Süni intellektdə neyron şəbəkəsi nədir?

Süni intellektdə neyron şəbəkəsi nədir?

Neyron şəbəkələri sirli səslənənə qədər. AI-də Neyron Şəbəkəsinin nə olduğunu heç düşünmüsünüzsə və sadəcə riyaziyyatdan asılı olmayaraq, siz düzgün yerdəsiniz. Biz bunu praktik saxlayacağıq, kiçik yollara səpəcəyik və bəli - bir neçə emoji. Bu sistemlərin nə olduğunu, niyə işlədiyini, harada uğursuz olduğunu və əllərini yelləmədən onlar haqqında necə danışacağını bilməklə ayrılacaqsınız.

Bundan sonra oxumaq istədiyiniz məqalələr:

🔗 AI qərəzliyi nədir
Ədalətliliyi təmin etmək üçün AI sistemlərində və strategiyalarda qərəzliliyi başa düşmək.

🔗 Proqnozlaşdırıcı AI nədir
Proqnozlaşdırıcı AI gələcək nəticələri proqnozlaşdırmaq üçün nümunələrdən necə istifadə edir.

🔗 AI məşqçisi nədir
Süni intellektə öyrədən mütəxəssislərin rolu və məsuliyyətlərinin araşdırılması.

🔗 AI-də kompüter görmə nədir
AI kompüter görmə vasitəsilə vizual məlumatları necə şərh edir və təhlil edir.

Süni intellektdə neyron şəbəkəsi nədir? 10 saniyəlik cavab ⏱️

Neyron şəbəkəsi nömrələri irəli ötürən, təlim zamanı onların əlaqə gücünü tənzimləyən və verilənlərdəki nümunələri tədricən öyrənən neyron adlanan sadə hesablama vahidlərinin yığınıdır. Dərin öyrənməni eşitdiyiniz zaman bu, adətən çoxlu üst-üstə yığılmış təbəqələri olan neyron şəbəkə deməkdir, siz onları əl ilə kodlamaq əvəzinə, xüsusiyyətləri avtomatik öyrənirsiniz. Başqa sözlə: çoxlu kiçik riyaziyyat parçaları, ağılla düzülmüş, faydalı olana qədər verilənlər üzərində öyrədilmişdir [1].

Neyron şəbəkəsini faydalı edən nədir? ✅

  • Nümayəndəlik gücü : Düzgün arxitektura və ölçü ilə şəbəkələr vəhşicəsinə mürəkkəb funksiyaları təxmini edə bilər (Universal Təqdimetmə Teoreminə baxın) [4].

  • Başdan-başa öyrənmə : Model əl-mühəndislik xüsusiyyətləri əvəzinə onları kəşf edir [1].

  • Ümumiləşdirmə : Yaxşı nizamlanmış şəbəkə sadəcə yadda saxlamır, o, yeni, görünməmiş verilənlər üzərində işləyir [1].

  • Ölçeklenebilirlik : Daha böyük verilənlər bazası və daha böyük modellər tez-tez nəticələri yaxşılaşdırır... hesablama və məlumat keyfiyyəti kimi praktik məhdudiyyətlərə qədər [1].

  • Köçürmə qabiliyyəti : Bir tapşırıqda öyrənilən xüsusiyyətlər digərinə kömək edə bilər (öyrənmə və dəqiq tənzimləmə) [1].

Kiçik sahə qeydi (nümunə ssenari): Kiçik bir məhsul təsnifatı komandası yığcam CNN üçün əl ilə qurulmuş xüsusiyyətləri dəyişdirir, sadə genişləndirmələr əlavə edir (çevirmələr/məhsullar) və şəbəkənin “sehrli” olduğuna görə yox, daha çox faydalı xüsusiyyətləri birbaşa piksellərdən öyrəndiyinə görə doğrulama xətasının düşməsini izləyir.

"AI-də neyron şəbəkəsi nədir?" sadə ingilis dilində, zərif metafora ilə 🍞

Bir çörək xəttini təsəvvür edin. Tərkibi daxil olur, işçilər resepti düzəldir, dad testçiləri şikayət edir və komanda resepti yenidən yeniləyir. Şəbəkədə girişlər təbəqələr vasitəsilə axır, itki funksiyası çıxışı qiymətləndirir və növbəti dəfə daha yaxşı işləmək üçün gradientlər çəkiləri sıxır. Bir metafora kimi mükəmməl deyil - çörək fərqləndirilmir - amma yapışır [1].

