Нейрондық желі деген не? Нейрондық желілер қалай жұмыс істейді
Нейрондық желі — деректердегі заңдылықтарды үйренетін машиналық оқыту моделі. Ол ақпаратты нейрондар немесе түйіндер деп аталатын шағын есептеу элементтерінің өзара байланысқан қабаттары арқылы өткізеді. Оны қысқаша нейрожелі деп те атайды.
Бүгінде AI-мен байланысты көптеген технологиялар — сөйлеуді тану, сурет генерациясы, тілдік модельдер, ұсыныс жүйелері және заманауи дауыс синтезі — нейрондық желілерге сүйенеді.
Негізгі идея естілгеннен қарапайым: ақпарат кіріске түседі, байланысқан нейрондар қабаттарынан өтеді және шығыста нәтижеге айналады.
Оқыту кезінде желі болжам жасайды, қаншалықты қателескенін өлшейді және ішкі байланыстарын өзгертеді. Бұл процесс көп рет қайталанған сайын, модель пайдалы заңдылықтарды біртіндеп үйренеді.
Неліктен ол «нейрондық желі» деп аталады?
Атауы мидағы биологиялық нейрондармен жасалған ұқсастықтан шыққан.
Адам миында бір-бірімен байланысқан орасан көп нейрон бар. Жасанды нейрондық желілер де көптеген қарапайым элементтің бірге жұмыс істеуі идеясын қолданады, бірақ олар мидың цифрлық көшірмесі емес.
Жасанды нейрон, негізінен, шағын математикалық амал орындайды. Ол сандарды қабылдайды, оларды біріктіреді, нәтижені түрлендіреді және ақпаратты әрі қарай береді.
Нейрондық желінің күші бір жасанды нейронның «ақылды» болуында емес, көптеген нейронның қабаттар арқылы байланысып, бірге үйренуінде.
Нейрондық желі қалай құрылған?
Қарапайым нейрондық желі әдетте үш түрлі қабаттан тұрады: кіріс қабаты, бір немесе бірнеше жасырын қабат және шығыс қабаты. Ақпарат олар арқылы дәл осы ретпен өтеді.
Кіріс қабаты
Кіріс қабаты модельге берілген ақпаратты қабылдайды.
Тапсырмаға қарай кіріс мыналарды білдіруі мүмкін:
- суреттегі пиксельдер;
- сенсор өлшемдері;
- клиент туралы ақпарат;
- аудиосигнал бөліктері;
- сөздер немесе токендерді білдіретін сандар.
Нейрондық желі сандармен жұмыс істейді, сондықтан нақты әлемдегі ақпарат алдымен сандық түрде көрсетіледі.
Жасырын қабаттар
Жасырын қабаттарда заңдылықтарды өңдеудің негізгі бөлігі жүреді.
Әр нейрон алдыңғы қабаттан мәндер алады, есептеу орындайды және нәтижені келесі қабатқа береді.
Алғашқы қабаттар салыстырмалы түрде қарапайым белгілерді үйренуі мүмкін. Кейінгі қабаттар оларды біріктіріп, күрделірек белгілерді қалыптастырады.
Мысалы, суретті тану жүйесінде алғашқы қабаттар шеттерге немесе қарапайым пішіндерге жауап беруі мүмкін, ал кейінгі қабаттар нысанды тануға көмектесетін күрделі комбинацияларды үйренеді.
Шығыс қабаты
Шығыс қабаты желінің соңғы нәтижесін береді.
Нәтиже тапсырмаға байланысты. Мысалы:
- суретте мысық бар болуының ықтималдығы;
- сөйлемдегі келесі токеннің болжамы;
- болжамды баға сияқты сан;
- «спам» немесе «спам емес» сияқты санат;
- бірнеше ықтимал сөйлеу дыбысына арналған ықтималдықтар.
Нейрон нақты не істейді?
Нейрон кіріс ретінде бір немесе бірнеше сан қабылдайды.
Бірақ барлық кіріс мәндері бірдей маңызды емес. Сондықтан нейрондық желілерде салмақтар қолданылады.
Салмақ бір сигналдың келесі есептеуге қаншалықты күшті әсер ететінін анықтайды. Оны реттеуге болатын шағын коэффициент ретінде елестетуге болады.
