Обучение с нуля: Курсы программирования с нуля и для начинающих — Учёба.ру

Содержание

Архикад, уроки для начинающих — обучение работе в ArchiCAD курс с нуля, бесплатные видеоуроки

Совместно с архитектором и сертифицированным преподавателем Еленой Аксенкиной BasicDecor подготовил бесплатные видеоуроки для дизайнеров, которые хотят самостоятельно освоить программу ArchiCAD.

Мы сделали курс по ArchiCAD бесплатным, так как заинтересованы в профессиональном развитии и повышении квалификации дизайнеров интерьера России.

С нашими видеоуроками вам не нужно оплачивать образовательные курсы и ездить на занятия на другой конец города. Заниматься изучением программы можно в любое удобное для вас время в своем собственном индивидуальном режиме.

Основная цель курса – знакомство с основами BIM технологии (Building Information Modeling), одним из самых современных и актуальных методов проектирования, в основу которого положено создание трехмерной информационной модели здания (интерьера) с автоматической генерацией всей необходимой документации.

Каждый урок по Архикаду длится в среднем около часа и содержит подробную инструкцию для тех, кто решил обучаться программе дома и развивать свои навыки работы в ней.

По завершению курса вы сохраните учебный проект в качестве шаблона, который пригодится вам для последующей работы. Пользователи курса пройдут весь цикл задач – от чистого листа до выпуска дизайн-проекта.

По итогу видеокурса вы сможете выполнять проекты интерьеров, создавать обмерные планы, планы мебели, полов, развертки, экспликации и ведомости в автоматическом режиме, оформлять чертежи, компоновать альбомы и выпускать проекты в электронном виде, публикуя их в формате PDF.

Самоучитель по ArchiCAD позволит быстро и эффективно освоить программу дома и свободно ориентироваться в обеих ее версиях – 22 и 23.

Чтобы курс получился качественным и удобным, в его создании и проверке принимали участие опытные профессиональные дизайнеры.

BasicDecor выражает благодарность: Светлане Плюсниной, Ангелине Ловягиной, Светлане Ломакиной, Екатерине Чуб, Екатерине Рудневой, Юлии Клок, Полине Бабушкиной, Александре Кузнецовой, Римме Терлецкой, Светлане Гезе и Василисе Павловой.

Программа курса ArchiCAD для начинающих с Еленой Аксенкиной:

1 урок Интерфейс и знакомство с основными инструментами программы.

2 урок Импорт файлов, особенности построения стен и создание обмерочного плана.

3 урок Параметры и основные типы стен, их создание и редактирование.

4 урок Строительные материалы. Покрытия. Многослойные стены.

5 урок Инструмент окно/дверь. Параметры. Настройка типов окон/дверей.

6 урок Слои, параметры модельного вида, графическая замена.

7 урок Инструмент «Зона», категории и параметры зон; создание экспликации помещений.

8 урок Инструмент «Объект», понятие «Библиотека проекта», создание 2D и 3D-объектов, план расстановки мебели.

9 урок Менеджер библиотек, импорт библиотечных объектов, редактирование, ведомость мебели.

10 урок Инструмент «Развертка», настройки, размещение на листе в книге макетов.

11 урок Инструмент «Выносная надпись», простановка в автоматическом режиме и редактирование.

12 урок Создание покрытий, импорт текстур в проект, настройка просмотра в 3D-окне, каталог покрытий.

13 урок Настройка просмотра интерьера в 3D-окне и стилей 3D. Инструмент «Камера», секущие плоскости и 3D-документ.

14 урок Карта видов, книга макетов. Автотекст. Размещение чертежей в разных масштабах на одном листе.

15 урок Индексы проекта, настройки вывода на печать, окно «Организатор», публикация в PDF и DWG.

Если вам понравится курс, поделитесь им с коллегами, которым ArchiCAD тоже может быть полезен.

Так мы сможем чаще выпускать бесплатные обучающие материалы для дизайнеров, чтобы вы делали свою работу еще лучше и эффективнее.

Для более детального изучения программы ArchiCAD смотрите лекции углубленного курса с Алексеем Скобелкиным.

Общество

Воробьев

доступная среда

жуковский

культура ъ

отдых

поручения губернатора

#9мая

#:жуковскоеиа

#а. а.осипов

#авиаграджуковский

#бyдьвкурсе

#будьвкyрсе

#будьвкурсе

#будьвкурсе #событияподмосковья

#великиеименароссии

#вкyрсе2O18

#вкyрсе2о18

#вкyрсе2о19

#вкурсе2018

#выборподмосковья

#главгосстройнадзор

#губернатор

#деньзащитникаотечества

#деньпобеды

#жуковский

#жуковскоеиа

#заплатиналоги

#здравоохранение

#здравоохранениемо #нашеподмосковье #новаяпятилетка

#зима2019

#зима2о18

#зима2о19

#зимавжуковском

#зимавподмосковье

#конкуренteam вместе!

#курсомпрезидента

#лето2о18

#лето2о19

#летовжуковском

#летовподмосковье

#люблюголосую

#мангалмарафон #подмосковье #мангалжеланий #двабака #шампуропись #забутыльпочистомучеллендж #забаньпочистомучеллендж

#молодыеученые

#налоги

#нашеподмосковье

#НашеПодмосковье2018

#новаяпятилетка

#обращение

#осень2о18

#память

#пмэф2021

#подмосковье

#подмосковьевыбирает

#подмосковьевыбирай

#подмосковьевыбирай   #люблюголосую   #подмосковье   #бyдьвкурсе   #жуковский

#подмосковьетерриторияперемен

#посадисвоедерево

#профилактика

#свинья?

#событияподмосковья

#социальнаяипотека

#субботник2019 #нашеподмосковье

#флагмоегогосударства #мойфлаг

#цифровоетелерадиовещание

#чистоеподмосковье

#чистыйдомстопвирус

#чуткаявласть

#щедрыйвторник

100 лет октября

100-летие

100леткраскнойармии

22 июня

23 февраля

55лет

70-летие

70-летиегорода

70лет

73 километра победы

75-летие битвы под москвой

75-летие прорыва блокады ленинграда

8 марта

9 мая

kremlin

lдороги

novans jets

worldskills

абрамцевский дуб

аварийное жилье

авиаград

авиаграджуковский

авиасалон

авиасалон макс-2017

Авиация

администрация

акция

Акция «Лес Победы»

Акция «Наш лес. Посади свое дерево»

аллея авиаконструкторов

амирьянц

андрей войтюк

андрей воробьёв

антимусорные рейды

арбузы

армия

архитектура

аси

аттракционы

афганистан

афиша

аэропорт жуковский

бyдьвкурсе

баня

бег

Безопасность

безработица

беслан-2004

бессмертный полк

бешенаялиса

бизнес

битва под москвой

благотворительнаяакция

благотворительность

благоустройство

благоустройство набережной

благоустройство набережной быковки

бои за Москву

боулинг

братина

будьвкурсе

быковка

быковская усадьба

бюджет

вакансии

вектор детство 2019

великая отечественная война

велосипед

весенний призыв

весеннийпризыв

весна2о19

ветеран

ветераны

владивосток

вновыйгодбездолгов

водное поло

воздушный шар

волонтерство

волонтеры

воскресенск

вручение паспортов

вручениепаспортов

всем двором

выборы 2018

выборы-2018

выборы2018

выплаты

выставка

выставка собак

газоснабжение

гарантия-строй

генпрокуратура рф

Герои Подмосковья

герои ссср и россии

гибдд

главгосстройнадзор

глушица

го

год театра

годовщина

городская клиническая больница

городская среда

городская стоматологическая поликлиника

горячая линия

госадмтехнадзор

государственные музеи московской области

гранты

грязинет

губернатор

губернатор подмосковья

губернатормо

дворец кльтуры

дворец культуры

дворец_культуры

дельфийские игры

демография

день вдв

день героев

день города

день защитника отечества

день защиты детей

день молодежи

день памяти жертв холокоста

день памяти и скорби

день победы

день пограничника

день пожилых людей

день предпринимателя

день призывника

день россии

день семьи

день семьи любви и верности

день студента

день флага

день_города

день_труда

день_флага

деньгероевотечества

деньзащитникаотечества

дети

дети-сироты

детская площадка

детская поликлиника

детскиесады

детскийсад№19

дирижералексейкарабанов

диспетчерская служба

добровольная народная дружина

Добродел

Дольщики

домашние животные

доноры

дороги

едс жкх

еирц

елка

ждши № 1

ждши№1

Жилье

жк авиатор парк

жк гагаринский

ЖКХ

жсо

жуковскаяветеринарнаястанция

жуковский

жуковский_загс

жуковский_симфонический_оркестр

жуковскийпарк

жуковское благочиние

жуковское иа

жуковское информагентство

жуковское_иа

жуковскоеИА

жуковскоеобразование

жуковсский

за заслуги перед городом жуковским

загс

занегин

занятость

заслуженныйтренерроссиикосатиков

Здоровье

земельные участки многодетным семьям

зима2о19

зимавжуклвском

зимавжуковском

зимавподмлсковье

зимавподмосковье

зоопарк

игорь волк

ил-2

инвалиды

индексация_пенсий

интеллектуальные игры

Интервью

иоанно-предтеченский храм

история жуковского

история_города_жуковского

итоги года

кадастровая оценка

казачество

карнавальная ночь-17

катастрофа Ми-8

квартира

квартиры

квн

квн-баттл

квн_жуковский

кемеровомыстобой

ключи

компенсации пенсионерам

конкурс

конкурс инновационных проектов

конкурс красоты

конкурс_лучшепрактикинаставничества

конкус_профессионального_мастерства

контрольно счетная палата

космодамианский храм

космонавтика

кпрф

краски»холи»

краскиподмосковья

красная книга

крещение

крещенские купания

кубок квн

Культура

культурная-программа

курбан-байрам

курсомпрезидента

легенды авиации

леонид петрикович

лес

лес победа

лес победы

лес пообеды

летние кафе

летние лагеря

летовжуковском

летовподмосковье

летчики-испытатели

лидерыроссии

лии

лии имени громова

лыжи

Льготы

люблюголосую

майор филиппов

макс-2017

макс-2019

макс-2021

малое и среднее предпринимательство

маникюр

масленица

материнский_капитал

мбу

медиа

мелодия

министерство образования московской области

минмособлимущество

минэкологии

мисс россия

миссис подмосковья 2018

михаил громов

Многодетные семьи

молодаягвардия

молодежная политика

молодежный парламент

молодежь

молодые семьи

молодые ученые

москва

московская детская железная дорога

московская областная коллегия адвокатов

московская область

мособлдума

моэск

мп «инжтехсервис»

мп «теплоцентраль

муниципалитеты

муниципальное жильё

мусор

мфц

мчс

н е жуковский

н. п. кочетков

на ножах

на правах рекламы

на работу на велосипеде

набережная быковки

Награды

налоги

Наука

Наукоград

наш лес

наше подмосковье

нашеподмосковье

нашлес2018

недвижимость

недострой

некоммерческие организации

нииао

ниип

нко

новая столовая

новогодние елки

новости подмосковья

новый год

новый год в жуковском

новыйгод

ночной клуб

Образование

обсуждение бюджета

общественная палата

общественная палата московской области

общественная приемная московской области

Общество

общество жертв политических репрессий

озеро глушица

окружающая среда

омвд

омвд жуковский

онф

оркестрвмс_россии

осенний призыв

осень2о18

отделение связи

Отдых

охота

очистка быковки

оюразование

памятник

памятники

память

пантелеимоновский_приход

парашютный спорт

парк культуры и отдыха

паспорта

пасха

педикюр

пенсии

пенсионеры

пенсионный фонд

первомай

перепись населения

переработка мусора

погода

пограничники

поддержка многодетных

Подмосковье

подмосковье выбирает

подмосковьевыбирает

подмосковьевыбирает2021

подмосковьевыбирай

подмосковьезарециклинг

пожилые люди

поздравление

поисковые отряды

поклон кораблям великой победы

полигон

Политика

полиция

посади свое дерево

посадидерево

посадисвоедерево2018

пособия

почетный гражданин

почта россии

правила землепользования и застройки

правительство московской области

правовая помощь

правовая помощь детям

праздник

праздник труда

праздник_труда

праздники

предпенсионный возраст

презантация

президент

Премия «Наше Подмосковье»

премьера

прием граждан

приём депутата

приёмные семьи

призыв

пробная перепись населения

проект бюджета

прокуратура

прокуратураразъясняет

прокурор

прямая линия с президентом

прямой разговор с губернатором

птицы

публичные слушания

публичные слушания по бюджету

публичныеслушания

путин

работа

рабочие места

раздельный сбор мусора

раздельный сбор отходов

раздельныйсбормусора

раменское

расселение

растения

регистрация

редкие животные

реклама

реконструкция

рекордсмен гиннесса

религия

ремонт больницы

ремонт дорог

римантас станкявичюс

роддом

родмосковьевыбирай

родное подмосковье

рождественские гуляния

рождественские чтения

рождество

розыск

росреестр

россия

рыбная ловля

садоводство

самбо

самозанятые

самолеты

санкт-петербург

санция_переливания_крови

свеча памяти

свечапамяти

свинья?

