Нейронная сеть clip от openai: классификатор, который не нужно обучать. да здравствует обучение без обучения

Что там под капотом

Внутри работают два нейросетевых алгоритма. 

Первый — ImageNet из OpenAI. Он генерирует картинки 256 на 256 пикселей. Его задача — получить картинку максимального качества. Для этого он раз за разом улучшает детализацию и делает картинку чётче и подробнее.

Второй алгоритм — CLIP: он соединяет текст с картинками. Изначально CLIP создавался для того, чтобы, наоборот, распознать, что изображено на фото. Но в этом алгоритме он работает в обе стороны — говорит, что нужно сделать, а потом раз за разом проверяет, что получается.

Вместе они работают так:

  1. CLIP говорит второму алгоритму, к какой картинке она должна стремиться.
  2. ImageNet старательно делает первый набросок и показывает его.
  3. CLIP оценивает, насколько это совпадает с запросом, и говорит, в каком направлении нужно двигаться дальше.
  4. ImageNet делает второй набросок и показывает его снова.
  5. Так продолжается до тех пор, пока CLIP не скажет «всё, хорош» или когда точность приближения, по мнению нейросети, не будет ниже той, что нужна для остановки.

Откуда нейросеть всё это знает

Чтобы алгоритм мог сопоставлять слова с картинками, нейросеть специально обучали на огромном множестве изображений с описаниями. Там было всё: и фото людей, и котят, здания, игры, машины, книги, чашки, свитеры, чугунные ванны и фарфоровые статуэтки.

Если бы не было такого набора с данными, нейронка сама бы не поняла, что кошка — это кошка, и выдавала бы просто квадрат из несвязных пикселей.

Получается, что эти два алгоритма в связке просто пытаются подражать тем изображениям, на которых они были обучены. Они не обладают собственным образным мышлением и не придумывают ничего с нуля — лишь берут огромную базу существующих впечатлений и комбинируют их по инструкции. 

Похожим образом работает «Балабоба» Яндекса — это нейросетевой алгоритм, обученный на огромном корпусе текстов из интернета. Когда мы даём задание «Балабобе», алгоритм дёргает нужные фразы из корпуса и выдаёт результат. 

Текст:

Михаил Полянин

Редактор:

Максим Ильяхов

Художник:

Даня Берковский

Корректор:

Ирина Михеева

Вёрстка:

Кирилл Климентьев

Соцсети:

Олег Вешкурцев

Нейронная сеть

Не бывает однозначно симпатичных и однозначно общительных дам. Да и влюблённость влюблённости рознь, кто бы что ни говорил. Потому давайте вместо брутальных и бескомпромиссных “0” и “1”, будем использовать проценты. Тогда можно сказать — “я сильно влюблён (80%), или “эта дама не особо разговорчива (20%)”.

Наш примитивный “нейрон-максималист” из первой части уже нам не подходит. Ему на смену приходит “нейрон-мудрец”, результатом работы которого будет число от 0 до 1, в зависимости от входных данных.

“Нейрон-мудрец” может нам сказать: “эта дама достаточно красива, но я не знаю о чём с ней говорить, поэтому я не очень-то ей и восхищён”

Поехали дальше. Сделаем по этим двум фактам другую оценку: насколько хорошо с такой девушкой работать (сотрудничать)? Будем действовать абсолютно аналогичным образом — добавим мудрый нейрон и настроим веса комфортным для нас образом.

Но, судить девушку по двум характеристикам — это очень грубо. Давайте судить её по трём! Добавим ещё один факт – деньги. Который будет варьироваться от нуля (абсолютно бедная) до единицы (дочь Рокфеллера). Посмотрим, как с приходом денег изменятся наши суждения….

Для себя я решил, что, в плане очарования, деньги не очень важны, но шикарный вид всё же может на меня повлиять, потому вес денег я сделаю маленьким, но положительным.

