Нейросети распознают изображения и речь, переводят тексты, создают картинки, помогают строить прогнозы и отвечают на вопросы. За этими возможностями стоят обученные модели, которые находят закономерности в большом количестве данных. Чтобы понять общий принцип их работы, не требуется разбираться в сложной математике. Достаточно понять, что такое искусственные нейроны, слои и веса и что происходит с ними во время обучения.
Терминология.
Откуда появилось слово «нейросеть»?
Термин «нейронная сеть» связан с выражением «искусственная нейронная сеть». На английском языке используется название artificial neural network, которое иногда сокращают до ANN. Такие системы состоят из множества связанных вычислительных элементов, которые исторически получили название искусственных нейронов.
Основы этого подхода начали формироваться ещё в XX веке. В 1943 году Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс описали математическую модель, которая стала одним из важных этапов развития искусственных нейронных сетей. В следующие десятилетия появились новые способы строить такие модели и обучать их на данных.
Что такое нейросеть?
Нейронная сеть — это модель машинного обучения, состоящая из связанных вычислительных элементов. Она получает данные, последовательно обрабатывает их и выдаёт результат, а её внутренние параметры настраиваются в процессе обучения.
Нейросеть может решать самые разные задачи. Одну модель обучают распознавать объекты на фотографиях, другую — работать с текстом, третью — распознавать человеческую речь. Возможности конкретной нейросети зависят от её устройства, обучающих данных и задачи, для которой её создавали.
Что такое нейросеть простыми словами?
Нейросеть простыми словами — это система, которая учится находить полезные закономерности в данных на большом количестве примеров, а затем использует найденные закономерности для обработки новой информации.
Например, после обучения на большом количестве изображений нейросеть может получить новую фотографию и определить, какой объект на ней находится. Для этого она использует параметры, которые были настроены во время обучения.
Как устроена нейросеть?
Нейросеть состоит из множества связанных вычислительных элементов. Их называют искусственными нейронами. Эти элементы объединяются в слои и передают результаты вычислений дальше по сети.
Количество нейронов, слоёв, связей и настраиваемых параметров зависит от конкретной модели. Простые сети могут быть сравнительно небольшими. Крупные современные модели содержат огромное количество параметров и способны решать очень сложные задачи.
Что такое искусственный нейрон?
Искусственный нейрон — это вычислительный элемент внутри нейросети. Он получает несколько числовых значений, обрабатывает их с учётом своих параметров и передаёт полученный результат следующим элементам сети.
Отдельный искусственный нейрон выполняет сравнительно простые вычисления. Сложные возможности появляются благодаря совместной работе большого количества таких элементов.
Результат одного этапа обработки передаётся следующему. Так исходные данные проходят через сеть и постепенно преобразуются до тех пор, пока модель не сформирует итоговый ответ.
Что такое слои нейросети?
Искусственные нейроны обычно объединяют в слои. Упрощённо работу нейросети можно представить как последовательное прохождение информации через несколько таких слоёв.
Основные части нейронной сети:
- Входные данные поступают в модель. Это могут быть значения пикселей изображения, элементы текста, характеристики звука или другие числовые данные.
- Скрытые слои последовательно обрабатывают поступившую информацию и передают результаты дальше.
- Выходной слой формирует значения, на основе которых получается итоговый результат.
Предположим, нейросеть должна определить, изображена на фотографии кошка или собака. Сначала модель получает данные изображения. Затем они проходят через несколько слоёв, где последовательно обрабатываются. В конце сеть выдаёт оценки для возможных вариантов ответа.
Например, оценка для варианта «кошка» может оказаться намного выше оценки для варианта «собака». В этом случае система выберет кошку как наиболее подходящий ответ.
Что такое веса в нейросети?
У связей внутри нейросети есть числовые параметры, которые называют весами. Они влияют на то, насколько сильно одни значения воздействуют на дальнейшие вычисления.
Одни сигналы могут получать большее влияние, другие — меньшее. Значения весов определяют, как именно информация будет преобразовываться при прохождении через сеть.
Во время обучения веса постепенно меняются. Благодаря этому нейросеть начинает лучше выполнять поставленную задачу.
Кроме весов, у модели могут быть и другие настраиваемые параметры. Однако именно веса являются одним из главных понятий, которые помогают понять принцип обучения нейросети. Обучение во многом заключается в постепенной настройке большого количества таких числовых параметров.
Как нейросеть обучается?
Перед использованием нейросеть обычно обучают на большом количестве данных. Во время этого процесса специальный алгоритм постепенно настраивает параметры модели, чтобы она всё лучше выполняла поставленную задачу.
Рассмотрим простой пример. Допустим, нужно создать нейросеть, которая различает фотографии кошек и собак. Для обучения собирают множество изображений, для которых заранее известен правильный ответ.
В начале обучения параметры сети ещё не настроены под эту задачу. Поэтому первые ответы могут быть очень неточными. Нейросеть получает изображение, проводит данные через свои слои и выдаёт результат.
Затем этот результат сравнивают с правильным ответом. Если модель ошиблась или её оценка оказалась недостаточно точной, специальный алгоритм определяет, как следует изменить параметры сети, чтобы уменьшить ошибку.
После этого нейросеть получает новые примеры, а процесс повторяется много раз.
