».

Обратное распространение берет эту ошибку и, подобно детективу, прослеживает ее по сети, чтобы выяснить, какой вклад в ошибку внес каждый нейрон в сети. Это похоже на то, как наш игрок вспоминает свой бросок, чтобы определить, что он мог сделать по-другому, чтобы сбить больше кеглей.

Как изменения и корректировки отражают обратное распространение

После определения вклада каждого нейрона в ошибку обратное распространение помогает скорректировать веса и смещения нейронов, чтобы свести к минимуму эту ошибку в будущих прогнозах. Это похоже на то, как наш игрок корректирует свою цель, чтобы сбить больше кеглей при следующем броске.

При обратном распространении эти корректировки выполняются с использованием метода, называемого «градиентный спуск», который мы рассмотрим в следующих разделах. Эти настройки не являются огромными сдвигами, а скорее небольшими, постепенными изменениями. В течение многих раундов прямого распространения (выполнение броска) и обратного распространения (корректировка цели) сеть все лучше и лучше делает точные прогнозы, точно так же, как наш игрок становится все более искусным в попадании в цель.

В этом суть того, как обратное распространение позволяет нейронной сети учиться на своих ошибках и со временем совершенствоваться. Теперь давайте углубимся в математическую механику, которая делает это возможным.

🔍 В деталях: математика обратного распространения ошибки

📌 Роль функции стоимости в обратном распространении

В нашей игре в боулинг легко увидеть, прогрессирует ли игрок; чем больше кеглей они сбивают, тем лучше у них получается. В нейронной сети мы используем так называемую «функцию стоимости», чтобы измерить, насколько хорошо работает сеть. Функция стоимости количественно определяет ошибку между прогнозом сети и фактической целью. Это как количество пропущенных кеглей в нашей игре.

Цель обратного распространения — минимизировать эту стоимость. Чем ниже стоимость, тем ближе прогнозы сети к цели, точно так же, как игрок улучшается, когда пропускает меньше кеглей. Процесс обратного распространения включает в себя вычисление градиента функции стоимости по отношению к параметрам сети (веса и смещения). Этот градиент говорит нам, насколько небольшое изменение каждого параметра повлияет на стоимость, давая нам направление для корректировки параметров для снижения стоимости.

📌 Концепция градиентного спуска и ее значение

Градиентный спуск — ключевой инструмент для улучшения моделей машинного обучения и нейронных сетей. Этот алгоритм оптимизации использует обучающие данные для постепенной точной настройки этих моделей. По сути, он использует функцию стоимости в качестве меры, оценивая точность прогнозов на каждом шагу. С каждым циклом параметры модели корректируются, постепенно уменьшая ошибку, подобно тому, как турист постепенно спускается с холма, делая шаги в направлении наиболее крутого спуска.

Как ключевой метод обратного распространения, градиентный спуск регулирует параметры сети. Это похоже на то, как наш игрок выясняет, в каком направлении скорректировать свою цель, чтобы сбить больше кеглей. Если мяч ушел слишком далеко вправо, регулировка идет влево, и наоборот.

В связи с этим мы вычисляем градиент функции стоимости, который дает нам направление наибольшего увеличения стоимости. Чтобы снизить стоимость, мы корректируем параметры в обратном направлении, «вниз». Мы делаем маленькие шаги в этом направлении, постепенно снижая стоимость. Вот почему это называется «градиентным спуском» — мы спускаемся с холма функции стоимости.

📌 Цепное правило: математическое ядро ​​обратного распространения

Цепное правило — это ключевая теорема исчисления, которая помогает нам вычислять производные сложных функций. Составная функция — это функция, состоящая из двух или более функций. Предположим, у нас есть такая функция, представленная в виде:

В этом случае функция f() является внешней функцией, а g(x) — внутренней функцией. Цепное правило говорит нам, что производную от y по x можно найти, взяв сначала производную от внешней функции по внутренней функции (которой в данном случае является g(x)), а затем умножив ее на производная внутренней функции по x. Математически это выражается как:

Другими словами, это означает, что «производная y по x равна производной f по g, умноженной на производную g по x.

Это может показаться немного абстрактным, поэтому давайте проиллюстрируем это на примере.

Рассмотрим функцию y = (3x + 1)². Это составная функция, где f(u) = u² и g(x) = 3x + 1. Согласно цепному правилу, производная этой функции будет:

Таким образом, цепное правило обеспечивает метод дифференциации сложных функций, состоящих из более простых функций.

Основой обратного распространения является эта фундаментальная концепция. При обратном распространении ошибки по сети цепное правило позволяет нам разделить вычисление градиента на управляемые фрагменты. Мы можем вычислять градиент слой за слоем, двигаясь назад от вывода к входу. Это немного похоже на то, как наш игрок шаг за шагом пересматривает свой бросок, чтобы понять, где он может улучшиться.

Точно так же, как игрок вносит небольшие коррективы, чтобы улучшить свои броски, обратное распространение с помощью цепного правила и градиентного спуска вносит небольшие коррективы в параметры сети, чтобы улучшить ее прогнозы. Это понимание готовит почву для изучения философии и истории обратного распространения ошибки.

