Czym są sztuczne sieci neuronowe? Pierwsze odpowiedz jaka się nasuwa to „coś związane z mózgiem”. Wiadomo przecież, że wszystkie doznania zmysłowe, takie jak obrazy, dźwięki, zapachy, smaki, a nawet uczucia bólu czy łaskotania, docierają do nas dzięki pracy komórek nerwowych czyli neuronów. Stanowią one podstawową jednostką układu nerwowego, będąc odpowiedzialnymi za odbieranie bodźców, na przykład w przypadku użądlenia przez osę. Bodziec ten jest przekazywany od jednego neuronu do kolejnego, aż dotrze do mózgu. Dopiero wtedy odczuwamy ukłucie.
Sposób w jaki działa ludzki układ nerwowy zainspirowało twórców sztucznej inteligencji do opracowania nowych rozwiązań, o czym szerzej piszemy w poniższym artykule.
Historia sieci neuronowych
Historia sieci neuronowych sięga lat 40. XX wieku, kiedy to naukowcy zaczęli czerpać inspirację z biologii, próbując stworzyć systemy komputerowe naśladujące działanie ludzkiego mózgu.
Pionierskie Prace McCullocha i Pittsa
W 1943 roku Warren McCulloch i Walter Pitts stworzyli pierwszą sieć neuronową, która stała się kamieniem milowym w dziedzinie sztucznej inteligencji. W swoim pionierskim artykule opisali, jak mogą funkcjonować neurony, i zilustrowali swoje koncepcje poprzez zbudowanie prostej sieci neuronowej z użyciem obwodów elektrycznych. Ten innowacyjny model otworzył drogę do dalszych badań nad sieciami neuronowymi, zarówno w kontekście procesów biologicznych w mózgu, jak i ich zastosowań w sztucznej inteligencji (AI).
Rozwój wielowarstwowych sieci neuronowych
Rozwój sztucznej inteligencji nabrał tempa, a w 1975 roku Kunihiko Fukushima stworzył pierwszą wielowarstwową sztuczna sieć neuronową. Początkowo badacze dążyli do stworzenia systemu obliczeniowego, który naśladowałby ludzki mózg w rozwiązywaniu problemów. Z czasem jednak skupiono się na wykorzystaniu sieci neuronowych do realizacji konkretnych zadań, co doprowadziło do odejścia od biologicznego podejścia.
Współczesne zastosowania sieci neuronowych
Dziś sieci neuronowe znajdują zastosowanie w różnych dziedzinach, takich jak rozpoznawanie obrazu i mowy, tłumaczenia maszynowe, analiza mediów społecznościowych, gry oraz diagnostyka medyczna.
Wzrost znaczenia głębokiego uczenia
Wraz z rosnącą ilością danych, zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych, pojawiła się potrzeba opracowania zaawansowanych systemów głębokiego uczenia, czyli wielowarstwowych sieci neuronowych. Dzięki temu możliwe stało się przetwarzanie i analiza coraz większych zbiorów danych, w tym danych nieustrukturyzowanych, co znacząco przyspieszyło postęp w dziedzinie AI.
Co to jest sztuczny neuron?
Prosty model matematyczny, nazwany sztucznym neuronem (ang. neuron) to model, który zawierał co najmniej jedno binarne wejście (0/1 lub prawda/fałsz) oraz jedno binarne wyjście. Wyjście zostawało aktywowane, gdy liczba aktywnych wejść przekraczała określony próg.
Taki system funkcjonuje podobnie do prostych bramek logicznych. Mimo swojej prostoty, twórcy wykazali, że nawet tak uproszczony model, gdy jest częścią większej sieci neuronowej (wielu połączonych ze sobą neuronów), może rozwiązywać dowolne problemy logiczne.
Co to jest perceptron?