В работе мне абсолютно всё равно, сколько денег у девушки, поэтому вес сделаю равным нулю.

Оценивать девушку только для работы и влюблённости — очень глупо. Давайте добавим, насколько с ней будет приятно путешествовать:

  • Харизма в этой задаче нейтральна (нулевой или малый вес).
  • Разговорчивость нам поможет (положительный вес).
  • Когда в настоящих путешествиях заканчиваются деньги, начинается самый драйв, поэтому вес денег я сделаю слегка отрицательным.

Соединим все эти три схемы в одну и обнаружим, что мы перешли на более глубокий уровень суждений, а именно: от харизмы, денег и разговорчивости — к восхищению, сотрудничеству и комфортности совместного путешествия. И заметьте — это тоже сигналы от нуля до единицы. А значит, теперь я могу добавить финальный “нейрон-максималист”, и пускай он однозначно ответит на вопрос — “жениться или нет”?

Ладно, конечно же, не всё так просто (в плане женщин). Привнесём немного драматизма и реальности в наш простой и радужный мир. Во-первых, сделаем нейрон «женюсь — не женюсь» — мудрым. Сомнения же присущи всем, так или иначе. И ещё — добавим нейрон «хочу от неё детей» и, чтобы совсем по правде, нейрон “держись от неё подальше».

Я ничего не понимаю в женщинах, и поэтому моя примитивная сеть теперь выглядит как картинка в начале статьи.

Входные суждения называются “входной слой”, итоговые — “выходной слой”, а тот, что скрывается посередине, называется «скрытым». Скрытый слой — это мои суждения, полуфабрикаты, мысли, о которых никто не знает. Скрытых слоёв может быть несколько, а может быть и ни одного.

Ансамблевые методы

Иногда кажется, будто мы уже нашли подходящий алгоритм оптимизации и достигли хорошей точности, но этого всё ещё недостаточно. Что же можно сделать, чтобы модель работала лучше?

На помощь придёт способ «одна голова — хорошо, две — лучше, а ещё лучше — десять!», который также известен как ансамблевый метод. Вместо того, чтобы использовать одну нейросеть, можно независимо обучить несколько архитектур, а во время тестирования взять их усреднённый результат. Это помогает уменьшить переобучение и немного улучшить эффективность модели (обычно на пару процентов). Также вместо разных алгоритмов можно взять несколько версий одной нейросети.

Глубокое обучение: принципы работы и результаты использования

К глубокому обучению относят класс ML-моделей, основанных на обучении представлениями (feature/representation learning), а не на специализированных алгоритмах под конкретные задачи. В DL многослойные нейронные сети играют роль многоуровневой системы нелинейных фильтров для извлечения признаков. Для DL-моделей характерно иерархическое сочетание нескольких алгоритмов обучения: с учителем, без учителя, с подкреплением. Архитектура нейросети и состав ее нелинейных слоёв зависит от решаемой задачи. При этом используются скрытые переменные, организованные послойно, например, узлы в глубокой сети доверия и глубокой ограниченной машине Больцмана. При этом, независимо от архитектурных особенностей и прикладного назначения, для всей DL-сетей характерно предварительное обучение на большом объеме общих данных с последующей подстройкой на датасетах, специфичных для конкретного применения .

Например, одна из наиболее известных реализаций DL-моделей, нейронная сеть BERT, о которой я рассказывал здесь, предварительно обучена на статьях из Википедии, чтобы затем использоваться в распознавании текстов. По аналогичному принципу работает нейросеть XLNet, также применяемая в задачах обработки естественного языка для анализа и генерации текстов, извлечения данных, информационного поиска, синтеза речи, машинного перевода, автоматического реферирования, аннотирования, упрощения текстовой информации и прочих NLP-проблем . Другая глубокая нейросеть, CQM (Calibrated Quantum Mesh), также показывает отличные результаты (более 95%) в понимании естественного языка, извлекающая смысл слова на основе вероятностного анализа его окружения (контекста) без использования заранее заданных ключевых слов . На рисунке 5 показано использование предварительно подготовленной модели в качестве объектов в отдельной нисходящей DL-сети при трансферном обучении в NLP-задачах .

