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Comment fonctionnent les réseaux de neurones et à quoi servent de tels systèmes ? C'EST À DIRE. Le projet Deep Dream de Google Veuillez expliquer comme si j'avais cinq ans.
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Ce ne sera donc pas ELI5 , mais ça devrait convenir aux lycéens . Alors que les réseaux de neurones sont calqués sur notre compréhension du cerveau humain, même les plus compliqués sont très simples par rapport au cerveau. L' utilisation principale des réseaux de neurones est de pouvoir prendre en entrée certaines données que nous connaissons sur une observation , telles que les pixels d' une image , et d' attribuer une étiquette ou une classification à l' observation , telle que " chat " ou " pas un chat " . visage humain " . À l'échelle des réseaux que nous utilisons, il peut être plus utile de penser aux réseaux en termes de types de données qu'ils peuvent discriminer. Tout d'abord, comme robustoutlier mentionné, chaque neurone multiplie simplement chaque entrée par un poids (ces poids sont ce qui est "formé" dans un réseau), puis additionne ces valeurs. La sortie du neurone est alors fonction de cette somme. Cela devient peut-être un peu compliqué ici, mais il est important que cette fonction soit non linéaire, sinon le réseau entier pourrait être remplacé par une seule transformation linéaire (également connue sous le nom de multiplication du vecteur d'entrée par une matrice) et aura une utilité limitée. Comme exemple de ce qui peut être discriminé, imaginez que vous ayez une ligne graphique, avec des points dessus. vous avez un point en ( 0 ) , qui devrait être étiqueté " chat " , et un en ( 1 ) , qui devrait être étiqueté " chien " . C'est très facile à classer. Un seul neurone pourrait prendre en entrée la coordonnée x , 0 pour chat et 1 pour chien , et avoir un seuil de 0,5 . Maintenant, disons que vous avez des données qui ne peuvent pas être approximées avec un neurone : ( 0)-cat , ( 1)-dog , ( 2)-cat . Un réseau comme celui-ci ( très simplifié , neurones entre parenthèses , celui de droite prend les deux de gauche en entrée ) pourrait résoudre cela : x - ( x > 0,5 ? ) - * 0,5 - > (= 1 ? ) - > " chien " x - ( x < 1,5 ? ) - * 0,5 - > Essentiellement , les deux premiers font une partie du travail ( en éliminant l' un des points de chat ) , puis le dernier combine ce travail . Chaque couche d'un réseau déforme les données d'entrée de telle manière que la couche suivante a une tâche plus facile de les classer. C'est un article de blog vraiment intéressant, même si vous ne le comprenez pas, je pense qu'il contient de superbes visualisations. URL_0 Il y a d'autres choses vraiment intéressantes à garder à l'esprit . Tout d'abord, il a été démontré qu'un réseau avec une seule couche cachée peut se rapprocher de n'importe quelle fonction. ( ceci est quelque peu simplifié , URL_2 ) . Alors vous vous demandez peut-être pourquoi ils font de plus grands réseaux. La réponse à cela est généralement les limites de la formation. Il peut être très lent de former de tels réseaux, et vous pouvez également avoir des données incomplètes à apprendre (c'est-à-dire que tous les emplacements possibles de chats ne sont pas marqués sur le graphique). Des réseaux « plus profonds » avec plus de couches cachées peuvent aider à cela. Vous pouvez également entendre parler de réseaux récurrents (RNN). Ceux-ci permettent aux sorties d'une couche de se réinjecter dans les neurones de la même couche ou avant. Cela permet au réseau d'avoir une "mémoire". Certaines tâches, telles que la reconnaissance de la parole humaine, nécessitent que le réseau garde une trace de ce qu'il a vu auparavant, et c'est donc une façon de le faire. Un autre est le réseau convolutif (CNN), c'est là que de petits réseaux sont formés pour une tâche donnée, par exemple la détection d'un bord dans une image, puis beaucoup d'entre eux sont utilisés sur de petites sections de l'image d'entrée. Cela a l'avantage de ne pas avoir à s'entraîner pour la taille complète du problème. L'entraînement d'un détecteur de bord pour des entrées de 100 pixels par exemple est beaucoup plus facile que pour des entrées de l'image entière. Les sorties de tous ces petits détecteurs de bord (ou de la tâche qu'ils effectuent) sont ensuite introduites dans un autre réseau où ces informations peuvent être utilisées. Enfin, ce site est idéal pour expérimenter et voir quelles sortes de données étranges vous pouvez classer en utilisant différentes conceptions de réseau. URL_1