Программирование нейросетей на питоне

Как написать простую нейросеть на Python

В последние годы нейронные сети стали одним из наиболее популярных методов для решения различных задач, таких как классификация изображений, прогнозирование временных рядов, обработка естественного языка, генерация контента и т.д. Они «умеют» извлекать признаки из данных и на основе этих признаков принимать решения, что делает их особенно полезными в сфере искусственного интеллекта.

Python является одним из самых популярных языков программирования для создания нейронных сетей, благодаря своей простоте и богатой экосистеме библиотек машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим пошаговую инструкцию по созданию простой нейросети на Python, начиная с основных концепций нейронных сетей и заканчивая практическим созданием и обучением модели.

Основы нейронных сетей

В этом разделе мы расскажем основную информацию, связанную с нейронными сетями. А именно:

• Архитектура нейронных сетей: рассмотрим основные типы архитектур нейронных сетей, такие как перцептрон, сверточные и рекуррентные нейронные сети, а также их применение.
• Определение весов и смещений: рассмотрим, как нейронные сети извлекают признаки из входных данных, определяя веса и смещения, которые позволяют им делать выводы на основе этих признаков.
• Функции активации: рассмотрим различные функции активации, которые используются в нейронных сетях, и их роль в управлении выводом нейронов.
• Функции потерь и оптимизации: рассмотрим различные функции потерь, которые используются для измерения ошибки нейронной сети, а также различные методы оптимизации, которые используются для обновления весов и смещений нейронной сети в процессе обучения.

Архитектура нейронных сетей

Архитектура нейронных сетей описывает структуру нейронной сети и определяет, как она будет обрабатывать входные данные и выдавать выходные значения. Существует несколько типов архитектур нейронных сетей, каждый из которых предназначен для решения определенных задач.

Перцептрон — это один из самых простых типов нейронных сетей, который состоит из одного или нескольких слоев нейронов. Каждый нейрон в перцептроне имеет свои веса и смещение, которые позволяют ему обрабатывать входные данные и выдавать выходные значения.

Перцептроны часто используются для задач классификации, таких как определение, является ли изображение котом или собакой.

Сверточные нейронные сети

Сверточные нейронные сети особенно хорошо подходят для обработки изображений. Они имеют несколько слоев, включая сверточные слои, пулинг слои и полносвязные слои.

Сверточные слои используются для извлечения признаков из изображений, пулинг слои уменьшают размерность выходных данных, а полносвязные слои используются для принятия окончательного решения на основе извлеченных признаков.

Рекуррентные нейронные сети

Рекуррентные нейронные сети – это тип нейронных сетей, который используется для работы с последовательными данными, такими как звуковые сигналы или текстовые данные. Рекуррентные слои в этих нейронных сетях позволяют нейронной сети запоминать информацию из предыдущих шагов и использовать ее для принятия решения на текущем шаге. Это позволяет рекуррентным нейронным сетям работать с данными разной длины и предсказывать последующие значения в последовательности.

Определение весов и смещений

Когда нейронная сеть получает на вход некоторые данные, она проходит через несколько слоев, состоящих из нейронов. Каждый нейрон обрабатывает данные и выдает некоторый результат, который передается следующему слою нейронов. Чтобы нейронная сеть могла правильно работать, ей необходимо научиться извлекать признаки из данных, то есть определять, какие входные значения наиболее важны для принятия решения.

Для этого каждый нейрон в нейронной сети имеет свой вес и смещение. Веса определяют, насколько каждый входной параметр важен для определения выхода нейрона, а смещение позволяет нейрону изменять свой выход в зависимости от входных данных.

В процессе обучения нейронная сеть корректирует значения весов и смещений таким образом, чтобы минимизировать ошибку на выходе. Для этого используются различные методы оптимизации, такие как стохастический градиентный спуск, а также различные функции потерь, которые позволяют измерить ошибку на выходе нейронной сети.