Рис. 5. Схема трансферного обучения в DL-сетях

Среди других DL-моделей стоит упомянуть капсульные сети, которые, в отличие от сверточных сетей, обрабатывают визуальные образы с учетом пространственной иерархии между простыми и сложными объектами, что повышает точность классификации и снижает объем данных для обучения . Также отметим глубокое обучение с подкреплением (DRL, Deep Reinforcement Learning), работающее по принципу взаимодействия нейросети с окружающей средой посредством наблюдений, действий, штрафов и вознаграждений . DRL считается наиболее универсальным из всех ML-методов, поэтому его можно использовать в большинстве бизнес-приложений. В частности, именно к DRL-моделям относится нейросеть AlphaGo, которая в 2015 году впервые победила человека в соревнованиях по древней китайской игре го, а в 2017 – обыграла сильнейшего профессионального игрока в мире .

А для распознавания образов, получения фотореалистичных изображений, улучшения качества визуальной информации и обеспечения кибербезопасности активно используются GAN-подобные сети. GAN-сеть представляет собой комбинацию двух конкурирующих нейросетей, одна из которых (G, генератор) генерирует образцы,а другая (D, Дискриминатор) старается отличить правильные («подлинные») образцы от неправильных, обрабатывая все данные. Со временем каждая сеть улучшается, благодаря чему качество обработки данных существенно возрастает, т.к. в процесс обучения уже заложена функция обработки помех. Эту систему DL-обучения без учителя впервые описал Ян Гудфеллоу из компании Google в 2014 году, а сама идея состязательного обучения была выдвинута в 2013 году учеными Li, Gauci и Gross. Сегодня GAN-сети активно используются в видеоиндустрии и дизайне (для подготовки кадров фильмов или мультипликации, сцен компьютерных игр, создания фотореалистичных изображений), а также в космической промышленности и астрономии (для улучшения снимков, полученных из астрономических наблюдений) . Таким образом, GAN-сети отлично подходят для широкого спектра задач обучения без учителя, где помеченные данные не существуют или процесс их подготовки слишком дорог, например, создание 3D-образа удаленного объекта на основе его фрагментарных изображений. Благодаря состязательному подходу, этот ML-метод оказывается быстрее аналогичных DL-моделей, т.к. используются сразу две сети с противоположными локальными целями, направленными на общий глобальный результат .

Создание набора обучающих данных

Нейронная сеть на Python, о которой мы говорили в части 12, импортирует обучающие выборки из файла Excel. Обучающие данные, которые я буду использовать для этого примера, организованы следующим образом:

Рисунок 4 – Обучающие данные в таблице Excel

Наш текущий код для перцептрона ограничен одним выходным узлом, поэтому всё, что мы можем сделать, – это выполнить классификацию типа «истина/ложь». Входные значения – это случайные числа от –5 до +5, сгенерированные по формуле Excel:

Как показано на скриншоте, результат рассчитывается следующим образом:

Таким образом, выходное значение равно , только если больше нуля, больше нуля, а меньше нуля. В противном случае выходное значение равно .

Это математическая связь вход-выход, которую перцептрон должен извлечь из обучающих данных. Вы можете создать столько выборок, сколько захотите. Для такой простой задачи, как эта, вы можете достичь очень высокой точности классификации с 5000 выборками и одной эпохой.

NASNet

Сундар Пичаи анонсировал AutoML в мае нынешнего года, и вот — первый громкий результат её деятельности явлен публике. Как сообщает портал Futurism, AutoML смогла построить систему, которая превосходит те, что созданы людьми.

