CC BY
0АЛГОРИТМЫ, ОПТИМИЗИРОВАННЫЕ ДЛЯ ЭФФЕКТИВНОГО СОЗДАНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Ташматова Шахноза Сабировна
ТашГТУ, г.Ташкент, стар. преп. https://doi.org/10.5281/zenodo.11192924
Аннотация. В данной статье приведен анализ известных алгоритмов построения нейронных сетей, рассмотрены методы применения "глубокого обучения". Выделены основные свойства алгоритмов и рассмотрена проблематика разработки идеальных алгоритмов искусственного интеллекта.
Ключевые слова: алгоритм, нейрон, нейронная сеть, математическая модель, искусственный интеллект, глубокое обучение, алгоритм обучения.
Abstract. Пе article analyzes the known algorithms for constructing neural networks in the banking sector and financial institutions. Determine the main properties of these algorithms and problems of building advanced artificial intelligence algorithms.
Keywords: algorithm, neuron, neural network, mathematical model, artificial intelligence, deep learning, learning algorithm.
Annotatsiya. Ushbu maqolada neyron tarmoqlarni qurish uchun taniqli algoritmlarning tahlili keltirilgan va "chuqur o'rganish" dan foydalanish usullari muhokama qilinadi. Algoritmlarning asosiy xossalari yoritilgan va ideal sun'iy intellekt algoritmlarini ishlab chiqish muammolari ko'rib chiqiladi.
Kalit so'zlar: algoritm, neyron, neyron tarmoq, matematik model, sun'iy intellekt, chuqur o'rganish, o'rganish algoritmi.
В последнее время растет интерес к нейронным сетям, которые успешно применяются в самых различных областях - медицине, математике, программировании, физике. Нейронные сети вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или управления. Они представляют собой мощный метод моделирования, который способен воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости. Особенно выделяется их нелинейная природа. В течение многих лет линейное моделирование оставалось основным методом во многих областях, благодаря хорошо разработанным процедурам оптимизации. Тем не менее, в ситуациях, где линейная аппроксимация недостаточна, применение нелинейных моделей становится необходимым для достижения качественных результатов.
На сегодняшний день существует много различных конфигураций нейронных сетей с разнообразными принципами функционирования, предназначенных для решения разнообразных задач. В качестве примера можно рассмотреть многослойную полносвязанную нейронную сеть прямого распространения (рис. 1), широко применяемую для выявления закономерностей и классификации образов.
Рисунок 1. Пример многослойной полносвязанной нейронной сети
Полносвязанной нейронной сетью называется многослойная структура, где каждый нейрон в произвольном слое соединен со всеми нейронами предыдущего слоя, а для первого слоя - со всеми входами нейронной сети. Прямое распространение сигнала означает, что такая нейронная сеть не содержит петель.
Нейронные сети обучаются на примерах, используя входные данные, предоставленные пользователем. Запускается алгоритм обучения, который автоматически извлекает структуру данных. Пользователю при этом необходим некоторый набор эвристических знаний для выбора и подготовки данных, определения подходящей архитектуры сети и интерпретации результатов. Тем не менее, уровень знаний, необходимых для успешного использования нейронных сетей, часто более невысок по сравнению с традиционными методами статистики. Обучение нейронной сети - это процесс, в ходе которого модель обучается на основе предоставленных данных с целью выявления закономерностей и улучшения своей способности делать предсказания или выполнять задачи. Вот основные шаги процесса обучения нейронной сети:
• Подготовка данных: Этот этап включает в себя сбор и подготовку данных для обучения. Данные делятся на тренировочный и тестовый наборы для оценки производительности модели.
• Выбор архитектуры нейронной сети: определение структуры нейронной сети, включая количество слоев, количество нейронов в каждом слое, и типы функций активации.
• Инициализация весов: начальная настройка весов в нейронах, которые будут корректироваться в процессе обучения.
• Прямое распространение (Forward Propagation): входные данные передаются через сеть от слоя к слою, производя предсказания.
• Оценка ошибки (Loss Calculation): расчет разницы между предсказанными значениями и фактическими значениями с использованием функции потерь.
