Нейросеть, машинное обучение, искусственный интеллект – звучат впечатляюще, но как это работает? Рассмотрим простой пример.
Аналогия со школьником
Представьте школьника, решающего контрольную по математике. Он сталкивается со сложным уравнением и получает неправильный ответ (например, 120000 вместо 10). Вместо проверки решения, он подгоняет ответ, корректируя предыдущие вычисления. Учительница замечает подтасовку. Эта «подтасовка» – аналогия методов машинного обучения, благодаря которым нейросети совершили революцию в компьютерном зрении, распознавании речи и ИИ. Один из ключевых методов – алгоритм обратного распространения ошибки. Машинное обучение – это, по сути, подгонка вычислений под правильный результат.
Многослойный персептрон
Рассмотрим простую нейросеть – многослойный персептрон. Она состоит из нейронов – ячеек, хранящих значения от 0 до 1. Каждый нейрон получает множество входных значений и выдает одно выходное. Нейроны организованы в слои (например, четыре): входной, скрытые (два в нашем примере) и выходной. Входной слой получает данные (например, для распознавания изображения 28×28 пикселей – 784 нейрона, каждый кодирует яркость пикселя в диапазоне 0-1). Скрытые слои выявляют специфические признаки, преобразуя значения из входного слоя и передавая их в выходной. Выходной слой содержит нейроны, где нейрон с максимальным значением считается ответом (например, для распознавания цифр 0-9 – 10 нейронов).
Веса, смещения и функция активации
Рассмотрим нейрон во втором слое. Он получает сумму значений из входного слоя. Предположим, его задача – поиск горизонтальной линии в цифре 7. Присваиваем областям разные коэффициенты (веса, w): высокие веса ярким пикселям в предполагаемой области, низкие – остальным. Перемножая входные значения яркости и веса, определяем наличие признака. Если признак найден, нейрон получает большее значение. Функция активации (например, сигмоида) нормирует полученное значение (сумма значений, умноженных на веса), добавляется коэффициент смещения (d) для фильтрации шума. В простой нейросети количество весов и смещений может достигать 13000, что делает ручную настройку невозможной.
Обратное распространение ошибки
Нейросети запускаются со случайными значениями весов и смещений, давая случайные ответы. Зная правильные ответы, сравниваем их с полученными, вычисляя ошибку. Затем корректируем веса и смещения каждого нейрона пропорционально его вкладу в ошибку. После сотен тысяч циклов (прямое распространение – вычисление ответа, обратное – корректировка весов) нейросеть находит оптимальные веса и смещения.
Это упрощённый пример работы нейросетей и машинного обучения. Существуют различные архитектуры, нейросети с учителем и без, нейросети, которые учатся друг у друга, и даже самонастраивающиеся. Это обширная и интересная область.