Детище, которое назвали NASNet, представляет из себя сеть, которая должна распознавать объекты на видео в реальном времени: машины, людей, светофоры и прочее. После того как NASNet поработал AutoML, программисты решили узнать, насколько хорошо материнская сеть обучила дочернюю. Для этого они применили ее на массивах изображение Imagenet и COCO.

Результат превзошел все ожидания — нейросеть оставила позади все аналоги, созданные людьми. NASNet угадывала изображения контрольной выборки с точностью 82,7%, что на 1,2% выше предыдущего рекорда. Показатели средней точности тоже были лучше, чем у кого-либо, и даже мобильная облегченная версия превзошла аналоги.

Как видите, назначение этой сети вполне безобидное, в отличие от Skynet из фильмов о Терминаторе, и бояться пока нечего. Такие системы могут помочь слабовидящим людям и значительно упростят создание сложных роботов с искусственным интеллектом. Однако уже сейчас возникают вопросы этического плана: сможем ли мы успеть за самовоспроизводящимися нейросетями? На это еще предстоит ответить.

Где попробовать

Для работы с алгоритмом достаточно интернета и гугловского ноутбука в облаке. Мы уже писали про jupyter-ноутбуки, но на всякий случай вот суть:

  1. Ноутбук — это среда выполнения для кода, которая позволяет сразу видеть результат работы всех частей кода. В нашем случае это среда для Python, но бывают и ноутбуки для других языков.
  2. Можно эту среду запустить на своём компьютере, а можно использовать облачные ноутбуки. Если запускать у себя, то ноутбук сможет использовать все системные ресурсы и работать быстрее. Если в облаке — ресурсы облачного компьютера. 
  3. Пример такого облачного ноутбука — «Гугл Колаб». Им можно делиться с кем угодно, и тот, у кого есть ссылка на ноутбук, может тоже запустить тот же самый алгоритм. 

Вот . На всякий случай мы сделали свою копию, если вдруг исходный ноутбук будет недоступен.

Какие задачи глубокое обучение решает сегодня?

С появлением экономически эффективных вычислительных мощностей и накопителей данных глубокое обучение проникло во все цифровые аспекты нашей повседневной жизни. Вот несколько примеров цифровых продуктов из обычной жизни, в основе которых лежит глубокое обучение:

  • популярные виртуальные помощники Siri/Alexa/Google Assistant;
  • предложение отметить друга на только что загруженной фотографии в ;
  • автономное вождение в автомобилях Tesla;
  • фильтр с кошачьими мордами в Snapchat;
  • рекомендации в Amazon и Netflix;
  • недавно выпущенные, но получившие вирусную популярность приложения для обработки фото — FaceApp и Prisma.

Возможно, вы уже пользовались приложениями с применением глубокого обучения и просто не знали об этом.

Глубокое обучение проникло буквально во все отрасли. К примеру, в здравоохранении с его помощью диагностируют онкологию и диабет, в авиации — оптимизируют парки воздушных судов, в нефтегазовой индустрии— проводят профилактическое техобслуживание оборудования, в банковской и финансовой сферах — отслеживают мошеннические действия, в розничной торговле и телекоммуникациях — прогнозируют отток клиентов и т. д. Эндрю Ын верно назвал ИИ новым электричеством: подобно тому, как электричество в своё время изменило мир, ИИ также изменит практически всё в ближайшем будущем.

Что такое нейронные сети и их типы?

Первый вопрос, который возникает у интересующихся, что же такое нейронная сеть? В классическом определении это определённая последовательность нейронов, которые объединены между собой синапсами. Нейронные сети являются упрощённой моделью биологических аналогов.

Программа, имеющая структуру нейронной сети, даёт возможность машине анализировать входные данные и запоминать результат, полученный из определённых исходников. В последующем подобный подход позволяет извлечь из памяти результат, соответствующий текущему набору данных, если он уже имелся в опыте циклов сети.