• Обратное распространение (Backpropagation): распространение ошибки обратно через сеть для коррекции весов и уменьшения ошибки.
• Оптимизация: процесс обновления весов для минимизации функции потерь. Включает в себя использование оптимизаторов, таких как градиентный спуск.
• Повторение: Шаги 4-7 повторяются многократно на тренировочных данных до достижения удовлетворительной производительности модели.
• Тестирование: Модель оценивается на тестовых данных, чтобы проверить, насколько хорошо она обобщается на новые данные.
• Настройка гиперпараметров: При необходимости коррекция гиперпараметров (например, скорости обучения) для улучшения производительности.
Этот цикл обучения может повторяться до достижения требуемой точности или наилучшей производительности модели.
Способность к обучению является фундаментальным свойством мозга, и в мире искусственных нейронных сетей обучение также играет ключевую роль. Обучение в искусственных нейронных сетях включает в себя настройку их архитектуры, то есть структуры связей между нейронами, а также весов синаптических связей, которые влияют на коэффициенты передачи сигнала. Процесс обучения искусственной нейронной сети, как правило, осуществляется на некотором наборе данных, называемом выборкой. В процессе обучения сеть постепенно подстраивается под характеристики входных данных,
совершенствуя свои веса и архитектуру для более эффективного решения поставленных задач. По мере того как процесс обучения продвигается вперед с использованием определенных алгоритмов, сеть становится все более точной и способной корректно реагировать на предоставленные входные сигналы. Эта способность нейронных сетей к адаптации и улучшению производительности аналогична механизму обучения в биологических системах.
Существуют три основные типа обучения в машинном обучении:
• Обучение с учителем (Supervised Learning): здесь для каждого входного примера известны правильные ответы, и модель обучается на основе этой размеченной информации. Веса сети подстраиваются так, чтобы минимизировать ошибку между предсказанными и фактическими значениями.
• Обучение без учителя (Unsupervised Learning): здесь модель обучается на неразмеченных данных, и ей не предоставляются явные правильные ответы. Задача заключается в раскрытии внутренней структуры и закономерностей в данных, например, сегментации, кластеризации или понижения размерности.
• Смешанное обучение (Semi-Supervised Learning): в этом подходе используется комбинация обучения с учителем и без учителя. Некоторые данные в выборке размечены, а другие нет. Модель обучается на части данных с явными ответами и использует эту информацию для лучшего понимания структуры неразмеченных данных.
Эти типы предоставляют широкий спектр методов для решения различных задач в машинном обучении, и выбор подхода зависит от конкретной задачи и характера имеющихся данных.
Давайте разберем ключевые понятия и подходы к задачам машинного обучения: Алгоритм обучения (learning algorithm): Это отображение, которое по конечной выборке (набору данных) ставит в соответствие алгоритм. Алгоритм обучения принимает на вход выборку данных и создает алгоритм, который может использоваться для предсказания (например, классификации) или решения других задач.
Выборка (Sample): Это набор данных, представляющий собой пары входных объектов и соответствующих им ответов
Этап обучения: На этом этапе метод обучения использует выборку данных для построения алгоритма. Это включает в себя настройку параметров модели с целью достижения оптимальных результатов согласно заранее определенному функционалу качества. Этап применения: На этом этапе построенный алгоритм используется для предсказания ответов для новых входных данных. Обученный алгоритм выдает ответы в соответствии с обученными параметрами. В контексте машинного обучения, моделью алгоритмов (или просто моделью) называется параметрическое семейство отображений, которое описывает отношение между входными данными, параметрами и выходными данными. Общая идея состоит в том, чтобы настроить параметры модели так, чтобы она хорошо обобщалась на новые, ранее не виденные данные. Подбор оптимальных значений параметров часто выполняется в процессе обучения с использованием оптимизации и методов минимизации функционала качества. Функционал качества (Quality Functional) это мера оценки того, насколько хорошо модель работает на данных. На этапе обучения выбирают или оптимизируют параметры модели таким образом, чтобы достичь оптимальных значений функционала качества.