💡Взгляд Джеффри Хинтона: философия обратного распространения ошибки

Взгляд Хинтона: вдохновение биологии обратного распространения ошибки

Джеффри Хинтон, которого часто называют «крестным отцом глубокого обучения», оказал глубокое влияние на область нейронных сетей и концепцию обратного распространения. Философия Хинтона глубоко укоренилась в биологическом вдохновении искусственных нейронных сетей. Он считает, что ключом к пониманию интеллекта, как естественного, так и искусственного, является обучение.

Говоря об обратном распространении, Хинтон черпал вдохновение из того, как человеческий мозг учится на собственном опыте. Когда мы совершаем ошибку, наш мозг не выбрасывает всю собранную информацию. Вместо этого он оценивает, где произошла ошибка, и соответствующим образом корректирует свое поведение в будущем. Обратное распространение в нейронных сетях отражает этот процесс. Оценивая ошибку и корректируя влияющие на нее параметры, сеть учится повышать свою производительность.

Как идеи Хинтона повлияли на область нейронных сетей

Вера Хинтона в потенциал нейронных сетей и обратного распространения сыграла важную роль в формировании области, даже когда эти концепции не были популярны среди исследователей ИИ. Он разработал новые способы обучения нейронных сетей с использованием обратного распространения ошибок, что способствовало развитию глубокого обучения — подмножества машинного обучения, ориентированного на многослойные нейронные сети.

Идеи Хинтона также подчеркивают важное свойство обратного распространения — его универсальность. Подобно способности нашего мозга учиться на множестве задач, обратное распространение можно применять к различным задачам — будь то распознавание изображений, понимание речи или прогнозирование цен на акции.

Философия обучения на ошибках, усиленная Хинтоном и воплощенная в обратном распространении ошибки, сыграла центральную роль во многих достижениях в области ИИ. Это свидетельство силы обучения — процесса, который не всегда требует самого сложного решения, а скорее того, который может адаптироваться и улучшаться с течением времени, подобно тому, как обратное распространение позволяет обучаться нейронной сети. Теперь давайте проследим исторические шаги, которые привели к развитию и популяризации этой важнейшей концепции.

История обратного распространения: хронология

Ранние годы: развитие теоретических основ

Концепция обратного распространения родилась в результате усилий по разработке алгоритмов обучения для многослойных нейронных сетей. В 1960-х и 70-х годах исследователи разработали ранние версии искусственных нейронных сетей, но изо всех сил пытались эффективно обучать сети с более чем одним слоем. Метод корректировки весов на основе ошибки выхода сети, хорошо понятный для однослойных сетей, казался непреодолимым для многослойных сетей.

В 1974 году Пол Вербос представил концепцию обратного распространения как метод обучения многоуровневых сетей в своей докторской диссертации Гарвардского университета. Однако поначалу его работа не получила большого распространения.

Хинтон и другие: популяризация обратного распространения ошибки

История обратного распространения изменилась в 1980-х годах, когда Джеффри Хинтон и его коллеги Дэвид Румельхарт и Рональд Уильямс вновь ввели обратное распространение. Они продемонстрировали его мощь в серии экспериментов, показав, что его можно использовать для обучения многоуровневых сетей решению проблем, которые ранее считались трудными или невозможными для нейронных сетей.

Их работа, опубликованная в «Nature» в 1986 году, популяризировала обратное распространение и оживила область нейронных сетей, что привело к развитию глубокого обучения. Несмотря на скептицизм и периоды сомнений, непоколебимая вера Хинтона в потенциал обратного распространения ошибки в конечном итоге сыграла важную роль в выдвижении этой концепции на передний план исследований ИИ.

Настоящее и будущее: роль обратного распространения в текущих исследованиях ИИ

Сегодня обратное распространение является фундаментальной частью обучения глубоких нейронных сетей. Он используется во многих приложениях, от распознавания речи в виртуальных помощниках до диагностики заболеваний по медицинским изображениям и даже позволяет беспилотным автомобилям интерпретировать свое окружение.

Тем не менее, область продолжает развиваться. Хотя обратное распространение оказалось бесценным, оно не лишено ограничений и критических замечаний, и исследователи постоянно разрабатывают альтернативы и улучшения. Некоторые сосредотачиваются на биологическом правдоподобии, отмечая, что человеческий мозг, вероятно, не выполняет обратное распространение в том виде, в каком мы его знаем. Другие смотрят на эффективность, стремясь снизить вычислительные затраты на обратное распространение в больших сетях.

Несмотря на эти проблемы, обратное распространение остается краеугольным камнем исследований ИИ. Его история напоминает нам о важности настойчивости в научных исследованиях и способности учиться на своих ошибках — не только для нейронных сетей, но и для нас, людей, которые их проектируют. Этот итеративный, управляемый ошибками процесс обучения, инкапсулированный обратным распространением, продолжает вдохновлять и стимулировать достижения в области ИИ.

🦊Я также приглашаю вас ознакомиться с моими сообщениями о контролируемом и неконтролируемом обучении, которые можно найти в следующих списках тем: Темы о контролируемом обучении, Темы о неконтролируемом обучении, и Общие темы машинного обучения.