свое

свой фест

Семья

серафим саровский

ск метеор

сквер 28 квартал

следственный комитет

смотримоюлюбовь

снятие блокады города ленинграда

собаки

собирай разделяй

события в подмосковье

события подмосковья

событияподмосковья

совет депутатов

советдепутатов

соревнования специалистов рабочих профессий

социальная ипотека

социальное предпринимательство

соципотека

Соцподдержка

спасение

Спорт

Спорт и отдых

спортвжуковском

спортивныеединоборства

спорткомплексметеор

статистика

Строительство

строительство школ

студенческая весна подмосковья

субботник

субботник2019

Субботники

судебныеприставы

сырныйфестиваль

творчество

театр

театр «Стрела»

телевидение

тир

толбоев

топ-10

топ-5 новостей жкх в жуковском

торги

Торговля

Транспорт

трудовыединастии

ту-144

ту144

туризм

удельная

улица маяковского

улица нижегородская

улица фрунзе

улицы

умник

уполномоченный по правам человека

управление_соцзащиты

управляющие компании

ураза-байрам

уфссп

учебно-методический центр

фалт мфти

фесиваль_красок

фестиваль

фестиваль свадеб

фестиваль студенческая весна подмосковья

фестивальцветов

фильм

финансовая грамотность

фонд поддержки

Форум

форум я гражданин подмосковья

форумнаставник

фотоальбом

храм святого пантелеимона

хранимиры

цаги

цаги100лет

цаговский лес

цветы

цдб

центр дорожного хозяйства

центр занятости

центр реабилитации инвалидов радуга

центр социального обслуживания

центрсоциального обслуживания населения

цифровое телевещание

цифровоетелевидение

цпкио

цсон

цыгане

чистка Быковки

чистое подмосковье

шины

школа летчиков испытателей

школа утилизации электроника

Школы

экология

Экономика

Экономика и бизнес

электрички

эмдтеатр

энергетика

юбилеи

юбилей

юбилей 70-летие

юбилей дк в жуковском

юбилей загс

юлий грингуз

юнармия

юридическая помощь

юрий гагарин

юрий прохоров

я — гражданин подмосковья

я гражданин россии

япротивяда

ярмарка вакансий

Ярмарки

полезные курсы и бесплатные уроки в 2022 году / Хабр

Что может быть актуальнее для образования ребенка в 2022 году, чем обучение его программированию?

В современном мире дети уже с младенчества начинают осваивать смартфоны, а в 2-3 года понимают, как включить мультфильм на Youtube или запустить приложение на телефоне родителей.  

Понимание устройства компьютеров и базовые навыки программирования уже скоро станут обязательными требованиями при приеме на работу не только в сфере IT, но и повсеместно во всех других.  Ведь технологии проникли во все области нашей с вами жизни и для того, чтобы управлять ими, необходимы качественные знания и умения их применить на практике. 

Чтобы детям было проще начать изучение программирования с нуля, сейчас есть множество специально разработанных курсов, видеоуроков и игровых платформ. С их помощью ребенок сможет не только интересно и полезно провести время, но и постепенно начать писать код и использовать его на практике. 

Так во время создания игр в Minecraft или Roblox, ребенок без особых усилий осваивает языки программирования Python и LUA. А при создании онлайн-проектов на Unity — самом популярном игровой движке сейчас – еще и получить востребованную профессию разработчика приложений или мобильных игр. 

В этой статье я подробнее расскажу о бесплатных и полезных курсах, которые помогут детям начать изучение программирования и создавать собственные онлайн-проекты с нуля.  

Kodu Game Lab

Это визуальная среда программирования. Разработчиком является компания Microsoft. Особенность среды Kodu Game Lab – возможность создания онлайн-игр без знания кода.  

В среде Kodu дети используют особый код, который состоит из предметов и стрелок клавиатуры

На официальном сайте разработчика можно бесплатно скачать игровой тренажёр и попробовать создать на нем свою игру. 

В Kodu есть 2 режима работы:

1. Редактирование сцен. В нем можно менять игровые миры, добавлять объекты, создавать алгоритмы действий для последних. В режиме редактирования доступны инструменты для работы с виртуальным миром.

2. Проигрывание сцен. Этот режим создан специально для игр. В нем можно буквально протестировать собственные игры, испытав их на себе. 

Задать сценарии действий объектам можно в специальном окошке: в нем есть разные операторы и инструменты настройки параметров. 

Познакомиться с Kodu можно с помощью бесплатного курса на Stepik. org, который будет интересен как детям, так и родителям. 

Scratch

Скретч – отличный инструмент для обучения программированию детей дошкольного возраста. Благодаря ему дети смогут научиться создавать первые многопользовательские игры с нуля. 

Как и в Kodu Game Lab, в Scratch используется визуальный конструктор, где из блоков пользователю предлагается запрограммировать алгоритм движения того или иного персонажа. 

Рабочее окно в конструкторе Scratch

Для обучения совсем маленьких детей (5-7 лет) существует версия Scratch Junior. Здесь, как и в Kodu Game Lab, для задания алгоритма движения персонажей используются предметы и стрелки клавиатуры. 

Scratch Junior

Дети постарше могут переходить к полноценной версии Scratch, в которой можно делиться получившимися проектами с другими пользователями. 

По ссылке можно найти оба варианта среды Scratch, а также множество игр, созданных с помощью популярного конструктора разными пользователями, как новичками, так и профессионалами.

Начать изучение Scratch мы рекомендуем с курсов, доступных на платформе Stepik.org по Scratch Junior и Scratch

Minecraft

С помощью кода в Minecraft можно создавать уникальные здания и даже разрабатывать алгоритмы для небольших самостоятельных игр! 

А использование в Майнкрафт языка Python позволит ребенку на практике научиться кодить на самом востребованном сейчас языке программирования. С помощью Python созданы такие популярные ресурсы, как Google, Youtube, Instagram, Pinterest и многие другие. 

Программирование на Python в Minecraft

Отдельным преимуществом Python является его простота и лаконичность. И хотя принято считать, что данный язык относится к категории языков программирования высокого уровня, даже школьники способны постепенно освоить его.

На платформе Stepik.org вы можете найти бесплатный вводный курс по программированию на Python в Minecraft. 

Roblox

Другой популярной платформой для созданию собственных онлайн-игр является песочница Roblox.

В Роблокс используется язык программирования LUA, во многом схожий с JavaScript.  Кроме того, во вселенной Roblox каждый может создать свой игровой мир и делиться ими с другими. 

А еще в виртуальном интернет-магазине приобрести за игровую валюту понравившиеся предметы и позже перепродать их

Роблокс сейчас является самой популярной игровой платформой для детей 4-14 лет и навыки создания игр в ней пригодятся будущим разработчикам онлайн-игр и приложений.