Общий процесс обучения включает в себя поиск оптимальных параметров модели, которые максимизируют эффективность алгоритма на предоставленных данных. В машинном обучении данные обычно не представляют собой точное отражение реальных объектов, а являются лишь доступными информацией о них. Вот несколько ключевых аспектов:
• Неточность данных: Измерения значений признаков и целевых переменных часто сопровождаются погрешностями. Это может быть вызвано шумом в измерениях, ошибками при сборе данных или другими факторами.
• Неполные данные: Не все признаки объекта могут быть измерены или доступны. Иногда мы ограничены физической возможностью измерения определенных характеристик, что приводит к неполноте данных.
• Алгоритм обратного распространения ошибки (Backpropagation): Этот метод обучения нейронных сетей широко используется для решения различных задач. Основная идея заключается в том, чтобы изменять веса синапсов с учетом локального градиента функции ошибки. Разница между реальными и ожидаемыми ответами сети распространяется от выходного слоя к входному, корректируя веса.
• Градиентный спуск: Процесс обучения в алгоритме обратного распространения ошибки часто основан на методе градиентного спуска. Это означает, что веса синапсов изменяются пропорционально отрицательному градиенту функции ошибки. Это правило обучения соответствует методу наискорейшего спуска.
• Обратное распространение ошибки: Распространение разности между предсказанными и ожидаемыми ответами от выходного слоя к входному слою позволяет каждому нейрону в сети корректировать свои веса в соответствии с его вкладом в общую ошибку.
• Наискорейший спуск: Простейшее правило обучения, соответствующее методу наискорейшего спуска, обновляет веса синапсов в направлении, минимизирующем функцию ошибки. Этот процесс повторяется для всех обучающих примеров с целью минимизации общей ошибки.
Алгоритм обратного распространения ошибки и метод градиентного спуска образуют основу для обучения нейронных сетей, позволяя им эффективно адаптироваться к сложным задачам обработки информации.
В обучении нейронных сетей существует риск застревания в локальных минимумах, что может привести к тому, что модель не достигнет глобального оптимума. Для борьбы с этими проблемами используются такие приемы, как:
• Инициализация весов: Начальные значения весов могут влиять на то, в какой области пространства параметров начинает поиск. Хорошая инициализация может помочь избежать застревания в локальных минимумах.
• Использование различных архитектур: Вместо использования одной архитектуры сети, можно проводить обучение сетей с различными структурами или гиперпараметрами. Это может помочь найти лучшую модель.
• Регуляризация: Техники регуляризации, такие как дропаут (dropout) или L1/L2 регуляризация, могут помочь предотвратить переобучение и улучшить обобщение.
• Исследование гиперпараметров: Экспериментирование с различными значениями гиперпараметров, такими как скорость обучения, может быть полезным для поиска наилучших параметров.
• Стохастический градиентный спуск: Использование стохастических методов, таких как стохастический градиентный спуск (SGD), может помочь избежать застревания в локальных минимумах.
Несмотря на все эти приемы, идеального решения для проблемы локальных минимумов не существует, и в некоторых случаях может потребоваться использование различных стратегий для нахождения глобальных оптимумов. Разработка и совершенствование алгоритмов для распознавания речи, компьютерного зрения и обработки естественного языка, а также других типов естественных данных с применением методов глубокого обучения, представляют собой ключевую область научных исследований. Перспективное применение этих алгоритмов и методов может значительно повлиять на финансовые рынки и улучшить качество банковских услуг в будущем.
ЛИТЕРАТУРА
1. Воронцов К.В. Машинное обучение: курс лекций. URL: http://www. machinelearning.ru/wiki/index.
2. Потаповa А.С., Батищева В.В., Пан Ш. Улучшение качеств распознавания в сетях глубокого обучения с помощью метода имитации отжига.СПб., университет ИТМО, 2021.
3. Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации. М.:Наука, 2013.
4. Л.Н. Ясницкий, З.И. Сичинава // Нейрокомпьютеры: разработка,применение. - 2011. -№ 10. - C. 59-64.
5 Шендяпин В.Н., Скотникова И.Г., Барабанщиков В.А., Тарасов В.Б. Математическое моделирование уверенности при принятии решения в сенсорных задачах // Психологический журнал. Т. 29. № 4. 2008. С. 84—97.
