Neuroniniai tinklai (ANN): apibrėžimas ir veikimo principas
Neuroniniai tinklai (ANN): aiškus apibrėžimas ir veikimo principų paaiškinimas — nuo biologinių neuronų analogijų iki mokymosi ir taikymo pavyzdžių.
Neuroninis tinklas (dar vadinamas ANN arba dirbtiniu neuroniniu tinklu) – tai kompiuterinė struktūra ir programinė įranga, sukurta įkvėpta biologinių neuronų veikimo. Biologinės smegenys geba spręsti sudėtingas problemas, nes daug paprastų elementų (neuronų) veikia kartu: kiekvienas neuronas apdoroja tik nedidelę informacijos dalį, o bendras tinklas pateikia sprendimą. Panašiai ir dirbtiniai neuroniniai tinklai susideda iš daugybės paprastų skaičiavimo vienetų (neurono tipo mazgų), kurie kartu atlieka sudėtingus uždavinius. Tai vienas iš dirbtinio intelekto kūrimo metodų.
Pagrindinės sudedamosios dalys
- Neurono (mazgo) vienetas: gauna įėjimus, kiekvienam priskirtas svoris ir paprastai turi papildomą poslinkį (bias). Neuronas apskaičiuoja svoriuotą sumą ir per aktivacijos funkciją pateikia išėjimą.
- Sluoksniai: tinklas paprastai organizuotas į įėjimo, vieną ar kelis paslėptus ir išėjimo sluoksnius.
- Svoriai ir poslinkiai: reikšmės, kurias tinklas „mokosi“ siekdamas sumažinti klaidą.
- Aktyvacijos funkcijos: (pvz., sigmoidinė, tanh, ReLU, softmax) suteikia netiesiškumą ir leidžia tinklui modeliuoti sudėtingas priklausomybes.
Veikimo principas
Tinklas veikia dviem etapais:
- Forward pass (praleidimas į priekį): įėjimo duomenys perduodami per sluoksnius, kiekviename sluoksnyje apskaičiuojami mazgų išėjimai pagal svorius, poslinkius ir aktyvacijos funkcijas, kol gaunamas prognozė ar išėjimas.
- Backward pass (atgalinis praleidimas, backpropagation): lyginant tinklo išėjimą su tikruoju atsaku, apskaičiuojama klaida (loss). Ši klaida platinama atgal per tinklą, apskaičiuojant gradientus svoriams, kurie vėliau atnaujinami optimizatoriaus (pvz., gradientinio nuolydžio) pagalba.
Mokymas ir hiperparametrai
Neuroniniai tinklai dažniausiai mokomi naudojant daug pavyzdžių. Tai yra mašininio mokymosi forma — tinklas "mokosi" aptikti raštus iš duomenų ir gerinti savo sprendimus.
- Supervizuotas mokymas: naudojami etiketėti (pažymėti) duomenys; tinklas mokomas minimizuoti skirtumą tarp prognozių ir tikrųjų etikečių.
- Netiesioginis mokymas: klasterizacija, autoencoderiai arba savarankiškas (self-supervised) mokymas, kai etikečių nėra arba jos kuriamos iš duomenų pačių.
- Hiperparametrai: mokymosi greitis (learning rate), epochų skaičius, batch dydis, sluoksnių skaičius ir mazgų kiekis, reguliavimo metodai (pvz., dropout, L2) — visi jie daro įtaką tinklo veikimui.
Gilus mokymasis ir reikalingi ištekliai
Dideli, daugiasluoksniai tinklai – tai gilaus mokymosi požiūrio dalis. Kuo tinklas gilesnis ir sudėtingesnis, tuo daugiau duomenų ir skaičiavimo resursų jam reikia, kad būtų pasiektas geras generalizavimas. Dažnai tai reiškia didelius etikečių rinkinius (milijonai pavyzdžių) ir spartinančią aparatūrą (GPU, TPU).
Populiarios architektūros ir variantai
- Feedforward neuroniniai tinklai: informacija juda vienokia kryptimi nuo įėjimo link išėjimo — paprastas universalus modelis klasifikacijai ir regresijai.
- Konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN): dažnai naudojami vaizdų ir signalų apdorojimui, gerai apdoroja vietines erdvines savybes.
- Rekurentiniai tinklai (RNN) ir jų variantai (LSTM, GRU): skirti sekų (tekstų, laikinių signalų) modeliui, geba įsiminti ankstesnę informaciją.
- Transformeriai: dabartinė lyderiaujanti architektūra natūralios kalbos apdorojime (NLP) ir kituose uždaviniuose; pagrįsti dėmesio (attention) mechanizmu.
Taikymai
Neuroniniai tinklai taikomi daugelyje sričių:
- Vaizdų klasifikacija, objektų aptikimas, medicininė vaizdinė diagnostika.