Программирование на LUA в Роблокс

Ознакомиться с курсом по программированию на LUA в Roblox можно на платформе Stepik.org. 

Unity

Unity – это универсальный движок для компьютерных игр и не только. С помощью Unity можно создавать двухмерные и трехмерные видеоигры, приложения и программы для компьютеров и мобильных устройств. Unity предлагает разработчикам огромный функционал по созданию всевозможных онлайн-проектов, при этот движок является платным только для коммерческих студий.  

В Unity используется язык программирования C# – Си шарп. C# – универсальный язык, на нем написаны большинство популярных приложений для мобильных устройств, на нем также пишут приложения для операционной системы Windows. 

Начать изучение C# и Unity мы рекомендуем с бесплатного курса на Stepik.org.

HTML и CSS

Что такое HTML? Это специальный язык, используемый для гипертекстовой разметки. Специалисты по всему миру используют его для работы со страницами на разных сайтах. С HTML «взаимодействуют» разные браузеры, они преобразуют гипертекст и выводят на экраны устройств пользователей со всего мира информацию в удобоваримом и структурированном виде.

CSS – это специальный язык описания. Он описывает разные стили и тесно связан с первым указанным языком. Благодаря CSS можно буквально разработать стиль для того или иного элемента, представленного на конкретной странице.

Указанные языки применяются для верстки и создания страниц разного рода сайтов.  

Здесь вы сможете найти бесплатный вводный курс по HTML и CSS


Надеемся, что наша статья была полезна вам, желаем удачи в освоении программирования.

Обучение Форекс – бесплатный курс обучения торговле на бирже Forex c нуля на Forex Club

Программа Академии началась в 1997 году и является одной из первых в странах постсоветского пространства бизнес-школ для трейдеров. Международная Академия инвестиций и трейдинга выдает выпускникам базового курса документ о повышении квалификации или сертификат об окончании курсов.

ФИНАНСОВЫЕ РЫНКИ НОВЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ

Программы обучения

Для начинающих

Программа разработана для людей, которые только начинают знакомиться с финансовыми рынками.

В рамках курса обучения трейдингу вы узнаете:

  • как торговать в терминале Libertex,
  • как принимать правильные решения торгуя на финансовых рынках.

И получите доступ к готовым торговым стратегиям.

Узнать подробнее

Для опытных

Более 20ти лет мы отрабатывали навыки преподавания и накапливали знания о трейдинге. Результатом нашего труда стал этот курс.

После прохождения программы вы научитесь:

  • торговать на платформах MetaTrader 4 и Libertex,
  • оценивать риски,
  • использовать готовые торговые стратегии,

и многому другому.

Узнать подробнее

Обучение Форекс: форматы

Вы можете проходить обучение торговле на Форекс любым удобным для вас способом.

Очное обучение

Формат доступен студентам, которые обучаются по индивидуальной программе. Помимо самостоятельной практики и дистанционных занятий, вы сможете посещать оффлайн сессии и проходить обучение Forex в офисах компании.

Обучение в торговой платформе Libertex

Более 80 видеоуроков с наглядными примерами использования торговых возможностей. Тесты к каждому уроку для проверки уровня знаний. Использование системы советов для успешной практики на реальном счете.

Онлайн обучение

Онлайн вебинары, связанным с текущей ситуации на рынке. Базовый курс, состоящий из 10 онлайн занятий с более 80% практической работы.

Онлайн курс: «Автоэлектрик с нуля»

Урок 1

Длительность: 39 минут

Базовые понятия электричества. Часть 1

Вспоминаем физику: понятие электрического поля, потенциала и напряжения. Что такое ток и как он протекает в различных средах. Сопротивление провода и выделяемая в проводе теплота.

Смотреть урок бесплатно

Урок 2

Длительность: 42 минуты

Базовые понятия электричества. Часть 2

Главный закон электричества — закон Ома. Еще раз озвучим его, а также поговорим об электродвижущей силе, постоянном и переменном токе. Введем понятие спектра сигнала.

Смотреть урок бесплатно

Урок 3

Длительность: 38 минут

Элементы электрических цепей. Часть 1

Что входит в электрическую цепь? Рассматриваем индуктивности, конденсаторы, диоды. Рисуем схему выпрямления переменного тока. Вводим понятие о паразитном сопротивлении.

Урок 4

Длительность: 30 минут

Элементы электрических цепей. Часть 2

Продолжая разговор об элементах цепей, поговорим об электромагнитных реле различного назначения, а также о предохранителях и схеме их включения в цепь. Ну и о монтажных блоках.

Урок 5

Длительность: 32 минуты

Конструируем электрические цепи. Часть 1

Буквально на столе из проводов, ламп и выключателей начинаем выстраивать реальные схемы, реализованные на автомобилях. На этом уроке соберем цепь стоп-сигналов, огней задней скорости и найдем ее на реальной электросхеме автомобиля.

Урок 6

Длительность: 41 минута

Конструируем электрические цепи. Часть 2

Собираем на столе электрическую цепь ламп головного света, запитав их через реле. Собираем цепь указателей поворота. Находим эти цепи на реальной электросхеме автомобиля.

Урок 7

Длительность: 42 минуты 30 секунд

Чтение электрических схем

Чтение электросхем — главный навык автоэлектрика. Изучаем структуру электросхемы, учимся понимать схемы разных автопроизводителей, а также разбираемся в работе замка зажигания.

Урок 8

Длительность: 41 минута

Работа с измерительными приборами

Если чтение схем — главный навык электрика, то измерительные приборы — его инструмент номер один. Учимся работать тестерами, как аналоговым, так и цифровым. Изучаем типы измерений, пределы, выполняем измерения на практике.

Урок 9

Длительность: 15 минут 30 секунд

Баланс энергии в электрооборудовании автомобиля

Вводим важнейшее для автоэлектрика понятие о балансе энергии между автомобильным генератором, аккумулятором и потребителями. Какие условия должны соблюдаться, чтобы аккумулятор не разряжался?

Урок 10

Длительность: 43 минуты

Аккумуляторные батареи: принцип работы, конструкция, параметры

Химические процессы в аккумуляторной батарее как источник электродвижущей силы. Конструируем батарею на основе понимания этих процессов. Рассматриваем реальную конструкцию батареи.

Урок 11

Длительность: 37 минут 30 секунд

Аккумуляторные батареи: диагностика и обслуживание

Работаем с батареей на практике: выполняем диагностику батареи с помощью нагрузочной вилки, проверяем уровень и плотность электролита, заряжаем батарею различными способами.