Neyron şəbəkənin anatomiyası 🧩

  • Neyronlar : Ölçülmüş məbləğ və aktivləşdirmə funksiyası tətbiq edən kiçik kalkulyatorlar.

  • Çəkilər və meyllər : Siqnalların necə birləşməsini müəyyən edən tənzimlənən düymələr.

  • Laylar : Giriş təbəqəsi məlumatları qəbul edir, gizli təbəqələr onu çevirir, çıxış təbəqəsi proqnoz verir.

  • Aktivləşdirmə funksiyaları : ReLU, sigmoid, tanh və softmax kimi qeyri-xətti bükülmələr öyrənməni çevik edir.

  • Zərər funksiyası : Proqnozun nə qədər səhv olduğuna dair xal (təsnifat üçün çarpaz entropiya, reqressiya üçün MSE).

  • Optimizer : SGD və ya Adam kimi alqoritmlər çəkiləri yeniləmək üçün qradiyentlərdən istifadə edir.

  • Tənzimləmə : Modelin həddindən artıq uyğunlaşmaması üçün dərsdən yayınma və ya çəki itirmə kimi üsullar.

Əgər rəsmi müalicə (lakin hələ də oxuna bilər) istəyirsinizsə, açıq dərslik Dərin Öyrənmə tam yığını əhatə edir: riyaziyyat əsasları, optimallaşdırma və ümumiləşdirmə [1].

Aktivləşdirmə funksiyaları, qısa, lakin faydalı ⚡

  • ReLU : Neqativlər üçün sıfır, müsbətlər üçün xətti. Sadə, sürətli, effektiv.

  • Sigmoid : 0 və 1 arasındakı dəyərləri əzər - faydalı, lakin doyura bilər.

  • Tanh : Siqmoid kimi, lakin sıfır ətrafında simmetrikdir.

  • Softmax : Xam xalları siniflər arasında ehtimallara çevirir.

Hər bir əyri formanı yadda saxlamağa ehtiyac yoxdur - sadəcə olaraq uyğunlaşmaları və ümumi defoltları bilin [1, 2].

Öyrənmə əslində necə baş verir: arxa dayaq, lakin qorxulu deyil 🔁

  1. İrəli ötürmə : Proqnoz yaratmaq üçün məlumat qat-qat axır.

  2. Hesablama itkisi : proqnozu həqiqətlə müqayisə edin.

  3. Geri yayılma : Zəncirvari qaydadan istifadə edərək hər bir çəkiyə görə itkilərin gradientlərini hesablayın.

  4. Yeniləmə : Optimizator çəkiləri bir az dəyişir.

  5. Təkrar : Çox dövrlər. Model tədricən öyrənir.

Vizual və koda bitişik izahatlarla praktiki intuisiya üçün arxa dayaq və optimallaşdırma üzrə klassik CS231n qeydlərinə baxın [2].

Neyron şəbəkələrinin əsas ailələri, bir baxışda 🏡

  • İrəli ötürülən şəbəkələr (MLPs) : Ən sadə növ. Məlumat yalnız irəliləyir.

  • Convolutional Neural Networks (CNNs) : Kenarları, teksturaları və formaları aşkar edən məkan filtrləri sayəsində şəkillər üçün əladır [2].

  • Təkrarlanan Neyron Şəbəkələri (RNN) və variantları : Sifariş hissi saxlamaqla mətn və ya zaman seriyası kimi ardıcıllıqlar üçün qurulmuşdur [1].

  • Transformatorlar : Bir anda ardıcıllıqla mövqelər arasında münasibətləri modelləşdirməyə diqqət yetirin; dildə və ondan kənarda üstünlük təşkil edir [3].

  • Qrafik Neyron Şəbəkələri (GNNs) : Qrafikin qovşaqları və kənarları üzərində işləyin - molekullar, sosial şəbəkələr, tövsiyələr üçün faydalıdır [1].

