Veštačka inteligencija → Modul 2 → Neuronske mreže

Neuronske mreže – bez formula

Iza prepoznavanja slika, govora i četbotova stoje neuronske mreže. Ime dolazi od nervnih ćelija (neurona) u mozgu, ali veštački neuron je mnogo jednostavniji: to je mali račun sa sabiranjem i množenjem. U ovoj lekciji upoznaćeš jedan neuron, pa mrežu – i probati da sam „podesiš“ neuron.

Jedan veštački neuron

Zamisli da odlučuješ da li ćeš izaći napolje. Gledaš nekoliko stvari (ulaza), a neke su ti važnije od drugih:

• da li je sunčano – važno, težina 3;
• da li je toplo – manje važno, težina 2;
• da li imaš domaći – to te zadržava kod kuće, težina −4 (negativna!).

Neuron pomnoži svaki ulaz (1 = da, 0 = ne) njegovom težinom, sve sabere i uporedi sa pragom. Ako je zbir veći ili jednak pragu – odluka je „da“. Za sunčan i topao dan bez domaćeg: 1·3 + 1·2 + 0·(−4) = 5, a prag je 4, pa je odluka „idem napolje“.

Probaj: šta se desi kada imaš domaći (ulaz 1)? Koju težinu treba da ima „sunčano“ da bi izašao i kada imaš domaći?

Šta znači da neuron uči

U primeru iznad težine smo sami izmislili. Kod mašinskog učenja težine se ne pišu ručno – podešavaju se same, na osnovu primera:

1. Na početku su težine nasumične, pa neuron često greši.
2. Za svaki primer proveri se da li je odluka tačna (uporedi se sa oznakom).
3. Ako je pogrešio, težine se malo pomere u smeru koji bi dao tačan odgovor.
4. Ovo se ponovi hiljadama puta – dok neuron ne počne da pogađa.

To je trening. Prvi neuron koji je ovako učio zvao se perceptron (Frenk Rozenblat, 1958) – napravićeš ga u Pythonu u modulu o programiranju.

Od neurona do mreže

• Jedan neuron može da donese samo jednostavnu odluku. Zato se neuroni slažu u slojeve: izlazi jednog sloja postaju ulazi sledećeg.
• Ulazni sloj prima podatke (na primer svetlinu svakog piksela slike). Izlazni sloj daje odgovor (mačka ili pas). Između su skriveni slojevi.
• Prvi slojevi u mreži za slike obično nauče da prepoznaju ivice i linije, sledeći oblike (oko, uho), a poslednji cele predmete.
• Mreža sa mnogo skrivenih slojeva zove se duboka mreža – otuda naziv duboko učenje.

Koliko su velike mreže?

Zbog toga trening velikih mreža traje danima ili mesecima na hiljadama računara – a mala mreža može da se istrenira i na običnom laptopu.

Mozak i veštačka neuronska mreža

Ideja je inspirisana mozgom, ali veštačka mreža nije kopija mozga. Mnogo toga o tome kako mozak uči i danas ne znamo.

Česte zablude

• „Neuronska mreža je mali mozak u računaru“ – to je skup jednostavnih računa; podseća na mozak samo po ideji povezanih „neurona“.
• „Programer upisuje sve težine“ – težine se podešavaju same tokom treninga; programer bira oblik mreže i podatke.

Zadaci za vežbu

Pokušaj prvo sam, pa tek onda otvori rešenje.

1. Neuron ima ulaze x₁ = 1, x₂ = 0, x₃ = 1 i težine 2, 5 i −1. Koliki je zbir? Kakva je odluka ako je prag 1?
2. Podesi neuron iz igre tako da izlaziš samo kada je i sunčano i toplo (a domaći ne utiče na odluku). Koje težine i prag bi izabrao?
3. Šta je „skriveni sloj“ i zašto se mreža sa mnogo takvih slojeva zove duboka?

Proveri znanje