Урок 12

Длительность: 1 час 11 минут

Конструкция, диагностика и ремонт автомобильных генераторов

Практическая работа. Разбираем генератор на столе и выполняем диагностику его элементов: обмоток статора и ротора, щеток, выпрямительного блока, реле-регулятора напряжения. Перечисляем характерные дефекты генераторов.

Урок 13

Длительность: 1 час 3 минуты

Конструкция, разборка, дефектовка и сборка автомобильных электродвигателей

Практическая работа. Разбираем и дефектуем стартер, перечисляем его характерные неисправности, включаем его на столе. Разбираем электродвигатель отопителя, оцениваем его состояние.

Урок 14

Длительность: 47 минут 30 секунд

Работа с электропроводкой. Часть 1

Практическая работа с автомобилем ВАЗ 2110. Закрепляем навык чтения электросхем, приводим в порядок головной свет, габаритные огни и стоп-сигнал.

Урок 15

Длительность: 53 минуты 30 секунд

Работа с электропроводкой. Часть 2

Продолжаем практическую работу с ВАЗ 2110. На этот раз ремонтируем монтажный блок и реле контроля ламп, чистим соединение «массы» заднего жгута, меняем фонари освещения номерного знака.

Урок 16

Длительность: 28 минут

На реальном автосервисе. Часть 1

Ремонтируем электродвигателя отопителя Chevrolet Lacetti, указатель поворота Ford Focus и монтажный блок ВАЗ 2107.

Урок 17

Длительность: 32 минуты

На реальном автосервисе. Часть 2

Меняем магнитолу на автомобиле Лада Калина, меняем лампы головного света и задние фонари на ВАЗ 2114, ремонтируем генератор на «Газели», устанавливаем разгрузочное реле стартера на ВАЗ 2110 и ремонтируем монтажный блок ВАЗ 2112.

Урок 18

Длительность: 21 минута 30 секунд

На реальном автосервисе. Часть 3

Меняем подшипники генератора, делаем полную его диагностику и замену необходимых элементов. Собираем и проверяем генератор.

Урок 19

Длительность: 10 минут

На реальном автосервисе. Часть 4

Меняем обгонную муфту стартера, для чего полностью его разбираем. Заодно проверяем его состояние.

Урок 20

Длительность: 13 минут

Бонус: вольтметр своими руками

Как показала практика, наиболее удобно в работе электрика пользоваться стрелочным вольтметром: он не склонен к восприятию помех и обладает хорошей наглядностью. Изготавливаем наш специализированный прибор из деталей, приобретенных в магазине «Радио».

Курсы для барберов с нуля

Этапы обучения в нашей академии?

Тут все максимально понятно:

1. Мощная теоретическая база.

2. Практические занятия.

3. Экзаменационные дни/Дипломная работа.

 

Подробная программа курса?

БАЗА ТЕОРИИ И ДЕМОНСТРАЦИЙ СТРИЖЕК С ПОСЛЕДУЮЩИМИ ОТРАБОТКАМИ:

-Обзор инструментов и применение на практике, необходимых для работы Барбера

-Основы общения с клиентами

-Обработка и чистка инструментов

-Основы техники фотографий для создания портфолио стрижек(у нас своя фотостудия)

— Постановка рук и положения тела

-Классификация и названия всех видов мужских стрижек (Классические, креативные, комбинированные, oldschool)

-Мужские тренды и стили

-Привлечение и удержание клиентов 

-Изучение зон и принципов построения форм в мужских стрижках

-Формы: Круг/квадрат/треугольник

— Разделения

— Оттяжки

— Виды срезов :

  • Pointing
  • Point cut
  • Straight cut
  • Slicing
  • Razor work

ТЕХНИКИ СТРИЖЕК:

-Техника работы машинкой и насадками

-Техника работы «машинка на расческе»

-Техника работы ножницами и расческой

-Техника Vidal Sassoon

-Авторская техника Fade и все его разновидности (tapper fade, low fade, mid fade, high fade,  & freefade)

ВИДЫ СТРИЖЕК:

-Side part

-Classic undercut

-Crop

-Quiff

-Pompadour

-Slick back

-Top knot

-Flat top

-K-pop

-Mallet

БРИТЬЕ:

Все про технологию бритья и методах стрижки и оформления бороды/усов:

-Королевское и express — бритье лица и головы

ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАНЯТИЯ:

— Применение всех изученных техник стрижек и бритья на практике

— Практика более чем на 25 моделях!

— Научитесь правильно разбираться в типах волос, а так же приобретете знания в творческом подходе к отработке полученных навыков на моделях.

 — Подбор стрижки модели отталкиваясь от 5 критериев:

1. Тип и структуры волос

2. Формы лица и строения черепа

3. Стиля одежды

4. Профессии

5. Внутреннего мира (психология человека)

 

ДИПЛОМНАЯ РАБОТА:

  • подобрать стрижку модели, учитывая все изученые ранее навыки и критерии выбора стрижки, выполнить стрижку и сделать фото.

Обучение парикмахерскому искусству с нуля: какую программу выбрать?

В конце расскажем о курсах, дающих начальные представления об основах профессии.

Эта базовая программа обучения парикмахерскому искусству наиболее популярна. Ее выбирают практически все студенты, решившие освоить профессию парикмахера и в будущем стать мастерами своего дела. Расскажем о курсе в деталях.

Парикмахер-стилист: расширенный курс

Выбрав этот курс, вы получите максимальное количество знаний и навыков, необходимых для успешного развития карьеры парикмахера, специализирующегося как на женских, так и на мужских стрижках. Этот курс длится немного дольше.

 

·        Общее время обучения — 1142 часа.

·        Практика — 635 часов.

 

В программу обучения добавлены 5 модулей. По ним проходят 10 дополнительных практических работ.

Модуль

Основные направления и получаемые навыки

Спа-уход за волосами и кожей головы

  • Программы для восстановления кожи и волос.
  • Аппаратный пилинг кожи головы.

Женские стрижки бритвой

  • Различия между работой с бритвой и ножницами.
  • Отработка стрижек бритвой на разных по длине волосах.

Плетение кос

  1. Знакомство с модными тенденциями текущего сезона.
  2. Получение необходимых навыков.
  3. Создание модных причесок на моделях.

Современные вечерние прически

  1. Знакомство с модными тенденциями текущего сезона.
  2. Получение необходимых навыков.
  3. Создание модных причесок на моделях.

Окрашивание бороды и усов

  1. Подбор подходящих косметических средств.
  2. Отработка навыков окрашивания бород и усов на моделях.

 

Кроме этого, есть еще один бонус. Выбрав этот курс, вы получите дополнительные 20 часов индивидуальных консультаций с любыми преподавателями по любым дисциплинам.

После обучения выдается диплом профессиональной переподготовки по специальности «Парикмахер-стилист: мужской и женский мастер».