Многие воспринимают нейронную сеть, как аналог человеческого мозга. С одной стороны, можно считать это суждение близким к истине, но, с другой стороны, человеческий мозг слишком сложный механизм, чтобы была возможность воссоздать его с помощью машины хотя бы на долю процента. Нейронная сеть — это в первую очередь программа, основанная на принципе действия головного мозга, но никак не его аналог.

Нейронная сеть представляет собой связку нейронов, каждый из которых получает информацию, обрабатывает её и передаёт другому нейрону. Каждый нейрон обрабатывает сигнал совершенно одинаково.

Как тогда получается различный результат? Все дело в синапсах, которые соединяют нейроны друг с другом. Один нейрон может иметь огромное количество синапсов, усиливающих или ослабляющих сигнал, при этом они имеют особенность изменять свои характеристики с течением времени.

Определившись в общих чертах, что собой представляет нейронная сеть, можно выделить основные типы их классификации. Прежде чем приступить к классификации необходимо ввести одно уточнение. Каждая сеть имеет первый слой нейронов, который называется входным.

Он не выполняет никаких вычислений и преобразований, его задача состоит только в одном: принять и распределить по остальным нейронам входные сигналы. Это единственный слой, который является общим для всех типов нейронных сетей, дальнейшая их структура и является критерием для основного деления.

  • Однослойная нейронная сеть. Это структура взаимодействия нейронов, при которой после попадания входных данных в первый входной слой сразу передаётся в слой выхода конечного результата. При этом первый входной слой не считается, так как он не выполняет никаких действий, кроме приёма и распределения, об этом уже было сказано выше. А второй слой производит все нужные вычисления и обработки и сразу выдаёт конечный результат. Входные нейроны объединены с основным слоем синапсами, имеющими различный весовой коэффициент, обеспечивающий качество связей.
  • Многослойная нейронная сеть. Как понятно из определения, этот вид нейронных сетей помимо входного и выходного слоёв имеет ещё и промежуточные слои. Их количество зависит от степени сложности самой сети. Она в большей степени напоминает структуру биологической нейронной сети. Такие виды сетей были разработаны совсем недавно, до этого все процессы были реализованы с помощью однослойных сетей. Соответственно подобное решение имеет намного больше возможностей, чем её предок. В процессе обработки информации каждый промежуточный слой представляет собой промежуточный этап обработки и распределения информации.

В зависимости от направления распределения информации по синапсам от одного нейрона к другому, можно также классифицировать сети на две категории.

  • Сети прямого распространения или однонаправленная, то есть структура, в которой сигнал движется строго от входного слоя к выходному. Движение сигнала в обратном направлении невозможно. Подобные разработки достаточно широко распространены и в настоящий момент с успехом решают такие задачи, как распознавание, прогнозы или кластеризация.
  • Сети с обратными связями или рекуррентная. Подобные сети позволяют сигналу двигаться не только в прямом, но и в обратном направлении. Что это даёт? В таких сетях результат выхода может возвращаться на вход исходя из этого, выход нейрона определяется весами и сигналами входа, и дополняется предыдущими выходами, которые снова вернулись на вход. Таким сетям свойственна функция кратковременной памяти, на основании которой сигналы восстанавливаются и дополняются в процессе обработки.

Это не единственные варианты классификации сетей.

Нейрон

В этой статье вы познакомитесь с основами работы искусственных нейронов. В последующих статьях мы изучим основы работы нейронных сетей и напишем простейшую нейронную сеть на python.

Нейронные сети состоят из нейронов связанных между собой, поэтому нейрон является главной частью нейронной сети. Нейроны выполняют только 2 действия: перемножают входные данные на веса и суммируют их и прибавляют смещение, и второе действие это активация.

Теперь подробнее про входные данные, веса, смещения и функцию активации.

Входные данные это данные которые получает нейрон из предыдущих нейронов или от пользователя.

Веса присваиваются каждому входу нейрона, изначально им присвоены рандомные числа. При обучении нейронной сети изменяется значение нейронов и смещений. На веса перемножаются входные данные которые поданы на нейрон.

Смещения присваиваются каждому нейрону, как и веса изначально смещения, это рандомные числа. Смещения облегчают и ускоряют обучение нейронной сети.

Функция активации которую мы будем использовать в нашей нейронной сети называется сигмоида. Формула сигмоиды имеет вид:

Эта функция заворачивает любое число от -∞ до +∞ в диапазон от 0 до 1.

Если расписать математически, задачи, которые выполняет нейрон то, получится 2 формулы: Обозначения:

f(x) — функция активации

x — сумма произведения входных данных с весами, и смещения

i — массив входных данных

w — массив весов

b — смещение

j — количество входных данных и весов

Алгоритм работы нейрона будет выглядеть так

Теперь реализуем этот алгоритм на языке программирования python.

Перед реализацией нейрона надо загрузить и подключить библиотеку numpy. Для загрузки библиотеки напишем в терминале Linux или Window:

Для подключения библиотеки к нашей программе напишем в начало программы:

Для удобства использования в больших программах и для простоты чтения кода мы реализуем класс Neuron, и напишем для него конструктор:

Конструктор класса получает как параметр количество входов для нейрона, и заполняет массив весов случайными числами, потом генерируем смещение.Также для работы нейрона нам надо инициализировать функцию активации. Выглядеть она будет так:

Функция получает входные данные, суммирует их и возвращает результат сигмоиды. Для работы функции активации нам надо написать функцию сигмоиды:

Эту функцию мы поместим в файл Math.py

Перед функцией мы опять подключим numpy:

Класс нейрона мы запишем в файл Neuron.py. И подключим в Neuron.py файл Math.py:

В итоге мы получаем 2 файла:

Neuron.py

Math.py

Эти файлы мы будем использовать в следующих статьях при построениях нейронных сетей.

И так, подведем итоги:

  1. Мы изучили принципы работы искусственных нейронов

  2. Изучили формулы, которые используются при работе нейронов

  3. Написали класс нейрона на языке программирования Python

Краткая история нейросетей

Прежде всего, отметим, что нейронные сети – это не единственные методы машинного обучения и искусственного интеллекта. Помимо нейросетей в классе обучения с учителем выделяют методы коррекции и обратного распространения ошибки (backpropagation), а также машину опорных векторов (SVM, Support Vector Machine), применение которой в задаче одноклассовой классификации я описывал в здесь. Еще среди ML-методов различают обучение без учителя (альфа- и гамма-системы подкрепления, метод ближайших соседей), обучение с подкреплением (генетические алгоритмы), частичное, активное, трансиндуктивное, многозадачное и многовариантное обучение, а также бустинг и байесовские алгоритмы .

Тем не менее, сегодня именно нейросети считаются наиболее распространенными ML-инструментами. В частности, они широко используются в задачах распознавания образов, классификации, кластеризации, прогнозирования, оптимизации, принятии управленческих решений, анализе и сжатии данных в различных прикладных областях: от медицины до экономики.

История нейросетей в ИТ начинается с 40-х годов прошлого века, когда американские ученые Маккалок, Питтс и Винер описали это понятие в своих трудах о логическом исчислении идей, нервной активности и кибернетике с целью представления сложных биологических процессов в виде математических моделей.

Здесь стоит упомянуть теоретическую базу нейросетей в виде теоремы Колмогорова-Арнольда о представимости непрерывных функций нескольких переменных суперпозицией непрерывных функций одной переменной. Эта теорема была доказана советскими учеными А.Н. Колмогоровым и В.В. Арнольдом в 1957 году, а в 1987 году переложена американским исследователем Хехт–Нильсеном для нейронных сетей. Она показывает, что любая функция многих переменных достаточно общего вида может быть представлена с помощью двухслойной нейронной сети с прямыми полными связями нейронов входного слоя с нейронами скрытого слоя с заранее известными ограниченными функциями активации (например, сигмоидальными) и нейронами выходного слоя с неизвестными функциями активации.

