Ketika saya biasa memulai percakapan tentang jaringan saraf dengan sebotol bir, orang-orang menatap saya tentang apa yang tampaknya ketakutan; mereka menjadi sedih, kadang-kadang dengan kelopak mata berkedut. Dalam kasus yang jarang terjadi, mereka bahkan ingin berlindung di bawah meja. Mengapa Jaringan ini sebenarnya sederhana dan naluriah. Ya, percayalah, mereka! Biarkan saya membuktikan ini benar!
Misalkan ada dua hal yang saya ketahui tentang gadis itu: dia terlihat cantik menurut selera saya atau tidak, dan saya memiliki banyak hal untuk dibicarakan dengan dia atau belum. Benar dan salah akan menjadi satu dan nol masing-masing. Kami akan mengambil prinsip serupa untuk penampilan. Pertanyaannya adalah: "Dengan gadis apa aku akan jatuh cinta, dan mengapa?"
Kita juga dapat berpikir dengan jernih dan tanpa kompromi: “Jika dia terlihat cantik dan ada banyak hal untuk dibicarakan, maka saya akan jatuh cinta. Jika tidak ada yang benar, maka saya berhenti ” .
Tetapi bagaimana jika saya menyukai wanita itu tetapi tidak ada yang perlu dibicarakan dengannya? Atau sebaliknya?
Dipahami bahwa bagi kita masing-masing, salah satu dari hal-hal ini akan menjadi lebih penting. Lebih tepatnya, setiap kriteria memiliki tingkat kepentingannya sendiri, atau dengan kata lain bobotnya. Kriteria berganda menurut beratnya akan memberi kita "dampak penampilan" atau "dampak percakapan".
Sekarang, dengan hati nurani saya yang jelas saya bisa menjawab pertanyaan saya sendiri:
"Jika dampak karisma dan dampak banyak bicara membuat nilai lebih dari" dalam cinta "maka aku akan pergi untuk itu ..."
Jadi, jika saya lebih menekankan pada kelicikan wanita dan lebih sedikit dalam penampilannya, maka dalam situasi yang dapat diperdebatkan, saya akan jatuh cinta dengan seseorang yang ingin saya ajak mengobrol. Yang sebaliknya juga benar.
Aturan ini adalah neuron yang tepat.
Neuron buatan adalah fungsi yang mengubah banyak input menjadi satu output. Dengan mengatur bobot input ini dan ambang eksitasi, kami menyesuaikan kecukupan neuron. Pada dasarnya, bagi banyak dari kita, ilmu kehidupan berakhir pada tingkat ini, tetapi cerita ini bukan tentang kita, bukan?
Mari kita menarik beberapa kesimpulan lagi:
- Jika kedua bobotnya rendah, akan sulit bagi saya untuk jatuh cinta kepada siapa pun.
- Jika kedua bobotnya sangat tinggi, saya bisa jatuh cinta bahkan dengan tiang yang ringan.
- Anda juga bisa membuat saya menyukai tiang jika Anda menurunkan ambang cinta saya. Tapi aku mohon kamu tidak melakukan ini padaku! Mari kita lupakan saja sekarang, oke?
Jaringan saraf
Kita hampir tidak dapat menemukan wanita yang jelas-jelas bagus dan banyak bicara. Tidak semua hubungan asmara adalah sama, tidak peduli siapa yang mengatakan apa. Untuk alasan ini, kita harus menghindari "0" dan "1" yang brutal dan tanpa kompromi dan menggantinya dengan nilai persentase. Kemudian, mungkin untuk mengatakan "Saya sangat senang" (80%) atau "Wanita ini tidak banyak bicara" (20%).
"Neuron semua atau tidak sama sekali" primitif kita dari yang di atas tidak cocok dengan kasus ini. Ini digantikan dengan "neuron bijak" yang beroperasi memberi kita nilai dari 0 hingga 1 tergantung pada data input.