- Kalbos atpažinimas, teksto generavimas, vertimas ir kiti NLP uždaviniai.
- Rekomendacijų sistemos, finansų prognozavimas, anomalių atvejų aptikimas.
- Autonominė važiuoklė, robotika ir daugelis kitų sričių.
Iššūkiai ir apribojimai
- Duomenų poreikis: giliems tinklams reikalingi dideli ir įvairūs duomenų rinkiniai.
- Perpritaikymas (overfitting): tinklas gali pernelyg gerai „prisitaikyti“ prie mokymo duomenų ir blogai veikti su naujais duomenimis; naudojami reguliavimo būdai (dropout, L2, early stopping).
- Interpretacijos trūkumas: sudėtingi modeliai gali būti „juodosios dėžės“, todėl sunku paaiškinti sprendimų priežastis.
- Skaičiavimo kaštai ir energija: treniruotė gali būti brangi ir energijai reikli.
Vertinimas
Tinklo rezultatai vertinami pagal tinkamus rodiklius: tikslumas (accuracy), tikslumas/atsiminimas (precision/recall), F1 rodiklis, RMSE ar kiti priklausomai nuo uždavinio. Svarbu naudoti atskirą testų rinkinį, kad įvertintume tinklo gebėjimą generalizuoti.
Apibendrinant, neuroniniai tinklai yra galingas įrankis, leidžiantis automatizuoti ir pagerinti sprendimus daugelyje sričių. Jie imituoja idėją, kad daugybė paprastų elementų, veikdami kartu, gali spręsti sudėtingas problemas — tačiau praktikoje tai reikalauja tinkamo dizaino, daug duomenų, mokymosi ir atsargumo dėl etikos, interpretacijos ir išteklių ribų. Neuroniniai tinklai yra svarbi mašininio mokymosi dalis ir vienas iš pagrindinių gilaus mokymosi priemonių.
Apžvalga
Apie neuroninį tinklą galima galvoti dvejopai. Pirmasis - kaip žmogaus smegenys. Antrasis - kaip matematinė lygtis.
Tinklas prasideda nuo įvesties, panašiai kaip jutimo organas. Tada informacija teka neuronų sluoksniais, kur kiekvienas neuronas yra sujungtas su daugeliu kitų neuronų. Jei tam tikras neuronas gauna pakankamai stimulų, jis siunčia pranešimą bet kuriam kitam neuronui, su kuriuo yra sujungtas savo aksonu. Panašiai dirbtinis neuroninis tinklas turi įvesties duomenų sluoksnį, vieną ar daugiau paslėptų klasifikatorių sluoksnių ir išvesties sluoksnį. Kiekvienas kiekvieno paslėpto sluoksnio mazgas yra sujungtas su kito sluoksnio mazgu. Kai mazgas gauna informaciją, jis siunčia tam tikrą jos dalį mazgams, su kuriais yra sujungtas. Šį kiekį nustato matematinė funkcija, vadinama aktyvavimo funkcija, pavyzdžiui, sigmoidė arba tanh.
Neuroninį tinklą įsivaizduokite kaip matematinę lygtį - neuroninis tinklas yra tiesiog matematinių operacijų, taikytinų įvesties duomenims, sąrašas. Kiekvienos operacijos įvestis ir išvestis yra tenzorius (tiksliau - vektorius arba matrica). Kiekvieną sluoksnių porą jungia svorių sąrašas. Kiekviename sluoksnyje saugomi keli tenzoriai. Atskiras sluoksnio tenzorius vadinamas mazgu. Kiekvienas mazgas su kai kuriais arba visais kito sluoksnio mazgais yra sujungtas svoriu. Kiekvienas mazgas taip pat turi reikšmių, vadinamų šališkumu, sąrašą. Tuomet kiekvieno sluoksnio vertė yra einamojo sluoksnio verčių (vadinamų X) aktyvavimo funkcijos išeiga, padauginta iš svorių.
A k c i v a c i j a ( W ( e i g h t s ) ∗ X + b ( i a s ) ) {\displaystyle Aktyvavimas(W(eights)*X+b(ias))} 
Apibrėžiama tinklo sąnaudų funkcija. Nuostolių funkcija bandoma įvertinti, kaip gerai neuroninis tinklas atlieka jam paskirtą užduotį. Galiausiai taikomas optimizavimo metodas, kuriuo, keičiant tinklo svorius ir nuokrypius, sąnaudų funkcijos išvestis sumažinama iki minimumo. Šis procesas vadinamas mokymu. Mokymas atliekamas po vieną mažą žingsnelį. Po tūkstančių žingsnių tinklas paprastai sugeba gana gerai atlikti jam paskirtą užduotį.
