Вы без труда узнаете, что изображено на картинке, так как наш мозг идеальное средство для анализа изображения и его классификации. А вот компьютеру, напротив, очень трудно решать подобные задачи.
Но мы можем использовать вычислительные ресурсы современных компьютеров для моделирования работы мозга человека – искусственной нейронной сети.
Как устроены биологические нейронные сети
Что такое биологический нейрон и нейронные сети? У нас с вами и многих животных есть мозг. Мозг в свою очередь представляет собой сложную биологическую нейронную сеть, которая принимает информацию от органов чувств и обрабатывает её (распознавание слуховой и зрительной информации, распознавание вкуса, тактильных ощущений и т.д.).
Строение биологического нейрона:
Собственно, эту биологическую модель нейрона мы и будем моделировать. А точнее нам понадобится смоделировать некую структуру, которая принимает на вход сигнал (дендрит), преобразовать этот сигнал по типу – как это происходит в биологическом нейроне, и передать преобразованный сигнал на выход (аксон).
Искусственный нейрон – математическая модель биологического нейрона.
Модель искусственного нейрона (слева – биологический нейрон, справа – искусственный):
Наш мозг, как и любая биологическая нейронная сеть, состоит из множества нейронов.
В человеческом головном мозге насчитывается более 80 миллиардов нейронов, у каждого из который тысячи входов и выходов, и каждый из них соединен с входами других нейронов. И такую модель, в ограниченных объёмах, мы тоже с успехом можем упростить.
Переход к модели искусственных нейронных сетей:
Уровень вычислительной мощности для моделирования ИНС
Мы уже знаем, что в мозге человека более 80 миллиардов нейронов, у каждого из который тысячи входов и каждый из них соединен с выходами других нейронов.
Смоделировать такой объём нейронов и количество их связей, мы на сегодняшний день не сможем. Но, мы можем упростить модель работы мозга, правда в гораздо меньших объёмах. Уровень вычислительной мощности современных компьютеров, при моделировании биологических нейронных сетей, как можно видеть на слайде ниже, немногим выше обычной пиявки.
Насколько сильно мы уменьшаем количество нейронов и связей по сравнению с человеческим мозгом:
Как видите, до человека еще достаточно далеко. Но и этого объёма, что будет доступен, будет вполне достаточно для наших задач.
Почему работают нейронные сети
Весь секрет работы нейронных сетей заключается в работе синапсов, которые вы можете видеть на изображении биологического нейрона:
Синапсы – место стыка выхода одного нейрона и входа другого, где происходит усиление и ослабление сигнала. В усилении и ослаблении сигнала и происходит вся суть работы и обучения нейронных сетей. Если при обучении правильно подобрать параметры в синапсах, то входной сигнал, после прохода через нейронную сеть, будет преобразовываться в верный сигнал на выходе.
Все выше сказанное сейчас для вас представляется, лишь теоретической абстракцией и без практики очень трудным к осмыслению, но мы все разберем по полочкам – всю суть работы этого механизма. Действительно, на данном этапе невозможно понять, как работает нейрон, в чем смысл ослабления и усиления сигналов в синапсах, но информация, которую мы получили поможет нам в будущем, когда будем разбираться, что же всё-таки происходит внутри нейрона и нейронных сетях.
Как автоматизировать работу
Наверняка, многим из нас, порой до чёртиков, надоедало повторять одни и те же действия на работе или учёбе. В этот момент кажется, что ничего не может быть хуже каждодневной рутины.
Давайте включим воображение и представим себя офисным работником. Суть нашей работы – классификация данных на два вида. Каждый день, нам приходит список с данными, где может содержаться более 1000 позиций, которые мы самостоятельно должны отделить друг от друга, на основании чего сказать – какой из двух видов стоит за определенной позицией.
Итак, мы пришли на работу и видим на столе очередной список с данными, которые мы должны как можно быстрей классифицировать. А браться за работу, ох как неохота. Эх, если бы работа умела сама себя делать…
А ведь это мысль! Что если создать такую программу, которая многое из наших вакантных обязанностей, брала на себя. Сама с большой точностью, классифицировала загружаемые в неё данные.
Всё это кажется фантастикой, но всё же реализуемо.
Логичней всего в первую очередь подумать, как это сделать с точки зрения математики. Ведь используя строгую математическую логику, мы поймём, как нам действовать, и добьёмся точных данных на выходе программы.
Ну как в любом начинании, нужно начать с самого простого.
Когда то, в младших классах, на уроке математики мы проходили линейную функцию:
y = Ax + b
Что если сделать так, что на числовых координатах, все данные которые будут находится выше линейной функции, будут принадлежать к одному классу, а ниже к другому. То есть функция прямой будет служить нам как классификатор.
Давайте покажем вышесказанное на слайде:
Отлично! Теперь осталось вспомнить что представляет из себя линейная функция.
Линейная классификация
Вспоминая школьный курс математики, из которого нам должно быть известно, что коэффициент А, в уравнении прямой, отвечает за её наклон. Чем больше значение коэффициента А, тем больше крутизна наклона линии. А коэффициент b – отвечает за точку начала координат по оси Y, через которую проходит прямая.
Раз мы еще толком не знаем, как будем действовать, давайте максимально всё упрощать. Будем считать, что прямая проходит через начало координат и соответственно параметр прямой b, обратим в ноль: b = 0. Тогда окончательное выражение нашей разделительной линии, станет еще более простым:
y = Ax
Пусть нашим заданием будет – классифицировать два вида животных, определенной возрастной группы, в два дня от роду, по размеру их тела – высоте и длине.
Для начала, подберем всего две выборки, которые разительно отличаются друг от друга:
Примем за х – значение длины, а за y – значения высоты. Визуализируем эти данные на числовой прямой:
