Процесс обучения нейронных сетей
Обучение – одно из важнейших для пользователя свойств нейросети. Именно возможностью обучаться она отличается от большинства других систем, которые постоянно требуют помощи, вмешательства и настройки со стороны пользователя или службы поддержки
Что же такое обучение применительно к нейросетям и как оно происходит?
Структура процесса обучения нейросети
Чем обучение нейросети отличается, к примеру, от процесса обучения студента, читающего учебник? На самом-то деле – ничем, потому что человеческий мозг – это и есть нейросеть. Однако если со стороны стороннего наблюдателя (да и самого студента) процесс обучения выглядит как восприятие и усвоение новых знаний, то со стороны нейросети всё немного иначе.
1. Нейросеть получает внешний импульс (раздражитель, в самом широком значении этого слова).
2. В процессе обработки этого импульса нейросеть перестраивается.
3. В будущем, получая подобный сигнал, нейросеть обрабатывает его немного иначе. Или совсем иначе.
Тот же учебник, независимо от области знаний, выполняет как раз такую функцию: «перенастраивает» (осознанно для человека) нейросеть его мозга.
Например, информация о том, что нельзя тушить горящий утюг водой, перестроит работу нейросети мозга в подобной ситуации, и человек, в идеале, выберет другой сценарий поведения и не допустит этой опасной ошибки.
Знание о том, что на ноль делить нельзя, поможет школьнику правильно решить ряд задач и уровнений в будущем.
А тот факт, что перенос краткосрочных позиций на следующие торговые сутки обычно приводит к негативным результатам, «научит» искусственную нейросеть, осуществляющую торговлю (или нейросеть мозга трейдера, торгующего самостоятельно) больше так не делать.
Основные параметры, которые меняются в процессе обучения нейросети – это веса и пороги импульсов.
• Веса: в зависимости от параметров настройки нейросети, она способна придавать больше или меньше значения каждому сигналу, усиливать его или ослаблять.
• Пороги: на определённых участках нейросети происходит измерение веса сигнала, а далее может наблюдаться алгоритм сравнения его с определённым значением. Если вес сигнала больше или равен – он пропускается дальше, если меньше – он гасится.
Обучение «с учителем» и «без учителя»
В данном случае под «учителем» понимается заранее известное значение, к которому нейросеть должна привести входные данные. Такой вариант часто используется для нейросетей простой структуры.
Но полезно помнить, что биологические нейросети обучаются без учителя, и всё что служит критерием правильности – это то, чтобы в сходных ситуациях (при получении похожих импульсов) ответы нейросети были примерно одинаковыми.
