Каниа Алексеевич Кан - Нейронные сети. Эволюция

– отрастание или отмирание некоторых частей тела), вместе с тем
модифицируя его математический аппарат.
Вносить изменения будем не кардинальные, опираясь на старые компоненты, будем
постепенно, лишь слегка их модифицировать. Тем самым, действуя похожим образом как в
реальных условиях, сама природа.
В процессе такой эволюции, созданные нами нейроны, научатся взаимодействовать
между собой, объединяясь в сети.

Как мы будем это делать
Все сказанное будет подкрепляться теорией. Сначала на простейших принципах
линейной функции, создадим наш первый искусственный нейрон. Подтвердим практически
его работу – на языке Python выполним задачу по классификации, обучим наш нейрон, в
результате чего, он самостоятельно проанализирует данные и классифицирует их. Тем
самым максимально автоматизируя процесс классификации. Более того, подавая на вход
обученного нейрона новые данные, которые он еще не видел, получим на выходе – верный
ответ. Это будет наш первый искусственный интеллект!
Цифровой мир и живая природа очень многообразна. Для выживания в ней,
необходима наилучшая приспособляемость к окружающей среде. В живой природе виды
эволюционируют, в результате чего приобретают новые навыки и способности для
выживания. Так же, когда нашему нейрону потребуется решать задачи, на решение которых,
на текущем этапе своей эволюции, он не способен, то для его выживания в цифровом мире,
ему тоже будут необходимы новые навыки. Осваивая новые математические принципы,
лежащую в основе работы нашего будущего нейрона, мы будем на их основе его немного
модифицировать.
Ну и конечно же, подкрепим всё практикой. Разработанные нами алгоритмы, будем
применят на языке программирования – Python. Так как, новые математические алгоритмы –
модификация предыдущих, то и здесь пойдем по пути постепенного изменения кода. В
следствие внесения необходимых изменений в предыдущую программу на Python, и
выполнив её, убедимся, что наш нейрон стал еще лучше выполнять предыдущие задачи, или
вовсе приобрел способности к выполнению новых. В результате выполнения одной из таких
программ, наш обученный нейрон сможет распознавать рукописные цифры! А это уже
серьезно!
Все примеры, которые будут реализованы в Python, можно без труда скачать по
следующей ссылке:
https://github.com/CaniaCan/neuralmaster
В дальнейшем, мы не раз повторим процесс эволюции к нашему искусственному
нейрону. Добавим к нему множество входов и выходов, попутно добавим в его структуру
условие – функцию активации. Соответственно узнаем, что такое функции активации,
реализуем самые распространённые из них, такие как – единичная функция, сигмоида,
RELU, гиперболический тангенс, Softmax.
Следующим этапом нашей эволюции, будет взаимодействие нейронов. Научим их
общаться между собой. Или говоря иными словами – объединим в сети. Что в свою очередь,
потребует новых навыков и знаний. Словом, теперь мы станем называть нейроны
участвующие в её “жизнедеятельности”, нейронной сетью.
На основе таких сетей, на Puthon, напишем программу, способную распознавать
рукописные цифры из большой базы данных – 60000 примеров рукописных цифр.

И наконец, мы создадим свёрточную нейронную сеть, и научим её, на той же базе,
распознавать рукописные цифры.

ГЛАВА 1
Основа для создания искусственного нейрона
Где используются нейронные сети
Современные вычислительные машины выполняют математические операции с
огромной скоростью. Решения различных арифметических и логических операций с числами
– суть работы любого компьютера.
Сложение чисел с очень большой скоростью – это огромное преимущество компьютера
над мозгом человека. Сложение больших чисел у человека вызывает затруднение, не говоря
о скорости их вычисления.
Но есть задачи, с которыми наш мозг справляется куда эффективнее любого
компьютера. Если мы взглянем на изображение ниже, то легко можем распознать что на нем
изображено:

Вы без труда узнаете, что изображено на картинке, так как наш мозг идеальное
средство для анализа изображения и его классификации. А вот компьютеру, напротив, очень
трудно решать подобные задачи.
Но мы можем использовать вычислительные ресурсы современных компьютеров для
моделирования работы мозга человека – искусственной нейронной сети.

Как устроены биологические нейронные сети
Что такое биологический --">