Из этой теоремы следует, что для любой функции многих переменных существует отображающая ее нейросеть фиксированной размерности, при обучении которой могут использоваться три параметра :

  • область значений сигмоидальных функций активации нейронов скрытого слоя;
  • наклон сигмоид нейронов этого слоя;
  • вид функций активации нейронов выходного слоя.

Еще одной ключевой вехой в истории нейросетей стало изобретение перцентрона Фрэнком Розенблаттом в 60-хх гг. XX века. Благодаря успешным результатам использования перцептронов в ограниченном круге задач (прогнозирование погоды, классификация, распознавание рукописного текста), нейросети стали весьма популярны среди ученых по всему миру. Например, в СССР нейросетями занимались в Институте проблем передачи информации ученые научной школы М. М. Бонгарда и А.П. Петрова (1963-1965 гг.). Однако, поскольку существовавшие на то время вычислительные мощности не могли эффективно реализовать теоретические алгоритмы на практике, исследовательский энтузиазм к этим ML-методам временно упал.

Следующая волна интереса к нейросетям началась спустя 20 лет, в 80-х годах прошлого века и, по сути, продолжается до сих пор. Здесь стоит отметить различные вариации сетей Кохонена и Хопфилда, развившиеся в модели глубокого обучения – тенденции, подробнее о которых мы поговорим далее .

Полезность нейрона

В случае,
если гиперплоскость нейрона не пересекает единичный гиперкуб в котором
находятся признаки (или значения выходов предыдущих нейронов), то
от такого нейрона обычно мало пользы.
Он не разделяет на две части входные данные (которые всегда принадлежат
интервалу .
Такой нейрон будет называться бесполезным.

Необходимо стремиться к тому, чтобы все нейроны сети были полезными.
Иногда бесполезность появляется и для плоскости, пересекающей гиперкуб,
если объекты любых классов оказываются с одной стороны этой плоскости.

Перед началом обучения параметры нейронов полагают равными случайным значениям.
При этом нейрон может сразу оказаться бесполезным.
Чтобы этого не произошло, можно использовать следующий алгоритм инициализации:

Компоненты вектора ω задаём случайным образом, например в диапазоне ,
где w ~ 1 — 10.
Затем, внутри единичного гиперкуба (или в некоторой его центральной части), выбираем
случайную точку
x={x01,…,x0n}.
Параметр сдвига задаём следующим образом:

w = —ω·x = -(w1x01 + … + wnx0n)
.
В результате гиперплоскость будет гарантированно проходить через гиперкуб.

Параметр сдвига стоит контролировать и в процессе обучения,
так чтобы нейрон был всё время полезным.
Здесь возможны два способа — геометрический и эмпирический.
В эмпирическом вычисляется среднее значение выхода каждого нейрона по обучающим объектам.
Если после прохождения через сеть всех обучающих примеров, средние значения <y>
некоторых нейронов близки к нулю или единице, то они считаются бесполезными.
В этом случае их можно «встряхнуть» случайным образом (возможно с сохранением вектора ω,
изменяя только параметр сдвига w).

На всех примерах в этом документе нейроны в сетях разукрашены в соответствии со значением
их <y>. Если <y> = 0.5, то нейрон белый,
если <y> = 0 — синий, а если
<y> = 1 — красный.
Насыщенный синий или красный цвета означают бесполезность нейрона.
В первых двух примерах, единственный нейрон получился очень полезным (белым), так как объекты
классов равновероятно находились справа и слева от линии (разделяющей гиперплоскости).