  • Avtokodlayıcılar və VAEs : Sıxılmış təsvirləri öyrənin və variasiyalar yaradın [1].

  • Generativ modellər : GAN-lardan diffuziya modellərinə qədər, şəkillər, audio, hətta kod üçün istifadə olunur [1].

CS231n qeydləri xüsusilə CNN-lər üçün əlverişlidir, Transformator kağızı isə diqqətə əsaslanan modellər üçün əsas mənbədir [2, 3].

Müqayisə cədvəli: ümumi neyron şəbəkə növləri, kimin üçündür, qiymət vibesləri və nə üçün işləyirlər 📊

Alət / Növ Tamaşaçılar Qiyməti Niyə işləyir
İrəli Əlaqə (MLP) Başlayanlar, analitiklər Aşağı-orta Sadə, çevik, layiqli əsas xətlər
CNN Vizyon komandaları Orta Yerli nümunələr + parametr mübadiləsi
RNN / LSTM / GRU Ardıcıl insanlar Orta Müvəqqəti yaddaş... nizamı ələ keçirir
Transformator NLP, multimodal Orta-yüksək Diqqət müvafiq əlaqələrə yönəldilir
GNN Alimlər, recsys Orta Qrafiklərə ötürülən mesaj strukturu ortaya qoyur
Avtokodlayıcı / VAE Tədqiqatçılar Aşağı-orta Sıxılmış təsvirləri öyrənir
GAN / Diffuziya Yaradıcı laboratoriyalar Orta-yüksək Düşmən və ya iterativ denoising sehri

Qeydlər: qiymətlər hesablama və vaxta aiddir; Sizin yürüşünüz dəyişir. Bir və ya iki hüceyrə qəsdən qəsdən söhbət edir.

"AI-də neyron şəbəkəsi nədir?" klassik ML alqoritmlərinə qarşı ⚖️

  • Xüsusiyyət mühəndisliyi : Klassik ML çox vaxt əl xüsusiyyətlərinə əsaslanır. Neyron şəbəkələri funksiyaları avtomatik öyrənir - mürəkkəb verilənlər üçün böyük qazanc [1].

  • Məlumat aclığı : Şəbəkələr tez-tez daha çox məlumatla parlayır; kiçik məlumatlar daha sadə modellərə üstünlük verə bilər [1].

  • Hesablama : Şəbəkələr GPU kimi sürətləndiriciləri sevir [1].

  • Performans tavanı : Strukturlaşdırılmamış məlumatlar (şəkillər, audio, mətn) üçün dərin şəbəkələr üstünlük təşkil edir [1, 2].

Praktikada həqiqətən işləyən təlim iş prosesi 🛠️

  1. Məqsədi müəyyənləşdirin : Təsnifat, reqressiya, sıralama, nəsil - uyğun gələn itkini seçin.

  2. Məlumat mübahisəsi : Qatar/təsdiqləmə/testə bölün. Xüsusiyyətləri normallaşdırın. Balans dərsləri. Şəkillər üçün sürüşmə, məhsullar, kiçik səs-küy kimi artımları nəzərdən keçirin.

  3. Memarlıq seçimi : Sadə başlayın. Yalnız lazım olduqda tutum əlavə edin.

  4. Təlim dövrəsi : Məlumatları yığın. İrəli ötürmə. Zərər hesablayın. Arxa dayaq. Yeniləyin. Qeyd göstəriciləri.

  5. Tənzimləyin : Düşmə, çəki azalması, erkən dayandırma.

  6. Qiymətləndirin : Hiperparametrlər üçün doğrulama dəstindən istifadə edin. Son yoxlama üçün bir test dəstini saxlayın.

  7. Diqqətlə göndərin : sürüşməni izləyin, meylləri yoxlayın, geri çəkilmələri planlaşdırın.

Möhkəm nəzəriyyə ilə başa çatan, kod yönümlü dərsliklər üçün açıq dərslik və CS231n qeydləri etibarlı lövbərdir [1, 2].

Həddindən artıq uyğunlaşma, ümumiləşdirmə və digər qremlinlər 👀

  • Həddindən artıq uyğunlaşma : Model məşq qəribəliklərini yadda saxlayır. Daha çox məlumat, daha güclü nizamlama və ya daha sadə arxitektura ilə düzəldin.

