Hluboké učení, podmnožina umělé inteligence, která změnila řadu odvětví, včetně počítačového vidění, zpracování přirozeného jazyka a rozpoznávání řeči, je v zásadě založeno na neuronových sítích. Tento článek se bude zabývat vnitřním fungováním konvolučních neuronových sítí (CNN), analyzuje, jak umožňují hluboké učení, a nabídne pohled na nejefektivnější způsob popisu neuronových sítí. Podíváme se také na tři hlavní přístupy k učení neuronových sítí.
Neuronová síť je v podstatě výpočetní model, který vychází z neuronové architektury lidského mozku. Tvoří ji síť umělých neuronů, zkráceně „neuronů“. Vrstvy, které tuto síť neuronů tvoří, obvykle zahrnují vstupní vrstvu, jednu nebo více skrytých vrstev a výstupní vrstvu. Každý neuron přijímá příchozí signály, počítá a odesílá výsledek do následující vrstvy. Význam každého vstupního signálu je založen na jeho váze neboli stupni propojení mezi neurony.
V kontextu neuronových sítí se hlubokým učením rozumí fáze učení, během níž síť zjišťuje, jak oddělit hierarchické reprezentace od nestrukturovaných dat. Toho se dosahuje pomocí dvoukrokové techniky nazývané zpětné a dopředné šíření. Provádějí se výpočty po vrstvách, zatímco vstupní data jsou do sítě dodávána během dopředného šíření. Poté se vypočítá rozdíl mezi výstupem generovaným sítí a předpovídaným výstupem – známý jako chyba.
Úprava vah v neuronové síti za účelem snížení chyby se označuje jako zpětné šíření, známé také jako zpětné šíření. Váhy jsou iterativně aktualizovány na základě gradientu chyby pomocí optimalizačního postupu, jako je sestup po gradientu. Síť nakonec získá schopnost předpovídat události s větší přesností díky neustálému upravování vah.
Specifická forma neuronové sítě zvaná konvoluční neuronová síť (CNN) se často používá pro aplikace rozpoznávání obrazu. Sítě CNN jsou vynikající při identifikaci prostorových vztahů v obrazech, protože jsou vytvořeny tak, aby se podobaly zrakové kůře lidského mozku. K tomu se používají konvoluční vrstvy, které na vstupní data aplikují filtry a extrahují charakteristiky, jako jsou hrany, textury a tvary. Tyto vlastnosti jsou pak přenášeny přes vrstvy sdružování, které snižují vzorky dat a zachovávají pouze nejdůležitější informace a zároveň snižují jejich dimenzionalitu. Plně propojené vrstvy tvoří poslední vrstvy CNN, které extrahované charakteristiky kategorizují.
Vysvětlit neuronové sítě může být vzhledem k jejich složitosti obtížné, ale lze to usnadnit zjednodušením této myšlenky. Užitečnou metodou pro popis neuronových sítí je použití analogií, například přirovnání neuronů k jednotlivým zaměstnancům a vrstev k různým divizím ve firmě. Toto přirovnání pomáhá vysvětlit, jak má každý neuron specifickou funkci a jak vrstvy spolupracují na dosažení společného cíle.
Řízené učení, učení bez dohledu a učení s posilováním jsou tři hlavní přístupy učení neuronových sítí. Učení pod dohledem, které k tréninku používá označená data, vyžaduje poskytnout síti kromě vstupních dat také správný výstup. Snížením chyby mezi jejími předpověďmi a skutečnými štítky získává síť zkušenosti s mapováním vstupů na výstupy. Naopak učení bez dohledu zahrnuje trénování sítě na neoznačených vstupech, což jí umožňuje nacházet vzory a struktury bez explicitního vedení. Prostřednictvím systému pobídek a trestů je síť trénována pomocí posilovacího učení, aby činila rozhodnutí, která maximalizují kumulativní signál odměny.
Závěrem lze říci, že neuronové sítě jsou základem hlubokého učení a umožňují počítačům pochopit a extrapolovat znalosti z nestrukturovaných vstupů. Abychom plně docenili potenciál hlubokého učení, je nezbytné pochopit principy neuronových sítí, včetně jejich struktury, mechanismů učení a specializovaných variant, jako jsou CNN. Pojem neuronové sítě lze lépe pochopit použitím realistických analogií a tři hlavní procesy učení nabízejí mnoho způsobů, jak tyto silné modely trénovat. Neuronové sítě budou mít nepochybně zásadní význam při určování směru, kterým se bude umělá inteligence s rozvojem vědy ubírat.
Neuronové sítě jsou považovány za výkonné proto, že se mohou učit z velkého množství dat a v důsledku toho se přizpůsobovat. Díky tomu je pro ně možné vnímat složité vzorce a souvislosti, což je činí mimořádně efektivními při řešení problémů, které byly dříve pro konvenční algoritmy náročné nebo nemožné. Aby mohly provádět úlohy, jako je rozpoznávání zvuku a obrazu, zpracování přirozeného jazyka, a dokonce i rozhodování, musí být neuronové sítě schopny samostatně extrahovat charakteristiky ze surových vstupních dat. Neuronové sítě jsou odolné a přizpůsobivé, protože dokáží zobecnit své učení na zcela nový, neprozkoumaný materiál. Celkově jsou neuronové sítě účinným nástrojem v oblasti hlubokého učení díky svému potenciálu pro identifikaci složitých vzorů a také díky své schopnosti učit se z dat.
Přestože jsou neuronové sítě modelovány podle lidského mozku, nezískávají znalosti stejným způsobem jako lidé. Přestože mezi neuronovými sítěmi a lidským mozkem existují určité podobnosti, neučí se stejným způsobem.
V průběhu lidského učení dochází ke složité interakci mezi smyslovými vstupy, kognitivními funkcemi, pamětí a schopností generalizace. Lidé získávají znalosti na základě svých zkušeností, propojují různorodé myšlenky a neustále upravují své chápání v reakci na nové informace.
Neuronové sítě se naproti tomu učí postupem známým jako trénink. Nejprve dostanou přístup ke značnému souboru označených příkladů, z nichž každý obsahuje vstupní data a požadovaný výsledek. Síť pak provádí úpravy svých vnitřních vah a zkreslení, aby snížila rozdíl mezi předpovídanými a požadovanými výstupy. Zpětné šíření je proces korekce, který umožňuje síti v průběhu času neustále zvyšovat výkon.
Kognitivní a sofistikované rozumové schopnosti člověka nejsou v neuronových sítích přítomny. Jsou to odborníci na identifikaci vzorů, vyhledávání souvislostí v obrovských souborech dat a vytváření předpovědí na základě těchto vzorů. Jsou omezeny na činnosti, na které byly naučeny, a postrádají širší souvislosti a znalosti, které mají lidé, přestože v některých oborech dokáží úžasné výkony.
Závěrem lze říci, že ačkoli jsou neuronové sítě modelovány podle lidského mozku, nenapodobují lidskou inteligenci; jejich proces učení je spíše jedinečný a zaměřuje se na maximalizaci výkonu pro určité úkoly.