"Neuron bijak" mungkin mengatakan kepada kita: "Wanita ini cukup cantik tapi saya tidak tahu poin umum yang bisa kita bicarakan, dan itulah sebabnya saya tidak begitu menyukainya".
Mari kita melangkah lebih jauh. Kami akan menggunakan dua fakta ini untuk penilaian yang berbeda: seberapa baik bekerja (bekerja sama) dengan gadis seperti itu? Tindakan kita akan benar-benar sama - mari kita tambahkan neuron yang bijak dan sesuaikan bobot agar merasa nyaman.
Menilai gadis berdasarkan dua fitur akan memberi kita hasil yang sangat kasar. Mari kita perkenalkan satu kriteria lagi - uang! Mulai dari nol (benar-benar buruk) hingga satu (anak perempuan Rockefeller). Mari kita lihat bagaimana asumsi kita berubah dengan kriteria uang diperkenalkan.
Bagi saya sendiri, saya telah memutuskan bahwa dalam hal daya tarik seksual, uang tidak begitu penting, tetapi penampilannya yang cantik pasti akan berdampak pada saya. Untuk alasan ini, saya menjaga bobot uang tetap rendah namun positif.
Dalam hal hubungan bisnis, sama sekali tidak ada bedanya bagi saya seberapa kaya gadis itu, jadi saya sarankan bobot uang menjadi nol.
Adalah bodoh untuk memeriksa seorang gadis hanya untuk pekerjaan atau hubungan asmara. Mari kita pertimbangkan betapa menyenangkannya jika kita memutuskan untuk bepergian bersamanya:
- Karisma netral di sini (berat nol atau sangat rendah).
- Menjadi latah itu baik (bobot positif).
- Dalam perjalanan nyata, ketika uang tiba-tiba habis, ini adalah waktu yang sangat mendebarkan. Untuk alasan ini saya akan memberikan uang sedikit negatif.
Ketika membuat ketiga skema menjadi satu, kita akan menemukan bahwa kita telah beralih ke tingkat penilaian yang lebih bijaksana: dari karisma, uang dolar, dan banyak bicara - menjadi kekaguman, kerja sama, dan kenyamanan saat bepergian bersama. Perhatikan bahwa sinyal-sinyal ini juga dapat bervariasi dari nol hingga satu. Ini berarti saya akhirnya dapat menambahkan satu "neuron lengkap atau tidak sama sekali" untuk membiarkannya menjawab pertanyaan saya dengan tepat: "haruskah saya menikahinya atau tidak?"
Yah, tentu saja, tidak semuanya sesederhana itu (dalam hal wanita). Mari kita kenalkan sedikit drama dan kenyataan ke dunia kita yang sederhana dan cerah. Pertama, kita akan membuat neuron "menikah-atau-tidak" itu bijaksana. Adalah sifat manusia untuk ragu, dengan satu atau lain cara. Satu hal lagi, kita akan menambahkan neuron "inginkan-anak-darinya", dan untuk menjadi sangat dekat dengan realitas - neuron "jauhkan-dar-darinya".
Saya tidak mengerti apa-apa tentang wanita, jadi jaringan primitif saya sekarang terlihat seperti ilustrasi di bagian atas artikel ini.
Pernyataan input disebut "lapisan input", penilaian akhir - "lapisan keluaran", sementara disembunyikan di tengah adalah "lapisan tersembunyi". Lapisan tersembunyi adalah penilaian saya dan pikiran yang belum selesai tidak ada yang tahu. Tersembunyi dapat beberapa lapisan atau tidak sama sekali.
Jauh dari semua-atau-tidak sama sekali
Apakah Anda ingat saya berbicara tentang efek negatif uang pada keinginan saya untuk melakukan perjalanan dengan seseorang? Ya, saya curang. Untuk perjalanan bersama di suatu tempat Anda sebaiknya memiliki seseorang di sisi Anda dengan uang, tidak terlalu banyak atau sangat sedikit. Bagi saya, sepertinya lebih mengasyikkan.