  • Uyğun olmayan : Model çox sadədir və ya məşq etmək çox utancaqdır. Tutumu artırın və ya daha uzun müddət məşq edin.

  • Məlumat sızması : Test dəstindən məlumat gizli şəkildə təlimə daxil olur. Bölmələrinizi üç dəfə yoxlayın.

  • Zəif kalibrləmə : Özünə arxayın, lakin səhv olan model təhlükəlidir. Kalibrləmə və ya fərqli itki çəkisini nəzərdən keçirin.

  • Dağıtım dəyişikliyi : Real dünya məlumatı hərəkət edir. Monitorinq və uyğunlaşma.

Ümumiləşdirmə və nizamlamanın arxasında duran nəzəriyyə üçün standart istinadlara istinad edin [1, 2].

Təhlükəsizlik, şərh edilə bilənlik və məsuliyyətli yerləşdirmə 🧭

Neyron şəbəkələri yüksək riskli qərarlar qəbul edə bilər. Liderlər cədvəlində yaxşı çıxış etmələri kifayət deyil. Həyat dövrü boyunca idarəetmə, ölçmə və yumşaldıcı addımlara ehtiyacınız var. NIST AI Risk İdarəetmə Çərçivəsi praktiki funksiyaları - İDARƏ ET, XƏRİTƏ, ÖLÇÜM, İDARƏ et - qruplara risklərin idarə edilməsini dizayn və yerləşdirməyə inteqrasiya etməyə kömək edir [5].

Bir neçə sürətli işarə:

  • Qərəz yoxlamaları : Müvafiq və qanuni olduqda demoqrafik dilimlər üzrə qiymətləndirin.

  • Şərh edilə bilənlik : Mükəmməllik və ya xüsusiyyət atributları kimi üsullardan istifadə edin. Onlar qüsursuz, lakin faydalıdırlar.

  • Monitorinq : Qəfil metrik düşmələr və ya məlumatların sürüşməsi üçün xəbərdarlıqlar təyin edin.

  • İnsan nəzarəti : İnsanları təsirli qərarlar üçün zəncirdə saxlayın. Qəhrəmanlıq yoxdur, sadəcə gigiyena.

Gizli olaraq verdiyiniz tez-tez verilən suallar 🙋

Neyron şəbəkə əsasən beyindirmi?

Beyinlərdən ilhamlanıb, bəli - lakin sadələşdirilmişdir. Şəbəkələrdəki neyronlar riyazi funksiyalardır; bioloji neyronlar mürəkkəb dinamikaya malik canlı hüceyrələrdir. Oxşar vibes, çox fərqli fizika [1].

Mənə neçə qat lazımdır?

Kiçik başlayın. Əgər uyğun deyilsinizsə, genişlik və ya dərinlik əlavə edin. Həddindən artıq uyğun gəlirsinizsə, tutumu nizamlayın və ya azaldın. Sehrli nömrə yoxdur; yalnız doğrulama əyriləri və səbir var [1].

Mənə həmişə GPU lazımdırmı?

Həmişə deyil. Təvazökar məlumatlar üzərində kiçik modellər CPU-larda məşq edə bilər, lakin şəkillər, böyük mətn modelləri və ya böyük verilənlər topluları üçün sürətləndiricilər tonlarla vaxta qənaət edir [1].

Niyə insanlar diqqətin güclü olduğunu deyirlər?

Çünki diqqət modellərə ciddi qaydada getmədən girişin ən uyğun hissələrinə fokuslanmağa imkan verir. O, qlobal əlaqələri əhatə edir, bu da dil və multimodal tapşırıqlar üçün böyük bir işdir [3].

"AI-də neyron şəbəkəsi nədir?" “dərin öyrənmə nədir”dən fərqlidir?

Dərin öyrənmə dərin neyron şəbəkələrindən istifadə edən daha geniş yanaşmadır. Beləliklə, AI-də neyron şəbəkəsi nədir? baş qəhrəman haqqında soruşmaq kimidir; dərin öyrənmə bütün filmdir [1].

Praktik, bir az fikirli məsləhətlər 💡

  • Əvvəlcə sadə əsaslara üstünlük verin Hətta kiçik çoxqatlı qavrayış cihazı sizə məlumatın öyrənilə biləcəyini deyə bilər.