Қарапайым нейрон төрт қадаммен жұмыс істейді:
- Кіріс мәндерін қабылдайды.
- Әр мәнді өз салмағына көбейтеді.
- Нәтижелерді қосады.
- Қосындыны активация функциясы арқылы өткізіп, нәтижені әрі қарай береді.
Активация функциясы желіге қарапайым сызықтық қатынастан күрделірек байланыстарды үйренуге көмектеседі.
Негізгі идеяны түсіну үшін бұл есептеулерді қолмен орындаудың қажеті жоқ. Маңыздысы — желіде көптеген реттелетін мәндер бар, ал оқыту олардың қай үйлесімі жақсы жұмыс істейтінін анықтайды.
Нейрондық желі қалай үйренеді?
Оқыту басында нейрондық желі дұрыс шешімді әдетте білмейді. Оның салмақтары бастапқы мәндерден басталады, сондықтан алғашқы болжамдар нашар болуы мүмкін.
Үйрену қайталанатын цикл арқылы жүреді:
- Желіге мысал беріледі.
- Желі болжам жасайды.
- Болжам дұрыс жауаппен салыстырылады.
- Қате өлшенеді.
- Салмақтар өзгертіледі.
- Цикл қайталанады.
Модель қатесін өлшейтін мән көбіне loss деп аталады.
Оқытудың мақсаты — осы loss мәнін азайту.
Backpropagation деп аталатын әдіс әр салмақтың қатеге қаншалықты үлес қосқанын анықтауға көмектеседі. Содан кейін оңтайландыру алгоритмі болашақ болжамдар жақсаратындай бағытта салмақтарды жаңартады.
Бұл процесс көптеген мысал бойынша қайта-қайта орындалады.
Желі бағдарламашы жазған нұсқаулар тізімін жай ғана жаттап алмайды. Оның орнына ол деректерден пайдалы сандық заңдылықтарды үйренеді.
Қарапайым мысал: сөйлеуді тану
Сөйлеуді тану нейрондық желілердің неге қуатты екенін түсіндіретін жақсы мысал.
Мысалы, біреу «Сәлем» деді делік.
Компьютер үшін бұл жазба бастапқыда сөз емес, уақыт бойынша өзгеретін аудиосигнал ретінде көрінеді.
Нейрондық желі бұл сигналды бірнеше қабат арқылы өңдей алады:
- Аудиосигнал
- Төмен деңгейлі дыбыс заңдылықтары
- Сөйлеу белгілері
- Ықтимал дыбыстар немесе токендер
- Мәтін
Әртүрлі қабаттар әртүрлі деңгейдегі көріністерді үйрене алады. Желінің бір бөлігі қысқа акустикалық үлгілерге жауап берсе, кейінгі бөліктер уақыт бойынша ақпаратты біріктіріп, қай дыбыс немесе сөз ықтималырақ екенін анықтайды.
Осы себепті нейрондық желілер заманауи speech-to-text (STT) жүйелерінде кең қолданылады.
Нейрондық желілер дауыстық AI-дің басқа бөліктерінде де бар. Заманауи text-to-speech (TTS) жүйелері айтылым, уақыт, интонация және аудио генерациясы заңдылықтарын үйрену үшін нейрондық модельдерді қолданады. NeuronAI ішінде де STT, TTS және тілдік модельдер дауыстық AI жұмыс процестерінде бірігеді — қолданушыға қарапайым көрінетін бір өнімнің артында бірнеше нейрондық модель қатар жұмыс істей алады.
Сондықтан жүйе сөйлеуді тыңдап, тілді түсініп және дауыстық жауап жасағанда, бір қарапайым қолданушы тәжірибесінің артында бірнеше әртүрлі нейрондық желі бірге жұмыс істеуі мүмкін.
Бұл терең оқытумен қалай байланысты?
Нейрондық желілер мен терең оқыту бір-бірімен тығыз байланысты, бірақ олар дәл бір ұғым емес.
Нейрондық желі — модельдің жалпы құрылымы.
Терең оқыту әдетте бірнеше өңдеу қабаты және көбіне өте көп параметрі бар нейрондық желілерге негізделген машиналық оқытуды білдіреді.
Байланысты былай есте сақтауға болады:
- Машиналық оқыту — деректерден үйренетін модельдердің кең саласы.