Namun, di sini saya memiliki situasi yang menantang:
If I make money weight negative, then the less money the better. If money weight is positive, the more money the better. If money has zero weight, then it does not matter at all.
Jadi, beratnya saja tidak cukup bagi saya untuk mencari tahu situasi "tidak-lebih-tidak-kurang"!
Untuk memotongnya, saya akan menciptakan dua neuron baru: "uang banyak", "uang kecil" dan memberi makan arus kas wanita saya ke input mereka.
Sekarang saya memiliki dua penilaian: "banyak" dan "kecil". Jika dua output tidak signifikan, maka saya sastra mendapatkan "tidak terlalu banyak atau tidak terlalu kecil". Yaitu, pada output kita akan menempatkan satu neuron lagi dengan bobot negatif:
“Tidak ada yang terlalu banyak atau tidak kecil”: Tanda panah berwarna merah dan biru masing-masing menunjukkan hubungan positif dan negatif.
Secara umum, ini berarti neuron mengingatkan pada blok dari kit konstruksi. Seperti prosesor yang dibangun dari transistor, neuron bersama dapat membentuk otak. Misalnya, penilaian "kaya atau pintar" dapat disajikan sebagai berikut:
"Either-or" thing: Panah merah dan biru masing-masing menunjukkan hubungan positif dan negatif.
Atau dengan cara ini:
Kita dapat mengganti neuron "bijak" dengan yang "all-or-nothing" dan mendapatkan operator logika XOR. Intinya adalah jangan lupa untuk menyesuaikan ambang eksitasi.
Tidak seperti transistor dan logika "jika - maka" tanpa kompromi dari programmer tipikal, jaringan neuron mampu membuat keputusan yang berbobot, yang hasilnya akan berubah melalui variasi parameter input yang halus. Inilah kebijaksanaannya!
Saya ingin menarik perhatian Anda bahwa menambahkan lapisan yang terdiri dari dua neuron telah memungkinkan neuron "tidak-terlalu-tidak-kurang" untuk menghasilkan penilaian yang lebih kompleks dan seimbang, beralih ke level logika baru. Ini adalah transisi dari "banyak" atau "kurang" ke solusi kompromi, ke penilaian yang lebih bijaksana dari sudut pandang filosofi. Bagaimana jika kita menambahkan lapisan tersembunyi baru? Kita dapat merangkul jaringan sederhana itu dengan pikiran kita, tetapi bagaimana dengan jaringan yang memiliki 7 lapisan? Apakah kita masih bisa merasakan kedalaman penilaiannya? Dan bagaimana jika masing-masing dari mereka, termasuk lapisan input, akan memiliki sekitar seribu neuron? Menurut Anda apa yang akan mampu dilakukannya?
Bayangkan saya membuat perkawinan dan hal cinta ini semakin rumit untuk akhirnya berakhir dengan jaringan seperti itu. Di suatu tempat di sana itu menyembunyikan semua sembilan neuron asli kita, sehingga mengubahnya menjadi kenyataan. Tidak peduli seberapa keras kita berusaha, kita tidak memiliki kesempatan untuk memahami semua ketergantungan dan sifat penilaian yang dibuat oleh jaringan tersebut. Bagi saya, transisi dari jaringan 3x3 ke 7x1000 dapat dibandingkan dengan memahami skala galaksi, jika bukan alam semesta dibandingkan dengan ukuran tubuh saya sendiri. Sederhananya, saya tidak akan berhasil melakukan itu. Solusi yang disediakan jaringan semacam itu melalui reaksi neuronnya tidak dapat dijelaskan dengan logika. Itu yang kita sebut "intuisi" dalam kehidupan sehari-hari (setidaknya "salah satu dari ... atau salah satu dari ..."), yang merupakan keinginan sistem yang tidak dapat dijelaskan atau petunjuk yang diberikannya kepada kita.