Кроме среднего значения выхода, важную роль играет волатильность нейрона σy,
равная среднеквадратичным отклонениям его выхода от среднего значения
<y>.
Чем волатильность меньше, тем
менее полезен нейрон. Действительно, в этом случае, не зависимо от значений входов,
он принимает одно и то же значение на выходе. Поэтому, без изменения выходных значений сети,
такой нейрон можно выбросить, сдвинув соответствующим образом параметры
нейронов, для которых бесполезный нейрон является входным.

Генетический Алгоритм

Третий наиболее интересный алгоритм обучения искусственных нейронных сетей — Genetic Algorithm. Он представляет собой упрощённую интерпретацию природного алгоритма, основанного на скрещивании результатов. То есть, по сути, происходит скрещивание результатов, выбор наилучших и формирование на их основе нового поколения.

В случае если результат не устраивает алгоритм повторяется пока поколение не становиться идеальным. Алгоритм может завершиться без достижения нужного результата если количество попыток будет исчерпано или же будет исчерпан время на мутацию. Этот алгоритм применим к процессу оптимизации веса нейронной сети, при заданной по умолчанию топологии.

При этом вес кодируется двоичным кодом и каждый результат определяется полным набором веса. Оценка качества происходит методом вычисления ошибки на выходе.

Нейронный слой

Один нейрон способен входной вектор превратить в одну точку, однако по условию мы хотим получить несколько точек, так как выходной вектор Y может иметь произвольную размерность, определяемую лишь конкретной ситуацией (один выход для XOR, 10 выходов для определения принадлежности к одному из 10 классов и т.д.). Как же нам получить n точек, преобразуя элементы входного вектора X? Оказывается, всё довольно просто: для того, чтобы получить n выходных значений, необходимо использовать не один нейрон, а n. Тогда для каждого из элементов выходного вектора Y будет использовано ровно n различных взвешенных сумм от вектора X. То есть мы получаем, что

Если внимательно посмотреть, то оказывается, что написанная выше формула является определением умножения матрицы на вектор. И действительно, если взять матрицу W размера n на m и умножить её на вектор X размерности m, то получится другой вектор размерности n, то есть ровно то, что нам и нужно. Таким образом, получение выходного вектора по входному для n нейронов можно записать в более удобной матричной форме: , где — матрица весовых коэффициентов, — входной вектор и — выходной вектор. Однако полученный вектор является неактивированным состоянием (промежуточным, невыходным) всех нейронов, а чтобы получить выходное значение,, необходимо каждое неактивированное значение подать на вход функции активации. Результат её применения и будет выходным значением слоя.


Пример нейронной сети с двумя входами, пятью нейронами в скрытом слое и одним выходом

Забегая вперёд скажем о том, что нередко используют последовательность нейронных слоёв для более глубокого обучения сети и большей формализации данных. Поэтому для получения итогового выходного вектора необходимо проделать описанную выше операцию несколько раз подряд от одного слоя к другому. Тогда для первого слоя входным вектором будет X, а для всех последующих входом будет являться выход предыдущего слоя. К примеру, сеть с 3 скрытыми слоями может выглядеть так:


Пример многослойной нейронной сети

Заключение

Как мы видим, нейрогибридная сеть CLIP — это действительно новый взгляд на объединение NLP и CV. Последние несколько лет мы наблюдали триумфы в области обработки естественного языка, и языковые модели действительно наделали много шума, совершив новую революцию и, в очередной раз, отложив новую «зиму» искусственного интеллекта в долгий ящик. Совсем недавно мы начали наблюдать явление, когда технологии, вроде бы изначально присущие только NLP, стали бить рекорды в компьютерном зрении: Vision Transformers. Методы few-shot и zero-shot learning проникают в сферу компьютерного зрения уже благодаря гибридным nlp и cv моделям. Посмотрим, что нас ждет дальше, и какие еще модели и методы пополнят наши славные ряды!Кто теперь с нами? CLIP — устойчивый классификатор, который не нужно даже обучать, и лучший друг DALL·E!