Obecnie stosuje się bardziej zaawansowany rodzaj sztucznego neuronu, znany jako perceptron, który generuje odpowiedzi w postaci liczb rzeczywistych. Perceptron to najprostsza forma sieci neuronowej, składająca się z jednego sztucznego neuronu, który już w tej prostej postaci jest w stanie rozwiązywać podstawowe problemy.
Pojedynczy perceptron, jeden z najprostszych modeli sieci neuronowych, został zaproponowany przez Franka Rosenblatta w 1957 roku. Rosenblatt wziął prosty binarny neuron i wprowadził kilka modyfikacji:
- Zarówno na wejściu, jak i na wyjściu perceptronu mogą występować liczby rzeczywiste, które nazywamy węzłami.
- Połączenia między węzłami mają przypisane wagi, które są kluczowe w procesie uczenia sieci, ponieważ uczymy model poprzez optymalizację tych wag.
- Wartość wyjściowa w węźle składa się z dwóch elementów – sumy wartości z poprzednich warstw pomnożonej przez odpowiednie wagi (nazywamy to blokiem sumującym) oraz zastosowanej na tej sumie funkcji aktywacji.
- Funkcja aktywacji wprowadza nieliniowość do modelu, co pozwala perceptronowi na uchwycenie bardziej złożonych zależności w danych.
Co to są sztuczne sieci neuronowe?
Gdy wiele neuronów zostanie połączonych w warstwy, gdzie jedna warstwa przekazuje wyniki do kolejnej, tworzymy strukturę przypominającą „mózg” czyli sztuczne sieci neuronowe. Innymi słowy są to zaawansowane systemy obliczeniowe składające się z wzajemnie powiązanych jednostek, które naśladują działanie neuronów w ludzkim mózgu. Dzięki zastosowaniu złożonych algorytmów, potrafią one identyfikować ukryte wzorce oraz relacje w surowych danych, umożliwiając ich grupowanie i klasyfikację.
Co więcej, sieci neuronowe mają zdolność do ciągłego uczenia się i udoskonalania swoich działań wraz z upływem czasu. W tej sieci impulsy są przekazywane między neuronami, co pozwala na uzyskanie odpowiedzi na postawione pytania. Dzięki wielokrotnemu powtarzaniu tego procesu, połączenia między neuronami ulegają wzmocnieniu, a nasza sieć stopniowo uczy się i staje się coraz bardziej efektywna.
Czy sieci neuronowe to sztuczna inteligencja?
Sieci neuronowe (ang. neural networks) są bardzo istotnym elementem uczenia maszynowego, a tym samym stanowią część sztucznej inteligencji. Te zaawansowane algorytmy naśladują działanie ludzkiego mózgu, co pozwala na bardziej złożone i precyzyjne modelowanie procesów decyzyjnych. Sztuczne sieci neuronowe są bez wątpienia krokiem naprzód w rozwoju technologii uczenia maszynowego, stanowiąc istotny komponent w doskonaleniu sztucznej inteligencji.
Sztuczne sieci neuronowe a głębokie uczenie się
W wielu artykułach można spotkać się z terminem głębokiego uczenia (ang. deep learning), który jest ściśle związany z uczeniem maszynowym. Jak wynika z wcześniejszych wyjaśnień, sieć neuronowa może składać się z wielu warstw ukrytych. W praktyce, gdy zwiększamy liczbę tych warstw, zaczynamy mówić o głębokim uczeniu.
Ile warstw musi mieć sieć, aby uznać ją za głęboką? W literaturze można znaleźć różne odpowiedzi na to pytanie, dlatego trudno podać jednoznaczną liczbę. Istotne jest zapamiętanie, że każda sieć neuronowa z więcej niż jedną warstwą ukrytą może być określana jako głęboka.
Pomożemy Ci zwiększyć efektywność Twojego biznesu!
Na czym polega proces uczenia sztucznej sieci neuronowej?