Упрощённо обучение выглядит так:
- нейросеть получает обучающие данные;
- данные проходят через её слои;
- модель выдаёт результат;
- результат сравнивается с правильным ответом или другой заданной целью;
- рассчитывается ошибка;
- веса и другие параметры немного изменяются;
- процесс повторяется на множестве примеров.
С каждым циклом параметры постепенно лучше подстраиваются под задачу. В результате модель начинает находить в данных признаки и их сочетания, которые помогают выдавать более точный ответ.
Разработчику при этом не требуется вручную записывать полный список всех признаков кошки или собаки. Он подготавливает данные, выбирает устройство модели и способ обучения, а необходимые зависимости формируются в параметрах сети во время этого процесса.
Именно поэтому качество обучающих данных имеет большое значение. Большое количество примеров само по себе не гарантирует хорошую работу нейросети. Данные должны быть достаточно точными, разнообразными и соответствовать условиям, в которых модель будет использоваться.
Например, если система училась почти только на чётких фотографиях при хорошем освещении, она может хуже справляться с тёмными, размытыми или необычно снятыми изображениями. Если какие-либо случаи почти не встречались в обучающих данных, модель может хуже работать и с ними.
Как нейросеть работает после обучения и где применяется?
Когда обучение завершено, полученные параметры модели можно использовать для обработки новой информации. При обычной работе нейросеть получает новые данные и применяет к ним настройки, сформированные во время обучения.
Например, пользователь загружает фотографию, которой не было среди обучающих примеров. Нейросеть получает данные изображения, проводит их через свои слои и с помощью настроенных параметров рассчитывает результат. Если модель обучали распознавать объекты, на выходе появятся оценки возможных вариантов.
Работу уже обученной модели с новыми данными называют инференсом, или выводом. Обучение и инференс — два разных этапа. Во время обучения параметры модели изменяются, а при обычном использовании готовая модель применяет уже найденные настройки для решения новых задач.
Результат зависит от того, для чего именно была создана нейросеть.
Нейросети применяются для разных видов обработки информации:
- Изображения. Модели распознают объекты, лица и другие особенности снимков, а также создают новые изображения.
- Текст. Нейросети используются для перевода, поиска и извлечения информации, классификации сообщений и создания текста.
- Речь и звук. Модели распознают произнесённые слова, преобразуют речь в текст, создают и обрабатывают звук.
- Рекомендации. Нейросети могут участвовать в подборе музыки, видео, товаров и другого контента.
- Прогнозирование. Модели анализируют имеющиеся данные и рассчитывают возможные будущие значения или вероятность событий.
- Генерация контента. Современные модели способны создавать изображения, тексты, музыку, видео и программный код.
Большие языковые модели, или LLM, которые используются во многих современных чат-ботах, тоже построены на нейросетях. Во время обучения они обрабатывают огромные объёмы текста и настраивают множество параметров. Получив запрос пользователя, модель последовательно рассчитывает, какие элементы текста лучше подходят для продолжения с учётом всего доступного контекста.
Нейросети могут работать и внутри сервисов, где пользователь вообще не видит отдельного интерфейса ИИ. Они применяются для фильтрации спама, поиска подозрительных операций, обработки фотографий, распознавания речи, рекомендаций и множества других задач.
Почему нейросеть может ошибаться?
Обучение на большом количестве данных не делает нейросеть безошибочной. Она выдаёт результат на основе закономерностей, которые сформировались в её параметрах во время обучения.
Ошибки могут возникать из-за плохих или недостаточно разнообразных данных. Новая ситуация может сильно отличаться от примеров, которые встречались во время обучения. Сама модель также может иметь ограничения и не справляться с некоторыми типами задач.
Предположим, нейросеть хорошо распознаёт кошек на обычных фотографиях. Необычный ракурс, плохое освещение, сильное размытие или частично закрытый объект могут усложнить задачу. Модель всё равно обработает изображение и выдаст ответ, но этот ответ может оказаться неверным.
У генеративных нейросетей есть свои характерные ошибки. Языковая модель может создать связный и убедительный текст, в котором содержатся неверные сведения. Генератор изображений может неправильно изобразить мелкие детали или сложные объекты.
Нейросеть рассчитывает результат на основе своих параметров и полученных данных, поэтому правильность ответа нужно оценивать отдельно. Особенно важна проверка там, где ошибка может повлиять на здоровье, деньги, безопасность или другие серьёзные решения.
Заключение.
Нейросеть — это модель машинного обучения, состоящая из большого количества связанных вычислительных элементов. Информация проходит через слои сети, а веса и другие параметры определяют, как именно данные будут преобразовываться на каждом этапе.
Во время обучения нейросеть получает множество примеров, выдаёт результаты, получает оценку ошибки и постепенно меняет свои параметры. После обучения готовую модель можно использовать для обработки новой информации.
Основной принцип можно представить так: данные → обработка в слоях → настройка весов во время обучения → готовая модель → новые данные → результат. На этом подходе основана работа многих современных систем распознавания, перевода, анализа, прогнозирования и генерации контента.
Источники.
- «Глубокое обучение» — Ян Гудфеллоу, Йошуа Бенджио, Аарон Курвилль.
- «Нейронные сети и глубокое обучение» — Майкл Нильсен.
- «Что такое нейронные сети?» — IBM.
- «Нейронные сети» — курс Machine Learning Crash Course, Google for Developers.
- «Логическое исчисление идей, присущих нервной деятельности» — Уоррен Маккаллок, Уолтер Питтс, Bulletin of Mathematical Biophysics.