Искусственный интеллект

Если говорить самым простым языком, то развёрточная нейронная сеть строит иерархические представления свёрточной нейросети, к которой подключена. При этом в рассмотрение принимаются все карты признаков и параметры, которые были получены во время обучения свёрточной нейросети. Развёрточная нейронная сеть как бы пытается восстановить тот сигнал, который распознавала свёрточная нейросеть, но из-за большого количества нелинейных и необратимых преобразований это удаётся сделать лишь частично. Однако развёрточная нейросеть подключена к каждому свёрточному слою свёрточной нейросети и восстанавливает изображения для всех свёрточных слоёв, обучаясь параллельно. В итоге получается нейронная сеть, которая позволяет «видеть» то, как обучена свёрточная нейронная сеть и хотя бы отчасти объяснять результаты.

Перейдём к следующему важному варианту архитектуры искусственных нейронных сетей. Это генеративно-состязательная сеть (GAN), которая предназначена для обучения без учителя. Генеративно-состязательная нейронная сеть составлена из двух подсетей. Одна из них (сеть G – генеративная сеть) генерирует различные образцы, а вторая (сеть D – дискриминационная сеть) – отличает правильные образцы от неправильных. Для целей машинного обучения сети G и D имеют противоположные задачи, и между ними организуется «антагонистическая игра», т. е. игра, в которой участвуют два игрока, выигрыши которых противоположны. Сеть G генерирует образец (например, изображение), начиная со смешивания некоторых исходных образцов, используя случайные значения своих скрытых параметров (весовых коэффициентов). После генерации образца сеть D пытается отбраковать те образцы, которые выглядят неприемлемо, и результат работы этой сети подаётся на вход сети G, которая при помощи метода обратного распространения ошибки перестраивает свои весовые коэффициенты так, чтобы «обмануть» сеть D. В итоге на каждой итерации генерируемые образцы становятся всё лучше и лучше.

Обычно в качестве сети D берётся свёрточная сеть глубокого обучения – ну просто потому, что именно свёрточные сети, как уже описано, лучше всего занимаются распознаванием образов, а дискриминационная сеть должна именно распознавать образы, которые создаёт генеративная сеть. А в качестве последней используются те сети, которые могут генерировать образы. И вообще говоря, сегодня именно генеративные нейронные сети находятся на пике интереса, и здесь могут быть самые разные варианты нейросетей. Например, генеративно-состязательные нейронные сети нашли очень широкое применение в вопросе так называемого машинного творчества.

Финский учёный в области искусственного интеллекта Теуво Кохонен предложил несколько интереснейших концепций в рамках машинного обучения и искусственных нейронных сетей, из-за чего он стал наиболее часто цитируемым финским учёным. В частности, им предложены:

• фундаментальная теория ассоциативной памяти;

• особенный алгоритм обучения нейронных сетей;

• особый класс нейронных сетей (нейронные сети Кохонена);

• самоорганизующиеся карты Кохонена;

• модель нейрона и специального слоя (слой Кохонена).

Наибольший интерес представляет самоорганизующаяся карта Кохонена. Это особая архитектура нейронной сети Кохонена для обучения без учителя. Карта решает задачи кластеризации и снижения размерности и применяется для решения задач моделирования, прогнозирования, выявления наборов независимых признаков, поиска закономерностей в больших массивах данных, квантизации признаков к их ограниченному числу индексов и некоторых других.

Самоорганизующаяся карта Кохонена получает на вход массив многомерных данных и проецирует его на двумерную плоскость, «раскрашивая» её и получая что-то вроде разноцветной административной карты территории (отсюда и название архитектуры). От разработчика или аналитика необходимо только задание количества кластеров, на которые необходимо разбить входной массив, а дальше нейросеть всё сделает самостоятельно.

Самоорганизующаяся карта Кохонена

Очень интересный подход предложили несколько учёных в 2014 г. В рамках него искусственную нейронную сеть совместили с внешней памятью, ведь произвольный доступ к памяти является критически важной функцией при обработке информацией. И компьютеры, и мозг человека работают с тем или иным видом памяти, к которой можно обращаться более или менее произвольно. Так вот, в предлагаемой архитектуре, которая была названа «нейронной машиной Тьюринга», нейронная сеть получает входную информацию и выдаёт выходную информацию не только во взаимодействии с внешним миром, но и использует внутреннюю память в виде матрицы чисел. Ячейки этой матрицы-памяти индексируются при помощи так называемых нечётких индексов, что позволяет нейросети обращаться ко всем ячейкам как бы одновременно, получая их линейную комбинацию.