Proces uczenia sztucznej sieci neuronowej polega na dostosowywaniu wag połączeń między neuronami w celu optymalizacji działania sieci, tak aby mogła ona poprawnie realizować określone zadania, takie jak klasyfikacja, regresja czy rozpoznawanie wzorców. W skrócie, proces ten polega na iteracyjnym dostosowywaniu wag sieci tak, aby maksymalnie zmniejszyć błąd prognozowania, co pozwala na skuteczne rozwiązywanie postawionych przed siecią zadań.
Proces uczenia sztucznej sieci neuronowej można podzielić na następujące etapy:
Zbieranie i przygotowanie danych
- Zbiór danych – uczenie sieci neuronowej rozpoczyna się od zgromadzenia odpowiedniego zbioru danych treningowych. Dane te mogą być ustrukturyzowane (np. tablice danych liczbowych) lub nieustrukturyzowane (np. obrazy, teksty).
- Przygotowanie danych – dane są często normalizowane, skalowane lub przekształcane, aby były w odpowiedniej formie do przetwarzania przez sieć. Proces ten może obejmować usuwanie szumów, uzupełnianie brakujących wartości czy konwersję danych do odpowiednich formatów.
Inicjalizacja sztucznej sieci neuronowej
- Struktura sieci – tworzy się architekturę sieci neuronowej, która obejmuje liczbę warstw, liczbę neuronów w każdej warstwie oraz sposób ich połączeń.
- Wagi początkowe – wagi połączeń między neuronami są inicjalizowane, zazwyczaj przy użyciu losowych wartości.
Przepływ wsteczny i propagacja błędu
- Przepływ wsteczny – po wprowadzeniu danych do sieci, przeprowadzany jest proces forward propagation, gdzie dane przechodzą przez sieć od warstwy wejściowej do wyjściowej, generując prognozy lub wyniki.
- Obliczanie błędu – wyniki sieci są porównywane z rzeczywistymi etykietami danych, a różnica między nimi, czyli błąd, jest obliczana.
- Propagacja błędu – proces backpropagation, czyli propagacji błędu wstecz, polega na tym, że błąd jest przesyłany z powrotem przez sieć, od warstwy wyjściowej do warstw wcześniejszych. Algorytm oblicza gradient błędu w odniesieniu do wag, co jest podstawą do aktualizacji tych wag.
Aktualizacja wag
- Optymalizacja – wagi połączeń są aktualizowane na podstawie gradientów błędu, aby zminimalizować różnicę między przewidywaniami sieci a rzeczywistymi wynikami. Do tego celu często używa się algorytmów optymalizacyjnych, takich jak algorytm gradientu prostego czy jego odmiany (np. Adam, RMSprop).
- Cykle uczenia – proces przepływu wstecznego i aktualizacji wag jest powtarzany wielokrotnie dla wszystkich przykładów w zbiorze treningowym (epoki), aż do osiągnięcia zadowalającej dokładności sieci.
Walidacja i testowanie sztucznej sieci neuronowej
- Walidacja – część danych (zazwyczaj oddzielna od zbioru treningowego) jest używana do walidacji, czyli sprawdzania, jak dobrze sieć generalizuje wyniki na nowych, niewidzianych wcześniej danych.
- Testowanie – po zakończeniu treningu sieć jest testowana na oddzielnym zbiorze testowym, aby ocenić jej ogólną wydajność i dokładność.
Fine-tuning i regularizacja
- Dostrajanie – w przypadku potrzeby, wagi sieci mogą być dostrajane (fine-tuning), a także mogą być zastosowane techniki regularizacji (np. dropout, L2 regularization) w celu uniknięcia przeuczenia (overfittingu).
Podsumowanie
Powyżej omówiliśmy przykłady najprostszych sieci neuronowych czyli tzw. perceptronów. Istnieje wiele innych, zdecydowanie bardziej złożonych sieci, które z czasem będziemy opisywać na naszym blogu. Zachęcamy do śledzenia wpisów.
