Алгоритмы обучения нейронной сети: наиболее распространенные варианты

Тема алгоритмов обучения нейронной сети, безусловно, достаточно объёмна. Наиболее распространенные варианты алгоритмов обучения не слишком много. Они могут быть разделены на две основные категории: супервизионные методы и несупервизионные методы.

Супервизионные алгоритмы — это те, которые используют внешние данные для обучения сети. В основном это будут различные типы машинного обучения. Рассмотрим наиболее распространенные из них:

• Логическое программирование;
• Метод обратного распространения ошибки;
• Стохастический градиентный спуск;
• Нарастающее обучение градиента;
• Обратное расстояние Макса.

Несупервизионные алгоритмы используют ненаблюдаемые (внутренние) данные при обучении. Это может быть любой тип природной энергии, например, звук, изображения или видео. Такие алгоритмы обычно требуют большого количества данных для обучения, поэтому мы обычно используем несколько разных алгоритмов. Используемые алгоритмы включают:

• Контрастное обновление градиента;
• Контрастное обучение барьера;
• Метод долгосрочной корреляции;
• Обучение с учителем и без учителя;
• Адаптивная температурная схема.

В заключение хочется отметить, что каждый алгоритм имеет свои особенности и сильные и слабые стороны, определяющие его применимость для определенных задач. Поэтому основным принципом при выборе алгоритма является использование эффективнейшего алгоритма для представленной задачи.

Нейронная сеть и возможность ее обучения

Нейронная сеть - это эффективная техника машинного обучения, позволяющая компьютерам осуществить вычисления таким же образом, как это делают люди. Она создается, основываясь на архитектуре мозга, и имеет слои, которые представляют разные функции человеческих мозговых процессов. От процесса обучения нейронной сети зависит точность ее предсказаний.

Нейронные сети могут обучаться с помощью различных алгоритмов, и в зависимости от применяемых им данных, алгоритма обучения и типа задачи, которую нужно решить, эффективность нейронной сети различается. Наиболее распространенными являются:

• Стохастический градиентный спуск;
• Обратное распространение частотных сигналов;
• Глубокое обучение.

Практически любая нейронная сеть может быть обучена при наличии целевых данных, которые помогают ей адаптироваться к состоянию, когда необходимо выполнить определенную функцию. Эти данные иногда называют входящими данными, которые нейронная сеть использует для принятия определенных решений. После этого данные сравниваются с правильно известным выходным значением, и после этого происходит обучение. Обученная нейронная сеть может давать более точные и достоверные предсказания, чем при использовании без обучения.

2 типа обучения нейронных сетей

Обучение нейронных сетей разделяется на две главные категории: супервизии и полносвязанное обучение. Подробнее рассмотрим их подробнее:

Супервизия - одна из наиболее распространенных форм обучения нейронных сетей. Он предполагает использование данных с известным результатом для "настройки" весов и связей между нейронами в нейронной сети. Полная супервизия имеет две части: поиск по сети и обучение. Во время поиска по сети входные данные проходят через нейронную сеть и выходное значение сравнивается с известным нам результатом. После этого происходит обучение, в котором происходит обратная связь, позволяющая обновить весовые коэффициенты и связи, делая выход ближе к требуемому результату.

Полносвязное обучение - другой вид обучения нейронной сети, работающий без заранее известных данных. Основой алгоритма является цикл на каждый пример. Пример подается входам сети и выход проверяется с требуемым результатом. Если выход отличается от нужного, происходит обновление весов и связей, до тех пор, пока не будет достигнут желаемый результат. На фоне супервизии полносвязное обучение медленнее и требует больше памяти, но впрочем легко интерпретируемо и надежно.

3 наиболее распространенных алгоритма обучения нейронных сетей

Одним из самых важных аспектов при обучении нейронных сетей является алгоритм обучения. В данной статье мы рассмотрим 3 наиболее популярных алгоритма обучения нейронных сетей:

• Алгоритм обратного распространения ошибки (Backpropagation).
• Стохастический градиентный спуск (Stochastic Gradient Descent).
• Алгоритм одномерной оптимизации (One-Dimensional Optimization).

Алгоритм обратного распространения ошибки (Backpropagation) является самым основным алгоритмом для оптимизации нейронных сетей. Он использует процесс по которому сеть начинает с исходного входа, а затем использует градиентный спуск, чтобы определить путь назад и изменить свои входные веса.

Стохастический градиентный спуск (Stochastic Gradient Descent), или SGD, является одним из наиболее распространенных алгоритмов обучения для нейронных сетей. Он отделяет обучающие данные на части и использует их одну за другой для многократного улучшения весов сети меньшего набора данных. Это позволяет сети оценить ошибку на актуальных данных и быстро изменить вес для правильной задачи.

Алгоритм одномерной оптимизации (One-Dimensional Optimization) является методом, который подходит для обучения нелинейным нейронным сетям. Он совмещает методы аналитической градиентной оптимизации и градиентного спуска, чтобы быстрее изменять веса сети. Этот алгоритм использует несколько шагов для достижения своей цели, таких как анализ функции, применение аналитического градиента, принятие решения и поиск точки локальной минимальности.