- Нейрондық желілер — машиналық оқыту модельдерінің бір түрі.
- Терең нейрондық желілер — қабаттары көп нейрондық желілер.
- Терең оқыту — осындай терең желілерді құру және оқыту.
Қазіргі үлкен тілдік модельдер, жетілдірілген сөйлеу жүйелері және көптеген компьютерлік көру модельдері терең нейрондық желі архитектураларын қолданады.
Мұндағы deep сөзі модельдің адам сияқты «терең ойлайтынын» емес, үйренілетін бірнеше қабат бар екенін білдіреді. Бұл терминдердің айырмашылығын AI vs ML vs DL мақаласында толығырақ түсіндірдік.
Нейрондық желілер қайда қолданылады?
Нейрондық желілер кіріс пен шығыс арасындағы байланысты бірнеше қолмен жазылған ережемен сипаттау қиын болғанда пайдалы.
Кең тараған қолданулар:
- сөйлеу: транскрипция, сөйлеушіні тану, дауыс синтезі;
- тіл: аударма, мәтінді қысқаша мазмұндау, чат-боттар, үлкен тілдік модельдер;
- компьютерлік көру: суретті тану, нысандарды анықтау, сурет генерациясы;
- ұсыныстар: өнімдер, видеолар, музыка немесе контентті ранжирлеу;
- болжау: сұранысты, мінез-құлықты немесе басқа сандық нәтижелерді болжау;
- ғылым және инженерия: сигналдарды, заңдылықтарды және күрделі деректер жиындарын талдау.
Олар әсіресе пайдалы оқыту деректері көп болған жағдайда тиімді жұмыс істейді.
Нейрондық желі әрқашан ең жақсы таңдау ма?
Жоқ.
Нейрондық желілер өте қуатты болуы мүмкін, бірақ олардың өзіндік шығыны бар.
Оларға мыналар қажет болуы мүмкін:
- үлкен көлемдегі оқыту деректері;
- айтарлықтай есептеу қуаты;
- мұқият бағалау;
- сапалы оқыту үшін уақыт пен тәжірибе.
Кейбір тапсырмаларда қарапайым машиналық оқыту әдісі жылдамырақ, арзанырақ, түсіндіру оңайырақ және толық жеткілікті болуы мүмкін.
Нейрондық желілер де қателеседі. Егер оқыту деректері сапасыз, теңгерімсіз немесе нақты өмірдегі деректерден тым өзгеше болса, модель дұрыс емес заңдылықтарды үйренуі мүмкін.
Сондықтан үлкенірек нейрондық желі автоматты түрде жақсырақ шешім деген сөз емес.
Нейрондық желілер адам сияқты ойлай ма?
«Ойлау» сөзінің кәдімгі мағынасында — жоқ.
Нейрондық желі кіріс пен шығыс арасындағы математикалық байланыстарды үйренеді. Оның әрекеті ақылды көрінсе де, бұл оның әлемді адам сияқты түсінетінін білдірмейді.
Мимен ұқсастық байланысқан нейрондар идеясын түсіндіруге пайдалы, бірақ қазіргі нейрондық желілер — инженерлер құрастырған математикалық жүйелер.
Бұл айырмашылық тілдік, дауыстық немесе визуалдық модельдерді нақты өнімдерде қолданғанда әсіресе маңызды. Сенімді көрінетін болжам да қате болуы мүмкін.
Есте сақтаудың ең оңай жолы
Егер тек бір ойды есте сақтасаңыз, мынау болсын:
Нейрондық желі — деректерден үйреніп, ішкі байланыстарының күшін өзгерту арқылы жұмысын жақсартатын өзара байланысқан есептеу элементтерінің жиынтығы.
Немесе одан да қысқа: желі болжам жасайды, қатесін өлшейді, салмақтарын өзгертеді және қайтадан байқап көреді.
Жеке есептеулер қарапайым. Күш олардың көп санын біріктіруден және дұрыс параметрлерді деректерден үйренуден пайда болады.
Дәл осы негізгі идея қазіргі AI-дің үлкен бөлігінің негізінде жатыр — айтылған сөйлемді танудан бастап мәтін, сурет және табиғи естілетін дауыс жасауға дейін.