Namun, tidak seperti contoh sintetis kami dari jaringan 3x3, di mana setiap neuron di lapisan tersembunyi sudah cukup dan akurat diformalkan, dalam jaringan nyata ini belum tentu demikian. Dalam jaringan yang dirancang dengan baik, yang ukurannya tidak berlebihan untuk menyelesaikan tugas yang diberikan, setiap neuron akan mendeteksi atribut tertentu, tetapi ini sama sekali tidak berarti bahwa dalam bahasa kita, kita dapat menemukan kata atau frasa yang cocok untuk menggambarkannya. . Berlaku untuk individu ini berarti fitur tertentu yang Anda dapat rasakan tetapi tidak dapat menjelaskannya dengan kata-kata.
Pelatihan
Beberapa baris di atas saya sebutkan jaringan yang dirancang dengan baik, maka kemungkinan akan memancing pertanyaan tak terucapkan Anda: "Dan bagaimana kita bisa merancang komponen jaringan ribuan neuron. Berapa "tahun manusia" dan kehidupan hancur yang kita butuhkan untuk mencapai itu? " Saya takut menjawab bagian kedua. Cara yang lebih baik adalah membuat prosedur penyesuaian otomatis, memaksa jaringan untuk melakukan pekerjaan itu sendiri. Proses otomatisasi semacam itu disebut pelatihan. Untuk memberikan ide umum, saya harus kembali ke metafora asli "masalah penting":
Kita datang ke dunia ini dengan pikiran kita yang sangat jernih dan polos, jaringan syaraf kita benar-benar tidak tahu tentang wanita. Kita perlu mengaturnya dengan cara yang mulus untuk kebahagiaan dan sukacita untuk menetap di rumah kita. Untuk mencapai ini, kami memerlukan beberapa pengalaman yang dapat dikembangkan dalam beberapa cara:
Memiliki pelatih di sisi Anda untuk melakukan pekerjaan (untuk pemimpi dan sentimentalis). Tonton sinetron Hollywood dan bacalah novel yang menarik. Satu juga dapat mengambil orang tua dan / atau teman untuk pengumpulan informasi. Kemudian, tergantung pada seberapa banyak informasi yang diperoleh, saatnya untuk memeriksa akumulasi pengetahuan sejauh ini. Gagal untuk berhasil, batalkan upaya dan mundur untuk memulai dengan novel cinta lagi.
Tidak ada pelatih untuk membantu Anda (untuk para peneliti yang putus asa). Gunakan metode coba-coba untuk menikahi selusin atau dua wanita. Saat menikah, setiap kali menggaruk-garuk kepala kebingungan. Ulangi sampai Anda pikir sudah cukup dan Anda merasa tahu bagaimana ini biasanya terjadi.
Tidak ada pelatih untuk membantu Anda, Opsi 2 (optimis putus asa akan memilih ini). Biarkan dan lakukan sesuatu seumur hidup untuk menemukan diri Anda menikah pada suatu hari. Setelah itu, sesuaikan kembali jaringan Anda sesuai dengan kenyataan saat ini untuk memastikan bahwa semuanya cocok untuk Anda.
Secara logis, saya harus lebih lanjut menuliskan semua hal secara terperinci, tetapi saya takut bahwa tanpa matematika akan ada terlalu banyak filsafat. Untuk alasan ini, saya percaya saya sebaiknya berhenti di sini. Mungkin lain kali?
Semua yang dinyatakan di atas berlaku untuk jaringan neuron tiruan tipe "perceptron". Jaringan lain sama menurut prinsip tetapi juga memiliki kekhasan sendiri.
Saya berharap Anda memiliki bobot yang baik dan sampel yang sangat baik untuk pelatihan Anda! Dan jika Anda belum membutuhkannya, beri tahu orang lain tentang artikel ini.
Versi RU