Перейдем к курсам, дающим только начальные знания и навыки по парикмахерскому искусству. Все модули этих программ входят в фундаментальную и расширенную. Студенты, прошедшие обучение по описанным ниже курсам, не сдают экзамен ITEC и не участвуют в мини-шоу. Портфолио не составляются.

Барберинг

Этот курс дает начальные знания и навыки только по мужским стрижкам и укладкам. Длится меньше всех остальных программ.

 

·        Общее время обучения — 352 часа.

·        Практика — 130 часов.

·        Количество практических работ — 30.

·        Специальность, указанная в дипломе о профессиональной переподготовке — «Барбер — мужской парикмахер».

 

Выбирайте этот курс, если хотите работать в узкоспециализированном мужском салоне (барбершопе). Программа состоит из 12 модулей.

 

1.      Мытье головы и массаж головы.

2.      Мужские стрижки ножницами.

3.      Фэйд.

4.      Стрижка бороды и усов.

5.      Мужские укладки.

6.      Профессиональная этика и бизнес.

7.      Санитария и гигиена на рабочем месте.

8.      Оборудование и инструменты парикмахера.

9.      Продажа товаров и услуг в салоне.

10. Мерчандайзинг и витринистика.

11. Диагностика в парикмахерском деле.

12. Мастер-классы ведущих компаний индустрии.

 

Женский парикмахер: азы профессии

Курс дает базовые знания только по женским стрижкам и укладкам, основам колористки, однотонному окрашиванию и техникам мелирования. Длительность — средняя.

 

·        Общее время обучения — 667 часов.

·        Практика — 275 часов.

·        Количество практических работ — 75.

·        Специальность, указанная в дипломе о профессиональной переподготовке — «Женский мастер».

 

Этот курс лучше всего подходит для тех, кто хочет попробовать себя в роли парикмахера, но еще окончательно не решил. За два месяца обучения вы получите представление об основах профессии. Если захотите продолжить обучение, сможете докупить модули из фундаментального и расширенного курсов.

 

Не начинайте с нуля при создании моделей машинного обучения

Как использование обучающих данных с предварительно обученными моделями может ускорить ваши проекты ИИ построенный с помощью обучения с учителем. Обучение с учителем, которое, по сути, представляет собой создание моделей машинного обучения (МО) с нуля, до сих пор было ключевым фактором развития искусственного интеллекта (ИИ), мотивированным расширением доступа к большим наборам данных и ростом вычислительной мощности.Но поскольку многие проекты ИИ так и не были реализованы из-за нехватки ресурсов, можно было бы надеяться, что появится более эффективный метод создания моделей.

К счастью, существуют альтернативы контролируемому обучению, которые сокращают время, деньги и человеческие усилия без ущерба для качества.

Использование собственных обучающих данных для передачи обучения и использование предварительно обученных моделей — это метод машинного обучения, который только недавно начал набирать обороты, поскольку технологи ищут новые способы оптимизации моделей машинного обучения.Трансферное обучение не требует начинать с нуля и может снизить первоначальные инвестиции в запуск ИИ. Благодаря трансферному обучению машинное обучение становится более доступным, что позволяет большему количеству компаний запускать свои проекты ИИ и в целом ускоряет внедрение ИИ.

Что такое трансферное обучение?

Трансферное обучение — это метод машинного обучения, в котором модель, обученная для задачи, используется в качестве отправной точки для решения другой, но связанной задачи. Эта предварительно обученная модель, скорее всего, не будет на 100% точной для новой задачи, поэтому часто требуется обрезка модели и ее обучение в дизайнере данных для ваших вариантов использования для точной настройки. Например, у вас может быть модель, обученная распознавать домашних кошек. Трансферное обучение будет включать в себя повторное использование этой модели и ее точную настройку, чтобы идентифицировать, скажем, и рыси.

Как использовать предварительно обученные модели

Трансферное обучение с использованием предварительно обученных моделей будет следовать следующему процессу:

1. Выберите модель

Выбор модели является важным первым шагом в трансферном обучении. Вам нужно выбрать модель, которая очень похожа на вариант использования, который вы пытаетесь решить. Существует множество моделей, доступных как бесплатно и с открытым исходным кодом, так и для покупки у стороннего поставщика.NVIDIA, например, предлагает набор инструментов для обучения, который включает в себя широкий спектр предварительно обученных моделей для распознавания лиц, обнаружения объектов и многих других распространенных вариантов использования машинного обучения.

Качество модели зависит от источника, поэтому будьте внимательны, чтобы выбрать модель, соответствующую желаемым стандартам качества.

2. Сократить модель

Выберите, какие атрибуты (возможно, все) исходной модели вы хотите использовать для своей новой задачи.Если вы используете только части модели, вы можете рассмотреть возможность использования только архитектуры модели или, в случае нейронной сети, только определенных слоев в сети. Этот выбор зависит от характера проблемы, которую вы пытаетесь решить, а также от типа модели, с которой вы работаете. Вы также можете продолжить обрезку своей модели после завершения шага 3, если это необходимо.

3. Модель поезда

Чтобы максимизировать производительность, вам необходимо продолжать точную настройку модели и подтверждать ее точность; для этого требуются дополнительные обучающие данные для вашего текущего варианта использования.Возможно, у вас уже есть собственные наборы данных, которые вы хотите использовать в учебных целях. Если вам нужны аннотации для ваших данных, вы можете найти стороннего поставщика данных, такого как Appen, который может предоставить вам мгновенный доступ к пулу аннотаторов и платформе аннотирования данных для эффективной маркировки.

Если вам необходимо получить дополнительные данные, поставщик данных, такой как Appen, также может предоставить вам помеченные наборы данных. Вы можете продолжать обучать свою модель на новых данных, пока модель не достигнет требуемых уровней производительности.Создание надежного конвейера обучающих данных сделает этот шаг более быстрым и масштабируемым в долгосрочной перспективе, особенно учитывая, что модели требуют регулярного повторного обучения после развертывания.

Зачем использовать трансферное обучение и предварительно обученные модели?

Ресурсы, необходимые для создания и обучения моделей машинного обучения с нуля, огромны. Во-первых, вам нужна команда узкоспециализированных специалистов по данным и экспертов по машинному обучению, а также аннотаторов данных с опытом работы в предметной области. Вам нужна масса данных, сбор которых требует времени и стоит денег.Вам нужно дополнительное время, чтобы пометить данные, запрограммировать алгоритм, обучить его на размеченных данных, протестировать, развернуть и продолжить мониторинг после обработки. В целом, создание машинного обучения с нуля — невероятно ресурсоемкое занятие.

