Так получилось, что в университете тема нейросетей успешно прошла мимо моей специальности, несмотря на огромный интерес с моей стороны. Попытки самообразования несколько раз разбивались невежественным челом о несокрушимые стены цитадели науки в облике непонятных «с наскока» терминов и путанных объяснений сухим языком вузовских учебников. В данной статье (цикле статей?) я попытаюсь осветить тему нейросетей с точки зрения человека непосвященного, простым языком, на простых примерах, раскладывая все по полочкам, а не «массив нейронов образует перцептрон, работающий по известной, зарекомендовавшей себя схеме». Заинтересовавшихся прошу под кат.
Цели
Для чего же нужны нейросети? Нейросеть – это обучаемая система. Она действует не только в соответствии с заданным алгоритмом и формулами, но и на основании прошлого опыта. Этакий ребенок, который с каждым разом складывает пазл, делая все меньше ошибок. И, как принято писать у модных авторов – нейросеть состоит из нейронов. Тут нужно сделать остановку и разобраться.
Договоримся, что нейрон – это просто некая воображаемая чёрная коробка, у которой кучка входных отверстий и одно выходное. Причем как входящая, так и исходящая информация может быть аналоговой (чаще всего так и будет). Как выходной сигнал формируется из кучи входных – определяет внутренний алгоритм нейрона. Для примера напишем небольшую программу, которая будет распознавать простые изображения, скажем, буквы русского языка на растровых изображениях. Условимся, что в исходном состоянии наша система будет иметь «пустую» память, т.е. этакий новорожденный мозг, готовый к бою. Для того чтобы заставить его корректно работать, нам нужно будет потратить время на обучение. Уворачиваясь от летящих в меня помидоров, скажу, что писать будем на Delphi (на момент написания статьи была под рукой). Если возникнет необходимость – помогу перевести пример на другие языки. Также прошу легкомысленно отнестись к качеству кода – программа писалась за час, просто чтобы разобраться с темой, для серьезных задач такой код вряд ли применим. Итак, исходя из поставленной задачи — сколько вариантов выхода может быть? Правильно, столько, сколько букв мы будем уметь определять. В алфавите их пока только 33, на том и остановимся. Далее, определимся со входными данными.Чтобы слишком не заморачиватсья – будем подавать на вход битовый массив 30х30 в виде растрового изображения:
К
В итоге – нужно создать 33 нейрона, у каждого из которых будет 30х30=900 входов.
Создадим класс для нашего нейрона: