Нейронных сетей. В качестве примера, созданы компоненты реализующие две нейросетевые парадигмы: рекуррентную нейронную сеть, в нашем случае – это сеть Хопфилда и многослойную нейронную сеть обучаемую по алгоритму обратного распространения ошибки (back propagation).
Основным назначением библиотеки является интеграция нейронных сетей в информационные системы, для расширения аналитических возможностей систем. Реализация нейронных сетей в виде компонентов, наличие открытого кода позволяет легко встраивать в другие программы. Объектно-ориентированное исполнение придает особую гибкость, достаточно переписать пару методов и вы можете получить компонент, оптимизированный под ваши задачи.
Существует три базовых класса TNeuron, TLayer, TNeuralNet. Все остальные являются производными от них. На рис.1 приведена иерархия классов, сплошными линиями показано наследование (стрелкой указан потомок), пунктирными в каких классах они используются.
TNeuron является базовым классом для нейронов, несет всю основную функциональность, имеет индексированное свойство Weights, представляющее собой весовые коэффициенты (синапсы), свойство Output, которое является выходом нейрона (результатом вычислений) и сумматор, роль которого, выполняет метод ComputeOut.
TNeuronHopf , потомок TNeuron, реализует нейрон используемый в нейронной сети Хопфилда, единственным отличием от базового класса, является использования активационной функции в перекрытом методе ComputeOut.
Следующим порожденным классом, является TNeuronBP
служащий для программной реализации многослойных нейронных сетей. Аббревиатура BP в имени класса не должна вводить вас в заблуждение, что нейрон этого типа используется исключительно в сетях обучаемых по алгоритму обратного распространения, этим, мы лишний раз хотели подчеркнуть, что в нашем случае нейронная сеть обучается по этому алгоритму.
Переписан метод ComputeOut, использующий теперь нелинейную активационную функцию, которая реализована в виде индексированного свойства процедурного типа OnActivationF. Кроме того, добавлены два важных свойства, Delta – содержащая локальную ошибку и индексированное свойство PrevUpdate – содержащее величину коррекции весовых коэффициентов на предыдущем шаге обучения сети.
Основным назначением базового класса TLayer и его потомков TLayerHopf и TLayerBP является объединение нейронов в слой, для упрощения работы с нейронами.
Компонент TNeuralNet
базовый компонент для всех видов нейронных сетей. TNeuralNet обеспечивает необходимую функциональность производных компонентов. Этот компонент поддерживает методы для работы со слоями сети (AddLayer, DeleteLayer) и методы для манипуляций с исходными данными (AddPattern, DeletePattern, ResetPatterns). Метод Init служит для построения нейронной сети. Большинство методов объявленных в разделе public
в базовом компоненте и его потомках – виртуальные, что позволяет легко перекрывать их.
Компонент TNeuralNetHopf реализует нейронную сеть Хопфилда.
Дополнительно включены следующие методы: InitWeights – запоминает предъявленные образцы в матрице образов и метод Calc – вычисляет выход сети Хопфилда.
Компонент TNeuralNetBP реализует многослойную нейронную сеть обучаемую по алгоритму обратного распространения ошибки.
Дополнительно включены следующие методы: Compute – вычисляет выход нейронной сети, используется после обучения сети; TeachOffLine – обучает нейронную сеть. Компонент позволяет в режиме design-time, в окне Object Inspector, конструировать нейронную сеть добавляя или удаляя слои и нейроны в сети. Для этого используется редактор свойств NeuronsInLayer, имеющий следующий вид:
Следующим компонентом является TNeuralNetExtented порожденный от TNeuralNetBP, который обеспечивает полную совместимость с Neural Network Wizard. Дополнительно включены следующие методы: для записи (LoadPhase1, LoadPhase2, LoadPhase4, LoadNetwork) и чтения (SavePhase1, SavePhase2, SavePhase4, SaveNetwork) обученной нейронной сети в формате *.nnw; LoadDataFrom – загружает данные из текстового файла, а также метод NormalizeData нормализации входных и выходных данных; Train – для обучения нейронной сети; ComputeUnPrepData – для вычисления выхода сети, используется в том случае, если у вас входные значения ненормализованы.
Компонент позволяет в режиме design-time, в окне Object Inspector, выбирать нужные поля, а также задавать тип нормализации полей. Для этих целей используется редактор свойств, имеющий следующий вид:
Компонент TNeuralNetExtented один из самых мощных в библиотеке NeuralBase. Используя этот компонент, практически за считанные минуты можете получить готовое полнофункциональное приложение.
В качестве демонстрационных примеров приведены три программы, показывающие возможности предложенных компонентов.
Программа Recognition используя компонент TNeuralNetHopf , реализует нейронную сеть Хопфилда. Программа решает задачу распознавания образов. На вход сети подается некий образ, возможно искаженный или неполный и нейронная сеть восстанавливает образ, т.е. относит предъявляемый образ к одному из хранимых сетью образов, либо в случае неудачи, выдает новый образ, иногда называемый "химерой".
Программа XOR_Problem , реализует функцию "исключающее или", которая является стандартным тестом, после знаменитой работы Минского и Пейперта "Перцептроны". В основе программы лежит компонент TNeuralNetBP.
Программа EasyNNW , использующая компонент TNeuralNetExtented представляет собой аналог программы , единственным отличием от NNW является несколько "облегченный" интерфейс. Данный пример показывает, насколько легко и быстро, создаются программы реализующие нейронные сети с достаточно хорошей функциональностью на основе библиотеки компонентов NeuralBase.
Операционная система: Windows ALL
Размер программы (дистрибутива): 20 KB
Тип лицензии: Shareware
# Программа "Нейронная сеть" предназначена для создания нейронной сети с произвольной конфигурацией. Алгоритм обучения: с обратным распространиением ошибки. При создании структуры сети можно настроить следующии параметры 1. количество нейронов во входном слое
# 2. количество нейронов в выходном слое
# 3. количество скрытых слоев и количество нейронов в каждом из них.
# 4. вид активационной функции
# 5. скорость обучение
# 6. крутизна сигмоида
# 7. количество эпох
# 8. допустимая величина ошибки в качестве дополнительных функций программа поддерживает сохранение конфигурации сети и автоматическое формирование количества нейронов во входном и выходным слоям из файла с обучающими парами.
При добавление программы, в каталог нашего сайта, ссылка на Нейронная сеть 2.4.2, проверялась антивирусом, но так как файл находится на сервере разработчика или издателя софта, он может быть изменён, мы рекомендуем перед загрузкой программного обеспечения к себе на компьютер, проверять файлы в режиме On-Line антивирусом - откроется в новом окне и будет проверена!
Вы можете оставить своё мнение о программе Нейронная сеть 2.4.2
или комментарии, а также сообщить о битой ссылке на скачивание.
Если у Вас есть вопрос по работе с программой «Нейронная сеть 2.4.2», Вы можете задать его здесь, так как многие авторы программ и издатели отслеживают сообщения на этом сайте!
Все рекламные сообщения не по теме, а также ссылками и телефонами будут удаляться!
Конечно, Prisma уже далеко не единственные, и с тех пор у них появилось множество конкурентов. Facebook купили приложение MSQRD , которое добавляет анимированные «маски» к вашим видео. В отличие от Призмы здесь ставка сделана на распознавание лиц и наложение фильтров на них.
Большинство современных клавиатур для мобильников уже давно не используют пользовательские словари, такие как T9. Если вы набираете какую-то фразу, то наверняка здесь замешана нейросеть. Некоторые разработчики идут дальше. SwiftKey выпустили бета-версию клавиатуры, которая полностью основана на работе нейросети. Благодаря чему клавиатура не просто подставляет наиболее часто набираемые фразы, а основывается на контексте.
Новая технология пока доступна для ограниченного количества языков и находится на стадии бета-версии. Но и публичная версия SwiftKey основывается на Больших данных. Например, пользовательские словари доступны всем, кто установил клавиатуру. Конечно, за исключением персональных данных.
Snapchat и его фильтры - ещё одно из самых известных применений нейросетей. Если упростить сложное, то приложение использует компьютерное распознавание лиц для идентификации мимики и точек движения мускулов. А уже потом применяет к ним свои фильтры.
Эти два популярных приложения распознают музыку, которая играет рядом с нами, а затем сверяет этот фрагмент со слепком в своей «библиотеке». Звучит достаточно просто, но для этого приложение использует нейросети. Здесь приходится решить несколько сложных задач, и даже ни сколько по поиску совпадений, а по очистке лишнего шума при распознавании.
Говорить только про Google Ассистент или Siri будет не совсем правильно. Представить современные сервисы Google и Apple невозможно без Big Data и нейросетей. Любая разработка от этих двух компаний, так или иначе, задействует нейросети. Автоподсказки при поиске, показ рекламы, очистка почты от спама и многое другое. И всё-таки самое явное для нас применение - это голосовые ассистенты. Смартфон распознаёт наш запрос и выполняет поставленную задачу в зависимости не только от контекста фразы, но и нашего местоположения.
Некоторые приложения, наоборот, нацелены на выполнение лишь одной задачи. Например, Carat на основе данных о вашем использовании смартфона (анализе расхода батареи) укажет на те приложения, которые больше всего расходуют заряд. Вы можете удалить или ограничить использование таких программ и помочь телефону «дожить» до розетки.
Netflix, YouTube, Apple и Google Музыка... Все эти сервисы предлагают музыку и видео на основе ваших предпочтений. За последние пару лет этот тренд пошёл немного дальше и теперь нам предлагаются целые смарт-листы, которые подойдут под наш род занятий или время дня.
Big Data и нейросети могут не только продавать нам рекламу, лечить наши болезни или управлять нашим разумом. Большинство разработок мы замечаем только тогда, когда они подаются нам в развлекательном формате или улучшают наши самые простые ежедневные задачи. Из-за чего мы часто забываем, что нейросеть - это не только моська котёнка у нас в телефоне.
Про нейронные сети хорошо и подробно написано . Попытаемся разобраться как программировать нейронные сети, и как это работает . Одна из задач решаемых нейронными сетями, задача классификации. Программа демонстрирует работу нейронной сети классифицирующей цвет.
В компьютере принята трехкомпонентная модель представления цвета RGB , на каждый из компонентов отводится один байт. полный цвет представлен 24 битами, что дает 16 миллионов оттенков. Человек же может отнести любой из этих оттенков к одному из имеющих название цветов. Итак задача:
Дано InColor - цвет RGB (24 бит)
классифицировать цвет, т.е. отнести его к одному из цветов заданных множеством М ={ Черный, Красный, Зеленый, Желтый, Синий, Фиолетовый, Голубой, Белый } .
OutColor - цвет из множества М
Решение номер 1. (цифровое)
Создаем массив размером 16777216 элементов
Решение номер 2. (аналоговое)
напишем функцию, типа
|
Int8 GetColor(DWORD Color) |
Это будет работать если задачу можно описать простыми уравнениями, а вот если функция настолько сложна что описанию. не поддается, здесь то на помощь приходят нейронные сети.
Решение номер 3. (нейронная сеть)
Простейшая нейронная сеть. Однослойный перцептрон.
Все нейронное заключено в класс CNeuroNet
Каждый нейрон имеет 3 входа, куда подаются интенсивности компонент цвета. (R,G, B) в диапазоне (0 - 1). Всего нейронов 8 , по количеству цветов в выходном множестве. В результате работы сети на выходе каждого нейрона формируется сигнал в диапазоне (0 - 1), который означает вероятность того что на входе этот цвет. Выбираем максимальный и получаем ответ.
Нейроны имеют сигмоидную функцию активации ActiveSigm() . Функция ActiveSigmPro() , производная от сигмоидной функции активации используется для обучения нейронной сетиметодом обратного распространения.
В первой строчке выведены интенсивности цветов. ниже таблица весовых коэффициентов (4 шт.). В последнем столбце значение на выходе нейронов. Меняем цвет, выбираем из списка правильный ответ, кнопкой Teach вызываем функцию обучения. AutoTeach вызывает процедуру автоматического обучения, 1000 раз, случайный цвет определяется по формуле из решения номер 2, и вызывается функция обучения.
В этот раз я решил изучить нейронные сети. Базовые навыки в этом вопросе я смог получить за лето и осень 2015 года. Под базовыми навыками я имею в виду, что могу сам создать простую нейронную сеть с нуля. Примеры можете найти в моих репозиториях на GitHub. В этой статье я дам несколько разъяснений и поделюсь ресурсами, которые могут пригодиться вам для изучения.
Так что же такое «нейронная сеть»? Давайте подождём с этим и сперва разберёмся с одним нейроном.
Нейрон похож на функцию: он принимает на вход несколько значений и возвращает одно.
Круг ниже обозначает искусственный нейрон. Он получает 5 и возвращает 1. Ввод - это сумма трёх соединённых с нейроном синапсов (три стрелки слева).
В левой части картинки мы видим 2 входных значения (зелёного цвета) и смещение (выделено коричневым цветом).
Входные данные могут быть численными представлениями двух разных свойств. Например, при создании спам-фильтра они могли бы означать наличие более чем одного слова, написанного ЗАГЛАВНЫМИ БУКВАМИ, и наличие слова «виагра».
Входные значения умножаются на свои так называемые «веса», 7 и 3 (выделено синим).
Теперь мы складываем полученные значения со смещением и получаем число, в нашем случае 5 (выделено красным). Это - ввод нашего искусственного нейрона.
Потом нейрон производит какое-то вычисление и выдает выходное значение. Мы получили 1, т.к. округлённое значение сигмоиды в точке 5 равно 1 (более подробно об этой функции поговорим позже).
Если бы это был спам-фильтр, факт вывода 1 означал бы то, что текст был помечен нейроном как спам.
Иллюстрация нейронной сети с Википедии.
Если вы объедините эти нейроны, то получите прямо распространяющуюся нейронную сеть - процесс идёт от ввода к выводу, через нейроны, соединённые синапсами, как на картинке слева.
После того, как вы посмотрели уроки от Welch Labs, хорошей идеей было бы ознакомиться с четвертой неделей курса по машинному обучению от Coursera , посвящённой нейронным сетям - она поможет разобраться в принципах их работы. Курс сильно углубляется в математику и основан на Octave, а я предпочитаю Python. Из-за этого я пропустил упражнения и почерпнул все необходимые знания из видео.
Сигмоида просто-напросто отображает ваше значение (по горизонтальной оси) на отрезок от 0 до 1.
Первоочередной задачей для меня стало изучение сигмоиды , так как она фигурировала во многих аспектах нейронных сетей. Что-то о ней я уже знал из третьей недели вышеупомянутого курса , поэтому я пересмотрел видео оттуда.
Но на одних видео далеко не уедешь. Для полного понимания я решил закодить её самостоятельно. Поэтому я начал писать реализацию алгоритма логистической регрессии (который использует сигмоиду).
Это заняло целый день, и вряд ли результат получился удовлетворительным. Но это неважно, ведь я разобрался, как всё работает. Код можно увидеть .
Вам необязательно делать это самим, поскольку тут требуются специальные знания - главное, чтобы вы поняли, как устроена сигмоида.
Понять принцип работы нейронной сети от ввода до вывода не так уж и сложно. Гораздо сложнее понять, как нейронная сеть обучается на наборах данных. Использованный мной принцип называется