При правильной реализации трансферное обучение экономит время и обеспечивает желаемую производительность. Использование предварительно обученной модели может означать многое: это означает, что вам не нужно маркировать весь набор данных в целях обучения (но вам, вероятно, все же потребуется маркировать некоторые данные — подробнее об этом в предыдущем разделе).Это также означает, что вам может не понадобиться специалист по данным или специалист по машинному обучению в вашей команде, потому что вы на самом деле не создаете новую модель, а это та область разработки ИИ, которая требует самых специализированных навыков. В эпоху, когда сохраняется разрыв в навыках специалистов по искусственному интеллекту и машинному обучению, это является критическим фактором дифференциации для трансферного обучения.

Трансферное обучение — отличный инструмент, когда задача, которую вы пытаетесь решить, может не иметь тонны доступных данных, но связанная задача имеет. Затем вы можете использовать знания, полученные при решении связанной задачи, для решения новой.

Трансферное обучение — один из самых популярных способов получения людьми новой информации, поэтому имеет смысл использовать этот процесс только в ИИ. Представьте, что компаниям больше не нужно нанимать сотрудников на узкоспециализированные должности в области машинного обучения, что они могут быстро запускать высококачественные продукты ИИ и что им больше не нужно вкладывать невероятное количество времени, денег и усилий в каждую инициативу в области ИИ. Трансферное обучение открывает возможности для большего количества игроков выйти на сцену ИИ, что в конечном итоге побуждает к большему экспериментированию и инновациям в этой области.

Как обучить нейросеть с нуля | Дрю Пармели

Интуиция, стоящая за нахождением весов нейронной сети, с примером.

В этой статье я продолжу наш разговор об искусственных нейронных сетях и приведу пример очень простой нейронной сети, написанной на питоне. Цель этой серии статей, которые я пишу, — дать полное объяснение ИНС с нуля, не прячась за специальные библиотеки. Tensorflow отлично подходит для прототипирования и производства, но когда дело доходит до образования, единственный способ учиться — это взять карандаш и бумагу и запачкаться в математике.

В предыдущей статье я рассказал о вдохновении ИНС и о том, как математически смоделировать человеческий мозг (вы можете найти эту статью здесь). Наш следующий шаг — найти правильные веса для нашей модели.

Сопоставление входов и выходов

Допустим, у нас есть список входов и их выходов. Это может быть что угодно: характеристики акций и цена, характеристики собственности и цена продажи, поведение учащихся и средние результаты тестов, они могут быть чем угодно; но давайте не будем обобщать и скажем, что у нас есть некоторые входы и выходы.

*Изображение автора*

Наша цель — предсказать результат последнего ввода. Для этого мы должны найти отношение (функцию), которая отображает эти входы в их выходы. Теперь ради обучения я сделал эту зависимость линейной. Это говорит нам о том, что мы можем использовать функцию активации идентичности вместо сигмоиды, и есть только 1 слой (выходной слой).

Если вы не понимаете, почему линейная связь дает нам только один слой с функцией активации личности; просто терпите меня.Позвольте мне представить вам нашу нейронную сеть и показать вам функцию, которую она представляет, прежде чем я объясню.

Обратите внимание, как мы можем очистить вещи, применяя скалярное произведение. Это также намного эффективнее в коде. Помните, что эта NN также будет иметь смещение, мы можем дать смещение, вручную введя 1 в качестве одного из входных данных, а затем применив вес к этому 1. Пока игнорируйте смещение. *Изображение автора*

Если бы у нас было больше слоев, использующих функцию идентичности, мы всегда могли бы упростить ее до приведенного выше уравнения.Попробуйте сами, добавив средний слой с двумя нейронами, каждый с функцией активации идентичности, затем напишите уравнение, соответствующее сети, и упростите его.

Вы можете легко вычислить вес, используя множество различных методов. Ведь это всего лишь система линейных уравнений. Но давайте попробуем решить это в общем случае, когда у нас НЕ линейная зависимость.

Измеряем, насколько мы ошибаемся, используя функцию ошибок

Итак, давайте повеселимся.Как мы могли бы решить для весов, не рассматривая это как систему линейных уравнений? Что ж, вам нужно с чего-то начинать, поэтому давайте сначала просто предположим, что они могут быть. Я собираюсь предположить, что W1 = 0,2, W2 = 1,4 и W3 = 30.

Теперь давайте посмотрим, насколько правильным было наше предположение, и проверим его на одном из входных данных (используя те же данные в таблице выше).

*Изображение автора*

Напомним, правильный выход (или ожидаемый результат) должен быть 13,5 по нашим данным; мы далеко! Давайте на самом деле оценим, насколько мы ошибаемся, используя функцию ошибки .Когда NN выводит правильное значение, мы хотим, чтобы ошибка была равна 0. Начнем с; Ошибка = правильный вывод-вывод нашей ИНС (например, 0 = 13,5–13,5, если наши веса были правильными).

Мы почти у цели. Подумайте практически: наша ошибка — это то, что мы хотим свести к минимуму. Итак, каков минимум нашей текущей функции ошибок? Минимума нет! Как бы то ни было, у нас может быть ошибка -∞. Исправляем это возведением функции в квадрат, поэтому она не может быть отрицательной, Error = (правильный вывод-вывод нашей ИНС)². Обратите внимание, что форма этой функции ошибок — просто парабола с центром в 0.Теперь это ошибка в одном выходном нейроне. Если у нас есть несколько выходов, то мы просто берем среднюю ошибку для всех из них. Итак, у нас есть;

Это называется функцией среднеквадратичной ошибки. Это общий случай, когда есть N выходов. Общая ошибка будет средней ошибкой каждого выхода. В нашем примере N = 1. *Изображение автора*

Минимизация нашей ошибки (минимизация нашей ошибки)

ошибка (∂E).Итак, если мы хотим найти, насколько изменение этого веса влияет на ошибку, мы можем взять отношение 2, ∂E/∂W. Это можно узнать как частную производную функции ошибки по этому весу или как небольшое изменение этого веса изменяет ошибку.

Как это нам поможет? Что ж, если вы хорошо разбираетесь в вычислениях, вы можете знать, к чему все идет. Но если нет, взгляните на график ниже.

Напомним, что производная — это просто наклон. *Изображение автора*

Это просто произвольная функция.Возьмите любую точку на этой линии и коснитесь ее пальцем. Теперь скажите вслух, является ли наклон в этой точке положительным или отрицательным. Если наклон положительный, немного переместите палец вдоль линии в направлении +X. Если он отрицательный, переместите его в направлении -X. Если наклон равен 0… выберите другую точку. Сделайте это для пары точек. Заметили что-нибудь?

Несмотря ни на что, вы всегда будете двигать пальцем к более высокому значению в строке.