Функция активации

Функция активации играет ключевую роль в работе нейронной сети. Она применяется к выходу каждого нейрона и определяет, должен ли он быть активирован и передать свое значение на следующий слой нейронов.

Существует несколько типов функций активации, но одной из самых популярных является функция ReLU (Rectified Linear Unit). Она имеет вид f(x) = max(0, x) и позволяет нейрону передавать значение, если оно положительно, а иначе – передавать нулевое значение.

Другие функции активации, такие как сигмоида, также используются в нейронных сетях, но они менее эффективны, чем функция ReLU , особенно при работе с глубокими нейронными сетями.

При создании своей нейросети на Python необходимо выбрать подходящую функцию активации в зависимости от задачи, которую вы хотите решить. Кроме того, важно убедиться, что функция активации выбрана правильно, чтобы избежать проблем, таких как затухание градиента.

Функции потерь и оптимизация

После выбора функции активации необходимо выбрать функцию потерь, которая будет измерять ошибку нейронной сети в процессе обучения. Функция потерь должна быть выбрана в зависимости от задачи, которую вы хотите решить. Например, для задачи классификации могут быть использованы функции потерь, такие как кросс-энтропия или среднеквадратичная ошибка.

Кроме того, необходимо выбрать метод оптимизации для обучения нейронной сети. Оптимизатор используется для изменения весов нейронной сети в процессе обучения, чтобы минимизировать функцию потерь. Один из наиболее популярных оптимизаторов — это алгоритм стохастического градиентного спуска (SGD). Он обновляет веса нейронной сети в направлении, противоположном градиенту функции потерь.

Существуют и другие методы оптимизации, такие как Adam и Adagrad, которые могут быть более эффективны в некоторых случаях. При выборе оптимизатора также следует учитывать задачу и характеристики данных.

Выбор правильной функции потерь и оптимизатора — это важный шаг при создании нейронной сети. Они должны быть выбраны в соответствии с задачей и характеристиками данных, чтобы обеспечить наилучшую производительность нейронной сети.

Создание простой нейросети на Python

Рассмотрим создание простой нейросети на Python для решения определенной задачи. Возьмем таблицу с 4 столбцами: 3 из них будут входами, а последний — выходом.

Источник

Нейросеть на Python для чайников: простой пример за 5 минут

Нет, ну а в самом деле! Сидеть, сложа руки, читать теорию и заглядываться на чужие нейронные сети? Нет, я так не могу. Сегодня я разберу, как пишется нейросеть на Python для чайников. Как написать нейронную сеть на python, как обучить нейросеть на Python, как её заставить работать. И всё это за какие-то 5-10 минут. А всё потому, что ничего сложного в этом нет. Давайте разбираться вместе.

Нейросеть на Python для чайников: что нам потребуется?

Прежде всего, среда разработки (IDE) для самого Python, я рекомендую использовать одну из последних версий. Откуда взять эту среду, какую версию редактора использовать… на эту тему можно говорить много, если не вечно. Но если вы уже программировали на Python (хотя бы выводили на экран пресловутое «Hello, world»), то вы уже в курсе, что нужно делать. Если же питон для вас не более, чем змея, то для вас я напишу отдельную статью — подготовка к программированию нейронных сетей на Python.

Нам понадобится библиотека NumPy, которая обеспечивает достаточно мощный математический аппарат. Она прекрасно подгружается из командной строки при помощи команды «pip3». Ну и, конечно же, здравый смысл со базовыми знаниями математики. И желание! Давайте я сведу всё в один список: что потребуется, чтобы написать нейросеть на Python?

• среда разработки Python;
• библиотека NumPy;
• базовое понимание основ линейной алгебры и математического анализа.

К слову, если вам больше по душе академический подход — вы ищете нейросети для чайников на python (учебник) — загляните в подборку лучших книг по нейронным сетям. Там есть отличный экземпляр!