  • Məlumat boru kəmərinizi təkrarlana bilən saxlayın . Əgər onu təkrar edə bilmirsinizsə, ona etibar edə bilməzsiniz.

  • Öyrənmə dərəcəsi düşündüyünüzdən daha vacibdir. Cədvəl sınayın. İstiləşmə kömək edə bilər.

  • Partiya ölçüsündə mübadilələr mövcuddur. Daha böyük partiyalar gradientləri sabitləşdirir, lakin fərqli şəkildə ümumiləşdirilə bilər.

  • Qarışıq olduqda, itki əyrilərini və çəki normalarını . Cavabın süjetlərdə nə qədər tez-tez olduğuna təəccüblənərdiniz.

  • Sənəd fərziyyələri. Gələcək - hər şeyi unudursan - tez [1, 2].

Dərin dalış yolu: məlumatların rolu və ya niyə içindəki zibil hələ də zibilin atılması deməkdir 🗑️➡️✨

Neyron şəbəkələri qüsurlu məlumatları sehrli şəkildə düzəltmir. Çarpıq etiketlər, annotasiya səhvləri və ya dar seçmə bütün modeldə əks-səda verəcək. Təftiş edin, yoxlayın və artırın. Daha çox məlumat və ya daha yaxşı modelə ehtiyacınız olub olmadığına əmin deyilsinizsə, cavab çox vaxt zəhlətökən dərəcədə sadədir: hər ikisi - lakin məlumat keyfiyyətindən başlayın [1].

"AI-də neyron şəbəkəsi nədir?" - təkrar istifadə edə biləcəyiniz qısa təriflər 🧾

  • Neyron şəbəkəsi gradient siqnallarından istifadə edərək çəkiləri tənzimləməklə mürəkkəb nümunələri öyrənən laylı funksiya yaxınlaşdırıcısıdır [1, 2].

  • Bu, itkini minimuma endirmək üçün öyrədilmiş ardıcıl qeyri-xətti addımlar vasitəsilə girişləri çıxışa çevirən sistemdir [1].

  • Bu, təsvirlər, mətn və audio kimi strukturlaşdırılmamış daxilolmalarda inkişaf edən çevik, verilənlərə ehtiyacı olan modelləşdirmə yanaşmasıdır [1, 2, 3].

Çox uzun oldu, oxumadım və son qeydlər 🎯

Əgər kimsə sizdən süni intellektdə neyron şəbəkəsi nədir? bu səs dişləməsidir: neyron şəbəkəsi məlumatları addım-addım çevirən, itkini minimuma endirməklə və gradientləri izləməklə transformasiyanı öyrənən sadə vahidlər yığınıdır. Onlar güclüdürlər, çünki miqyaslanır, xüsusiyyətləri avtomatik öyrənirlər və çox mürəkkəb funksiyaları təmsil edə bilirlər [1, 4]. Əgər məlumatların keyfiyyətinə, idarəçiliyinə və ya monitorinqinə məhəl qoymursanız, onlar risklidir [5]. Və onlar sehrli deyillər. Sadəcə riyaziyyat, hesablama və yaxşı mühəndislik - bir az zövqlə.

Əlavə oxu, diqqətlə seçilmiş (sitatsız əlavələr)

İstinadlar

[1] Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. Deep Learning . MIT Mətbuat. Pulsuz onlayn versiya: daha çox oxuyun

[2] Stanford CS231n. Vizual tanınma üçün konvolyusiya neyron şəbəkələri (kurs qeydləri): daha çox oxuyun

[3] Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., et al. (2017). Diqqət Sizə Lazımdır . NeurIPS. arXiv: daha çox oxuyun

[4] Cybenko, G. (1989). Siqmoidal funksiyanın superpozisiyaları ilə yaxınlaşması . İdarəetmə Riyaziyyatı, Siqnallar və Sistemlər , 2, 303–314. Springer: daha çox oxuyun

[5] NIST. AI Risk Management Framework (AI RMF) : daha ətraflı oxuyun

Rəsmi AI köməkçisi mağazasında ən son AI-ni tapın

Haqqımızda

Bloqa qayıt