Pavyzdys
Panagrinėkime programą, kuri tikrina, ar asmuo yra gyvas. Ji tikrina du dalykus - pulsą ir kvėpavimą.Jei žmogus turi pulsą arba kvėpuoja, programa išves "gyvas", priešingu atveju - "miręs". Programoje, kuri laikui bėgant nesimoko, tai būtų užrašyta taip:
Labai paprastas neuroninis tinklas, sudarytas tik iš vieno neurono, kuris sprendžia tą pačią problemą, atrodys taip:
Pulso, kvėpavimo ir gyvybės reikšmės bus 0 arba 1, t. y. false ir true. Taigi, jei šiam neuronui suteikiamos reikšmės (0,1), (1,0) arba (1,1), jis turėtų išvesti 1, o jei jam suteikiamos (0,0), jis turėtų išvesti 0. Neuronas tai daro įėjimui taikydamas paprastą matematinį veiksmą - jis sudeda bet kokias jam suteiktas reikšmes ir prideda savo paslėptą reikšmę, kuri vadinama "šališkumu". Iš pradžių ši paslėpta vertė yra atsitiktinė, o laikui bėgant ją koreguojame, jei neuronas neduoda norimo išėjimo.
Jei sudėsime tokias reikšmes kaip (1,1), galiausiai gausime skaičius, didesnius už 1, tačiau mes norime, kad mūsų išvestis būtų tarp 0 ir 1! Norėdami tai išspręsti, galime taikyti funkciją, kuri apriboja mūsų faktinį išėjimą iki 0 arba 1, net jei neurono matematikos rezultatas neatitiko intervalo. Sudėtingesniuose neuroniniuose tinkluose neuronui taikome funkciją (pvz., sigmoidinę), kad jo reikšmė būtų tarp 0 arba 1 (pvz., 0,66), o tada šią reikšmę perduodame kitam neuronui iki tol, kol mums prireikia išėjimo.
Mokymosi metodai
Neuroninis tinklas gali mokytis trimis būdais: prižiūrimuoju mokymusi, neprižiūrimuoju mokymusi ir mokymusi su pastiprinimu. Visi šie metodai veikia minimizuojant arba maksimizuojant kaštų funkciją, tačiau kiekvienas iš jų geriau tinka tam tikroms užduotims atlikti.
Neseniai Hertfordšyro universiteto (Jungtinė Karalystė) tyrėjų komanda, naudodama mokymosi pastiprinimą, privertė humanoidinį robotą iCub išmokti tarti paprastus žodžius šnekant.
Klausimai ir atsakymai
K: Kas yra neuroninis tinklas?
A: Neuroninis tinklas (dar vadinamas ANN arba dirbtiniu neuroniniu tinklu) - tai tam tikra kompiuterių programinė įranga, sukurta pagal biologinius neuronus. Jį sudaro ląstelės, kurios veikia kartu, kad gautų norimą rezultatą, nors kiekviena atskira ląstelė yra atsakinga tik už nedidelės problemos dalies sprendimą.
Klausimas: Kaip neuronų tinklas prilygsta biologinėms smegenims?
A: Biologinės smegenys geba spręsti sudėtingas problemas, tačiau kiekvienas neuronas yra atsakingas tik už labai mažos problemos dalies sprendimą. Panašiai ir neuroninį tinklą sudaro ląstelės, kurios veikia kartu, kad pasiektų norimą rezultatą, nors kiekviena atskira ląstelė atsakinga tik už mažos problemos dalies sprendimą.
Klausimas: Kokio tipo programomis galima sukurti dirbtinai protingas programas?
A: Neuroniniai tinklai yra mašininio mokymosi pavyzdys, kai programa gali keistis, kai išmoksta spręsti problemą.
K: Kaip galima mokytis ir tobulėti su kiekvienu pavyzdžiu, kad būtų galima naudoti gilųjį mokymąsi?
A.: Neuroninį tinklą galima mokyti ir tobulinti su kiekvienu pavyzdžiu, tačiau kuo didesnis neuroninis tinklas, tuo daugiau pavyzdžių jam reikia, kad gerai veiktų, o gilaus mokymosi atveju dažnai reikia milijonų ar milijardų pavyzdžių.
K: Ko reikia, kad gilusis mokymasis būtų sėkmingas?
A: Kad gilusis mokymasis būtų sėkmingas, reikia milijonų arba milijardų pavyzdžių, priklausomai nuo to, kokio dydžio yra jūsų neuroninis tinklas.
K: Kaip mašininis mokymasis susijęs su dirbtinai protingų programų kūrimu?
A.: Mašininis mokymasis susijęs su dirbtinai protingų programų kūrimu, nes leidžia programoms keistis, kai jos išmoksta spręsti problemas.
Ieškoti