Создание нейросети на Python для чайников: постановка задачи

Ну, приступим! Какую же задачу будет решать наша нейронная сеть на Python? Начнём с чего-нибудь простого. Например, дадим ей ряд значений (разумеется, либо «0», либо «1») и попросим её продолжить этот ряд. Естественно, не без подсказки (ведь наша нейронка на Python ещё маленькая и неопытная). Давайте я поясню наглядно:

Данные на входе			Данные на выходе
Ситуация 1	0	0	1	0
Ситуация 2	1	1	1	1
Ситуация 3	1	0	1	1
Ситуация 4	0	1	1	0
Загадка	1	0	0	?

Как мы видим, для каждой из ситуаций (1-4) у нас есть ряд значений. Значение на выходе — своеобразная «подсказка» для нейросети на питоне. Взглянув на всю матрицу целиком, вы сразу обнаружите, что «ключ» к отгадке прост — это первое значение в каждом ряду. Отлично! Но это видим мы с вами, а нейросеть ещё нужно будет этому научить. Научить и проверить, как она справится с загадкой (последняя строка).

Как будет работать наш пример нейросети на Python для чайников?

Наша простая нейронная сеть на Python будет работать следующим образом. Мы случайным (ну, почти случайным, чуть позже поясню) образом сгенерируем веса, которые будут связывать входные и выходные данные. А затем…

1. «взвесим» при помощи них входные данные, чтобы получить выходные и «прогоним» через так называемую сигмоиду (математическую функцию), чтобы нормализовать их;
2. сравним полученные данные с тренировочными, чтобы посмотреть, насколько ошибается наша нейросеть на пайтон;
3. откалибруем веса, чтобы снизить ошибку и, в итоге, добиться успеха;
4. ах да, чуть не забыл — повторим этот цикл несколько десятков тысяч раз. Ну так, для большей уверенности.

А теперь всё спокойно и по порядку. Разбираем.

1. Взвешивание и нормализация

В нашей нейросети на Python есть два слоя — вход и выход. Мы просто обязаны добавить ещё один — скрытый. Этим слоем как раз и будет выступать матрица весов. Поскольку по условию задачи у нас 3 «входа», а «выход» всего один, то и размер матрицы будет — 3×1. Для примера предположим, что программа чудным образом сгенерировала нам абсолютно нейтральные веса — 0,5 каждый.

Далее нам нужно нормализовать данные, то есть привести их к одному, общему виду. Для этого воспользуемся математической функцией, сигмоидой.

Таким образом, нейросеть на питоне посчитала: с такими весами должны получаться вот такие выходные данные. Немного неточно, не находите? Ещё бы, ведь должно было получиться [0, 1, 1, 0]. А не вот эти дробные числа. Нейронная сеть Python срочно нуждается в обучении!

2. Расчёт ошибки нейронной сети

В этой части, как оказывается, всё достаточно просто. Полученный значения вычитаются из тренировочных (помните, та самая подсказка в четвёртом столбце?).

3. Калибровка весов и обучение нейросети Python

И вот теперь — самый сок. Формула, по которой обучается наша нейронная сеть на питоне, я представлю в виде последовательного хода вычислений. Сейчас мы рассчитаем ту саму «дельту», на которую нейросеть на Python для чайников будет корректировать веса. Много-много раз. Но очень быстро. Итак, последовательность действий следующая:

1. рассчитываем производную сигмоидной функции в значениях, полученных на выходе ( dS );
2. умножаем полученные значения производной на рассчитанные ошибки нейронной сети, получаем так называемую «дельту» ( dS×Er );
3. умножаем полученную дельту на транспонированную матрицу значений на входе ( dS×Er×X(T) );
4. полученные значения добавляем к первоначальным весам ( dS×Er×X(T)+W ).

Умножение на производную сигмоидной функции здесь имеет большое значение. Ведь от того, какой окажется производная в определённой точке, зависит то, насколько нейронная сеть уверенна в своём результате.

И теперь это надо повторить несколько десятков тысяч раз. Не пугайтесь, программа осилит. Нейросеть на python для чайников может быть представлена, например, таким кодом:

Источник