После каждой эпохи нейросеть приходит к валидационным данным, чтобы оценить их производительность и предотвратить переобучение (переобучение). Переобучение – это ситуация, когда модель точно запоминает обучающие данные и не может обнародовать знания о новых данных.

5. Потери функций и оптимизация

Для оценки качества работы нейросети использовались потери. Потери от функции вытекают, как известно, хорошо, что нейросеть выполняет свою задачу, что связано с предсказанными значениями с истинными метками. Наиболее распространенные функции потерь:

Кросс-энтропия: используется для классификации задач и измерения различий между истинными распределениями и предсказанными вероятностями.

Среднеквадратичная ошибка (MSE): Применяется для регрессионных задач и вычисляет среднее значение квадратов ошибок между предсказанными и истинными значениями.

Оптимизация заключается в выборе алгоритма, который будет минимизировать потери функции. Наиболее эффективным алгоритмом является стохастический градиентный спуск (SGD), который обновляет вес на основе случайных выборок данных, что позволяет ускорить процесс обучения.

6. Параметры и гиперпараметры

Обучение нейросети также требует настройки различных параметров и гиперпараметров:

Параметры: Это вес и перемещение, которые нейросеть обновляется во время обучения.

Гиперпараметры: это параметры, которые не обновляются в процессе обучения и устанавливаются заранее. К ним относятся количество скрытых слоев, количество нейронов в каждой группе, скорость обучения (скорость обучения), размер мини-батча и т.д. Оптимизация гиперпараметров имеет важное значение, поскольку они влияют на производительность модели.

Заключение

Нейросети работают по принципу, имитирующему биологическую обработку информации, и представляют собой мощный инструмент для решения сложных задач в различных областях. Понимание основных концепций, таких как структуры нейронов, прямой и обратный проход, обучение и оптимизация, представляет собой график для выгоды от применения нейросетей в бизнесе. В следующих главах мы рассмотрим конкретные примеры применения нейросетей в различных отраслях, а также предложим практические рекомендации по их внедрению в ваш бизнес.

История нейросетей – это история непрерывного наблюдения и экспериментов, которая включает в себя несколько принципов и включает в себя как успехи, так и неудачи. Развитие этой технологии прошло через различные этапы, от первых теоретических основ до современного применения в бизнесе и научных исследованиях. В этом разделе мы подробно рассмотрим основные моменты и средства, которые способствовали становлению и популяризации нейросетей.

1. Ранние исследования (1940-е – 1950-е годы)

Первоначальные идеи: Истоки нейросетей можно проследить до 1943 года, когда нейробиолог Уоррен Маккаллок и логик Уолтер Питтси предложили математическую модель нейронов. Они описали, как простые логические операции, которые могут имитировать работу мозга, создавая основу для исследований в области искусственного интеллекта.

Перцептрон: В 1958 году Франк Розенблатт разработал модель перцептрона – первой искусственной нейросети, способной выполнять простые задачи классификации. Эта модель могла обучаться на основе ошибок и постепенно улучшать свои предсказания. Перцептрон был одним из первых шагов к созданию адаптивных систем, однако его возможности были ограничены, что привело к развитию скептицизма в современном мире.

2. Золотой век (1960-е – 1970-е годы)

Исследования и теории: В 1960-е годы активизировались исследования в области нейросетей, и ученые начали разрабатывать новые структуры и алгоритмы. Одним из важных достижений этого периода стало создание многослойных перцептронов (MLP), которые могли обрабатывать более сложные данные и задачи.