T Направление производной всегда является направлением подъема .

Если производная отрицательна, уменьшение X увеличит Y. Если производная положительная, увеличение X увеличит Y.

Вернемся к нашей NN с ∂E/∂W. Мы хотим уменьшить нашу ошибку, поэтому мы хотим переместить свой вес в направлении спуска. Мы можем сделать это, вычислив эту производную, а затем отрицая ее. Теперь мы переместим наш вес на крошечный шаг в направлении этой инвертированной производной. Или;

α гарантирует, что мы сделаем очень маленький шаг в этом направлении. Это называется скоростью обучения и является еще одним гиперпараметром. *Изображение автора*

Это только для одного веса в нашей сети. Мы можем записать это выражение в матричной форме, помня, что градиент — это просто вектор, содержащий все производные ∂E/∂Wi. Форма матрицы показана ниже;

Помните, что градиент — это всего лишь направление самого крутого подъема. Мы хотим спуститься, поэтому идем в направлении отрицательного градиента. *Изображение автора*

Теперь приведенное выше уравнение можно многократно применять к весам, пока они не сойдутся к правильным значениям. Обнаружение этого градиента немного утомительно, если наша сеть больше, но это всегда возможно, если мы используем дифференцируемые функции активации. Повторное применение этого уравнения называется алгоритмом градиентного спуска .

Краткий обзор

Позвольте мне подытожить последние 2 страницы. У нас есть данные и некоторые результаты. Мы знаем, что между этими данными и результатами есть некоторая связь. Вдохновившись человеческим мозгом, мы можем построить искусственную нейронную сеть. Мы инициализируем эту нейронную сеть случайными весами, а затем начинаем тестировать ее на имеющихся у нас данных и выходных данных.Во время тестирования мы количественно оцениваем, насколько ошибочна наша сеть, используя функцию ошибок, а затем минимизируем эту функцию ошибок, используя градиентный спуск.

Теперь, когда у нас есть представление о теории обучения нейронной сети, нам нужно сосредоточиться на том, как реализовать эту теорию. Ранее я привел пример некоторых входов и выходов и изложил план игры по поиску их взаимосвязи.

Трудно, почти невозможно найти правильные веса вручную (не рассматривая это как систему линейных уравнений).Но используя алгоритм градиентного спуска и функцию ошибки, которую мы вывели ранее, мы поступим правильно и найдем эти веса с помощью кода.

Нахождение градиента нашей функции

Сейчас это наша нейронная сеть от ввода до ошибки. Помните, ради обучения мы игнорируем предвзятость. Мы добавим его в наш следующий проект.

*Изображение автора*

Мы хотим найти производную ошибки по отношению к каждому весу (насколько небольшое изменение каждого веса изменяет ошибку), а затем немного сдвинуть этот вес в направлении отрицательная производная (или направление наискорейшего спуска).Мы можем сделать это, используя цепное правило, как показано ниже;

Цепное правило выглядит пугающе, но это просто деление. Обратите внимание, что вы можете отменить ∂Z так же, как если бы вы имели дело с дробями (в основном вы имеете дело). Другой способ думать об этом; если вы хотите найти, насколько изменение веса влияет на ошибку, вам сначала нужно найти, насколько сильно оно влияет на Z, а затем вам нужно найти, насколько Z влияет на ошибку. Кроме того, этот трехточечный символ хищника означает «поэтому». *Изображение автора*

Вот и все, мы нашли наш градиент! Теперь нам просто нужно итеративно применить обновление градиентного спуска, чтобы наши веса сошлись.Вот код для этого:

Напоминание о градиентном спуске. *Изображение автора*

Обычно достаточно обновить веса 2000 раз, если вы угадали нелепые веса, исчисляемые десятками тысяч или выше, может потребоваться больше. Взгляните на веса, которые вы получили после запуска этого кода, вы получили [.5,.9,1.2]? Ну, это точные веса, которые я использовал для генерации этих данных.

Разве это не невероятно?! Используя исчисление и данные, мы можем аппроксимировать отношения между любыми двумя связанными вещами! Вы можете сказать: «Ну, это простой пример, я мог бы решить его за 2 минуты, рассматривая его как систему линейных уравнений». Что ж, вы совершенно правы. Но что, если бы было 5 или 6 слоев по 1000+ нейронов в каждом, каждый из которых использовал бы сигмовидную функцию активации. Решение вручную в любом случае за окном. Что нам нужно, так это систематический алгоритм, который может найти градиент весов в нашей сети, о котором я расскажу здесь.

Спасибо за внимание! Если этот пост каким-то образом помог вам, или у вас есть комментарий или вопрос, пожалуйста, оставьте ответ ниже и дайте мне знать! Кроме того, если вы заметили, что я где-то ошибся, или я мог бы объяснить что-то более четко, я был бы признателен, если бы вы сообщили мне об этом в ответе.

Не создавайте свою модель с нуля

Хотели ли вы когда-нибудь использовать одну из существующих моделей в качестве отправной точки для решения аналогичной проблемы? Тогда вы можете попробовать трансферное обучение. Перенос обучения означает использование или адаптацию существующей модели машинного обучения (МО) для новой цели и помогает вам быстрее перейти к работающей модели.

Подход с переносом обучения часто предпочтительнее создания моделей с нуля, поскольку использование существующих моделей требует меньше данных для обучения и меньше времени на вычисления, что также может сэкономить вам и вашей компании деньги.Трансферное обучение также позволяет вашим моделям работать лучше с ограниченными объемами данных. Благодаря трансферному обучению вы можете по-новому экспериментировать со своими уже существующими моделями или перепрофилировать многие из многофункциональных моделей, доступных сегодня в Интернете.

В этом блоге мы представим краткое введение/повторный курс по основам трансферного обучения и покажем, как легко осуществить трансферное обучение в PerceptiLabs уже сегодня. И поскольку мы постоянно расширяем функциональность PerceptiLabs, чтобы охватить больше процессов моделирования машинного обучения, мы добавим дополнительные функции трансферного обучения, чтобы вы могли перейти к новой модели еще быстрее.

Базовая область знаний

При трансферном обучении вы обычно имеете дело с задачами и областями . Задача относится к чему-то, что должно быть выполнено (например, распознавание изображений, сегментация объектов и т. д.), а домен относится к общей категории решаемой задачи (например, идентификация изображений рукописных цифр, нахождение аномалии в текстиле и др.). Сдвиг домена происходит, когда модель или алгоритм, обученные на данных из одного домена, должны затем работать с данными из другого домена.Источник относится к домену (например, модели и данным), из которого передаются знания, а цель относится к домену, в который передаются знания.

Существует два основных типа трансферного обучения, которые следует учитывать:

  1. Сначала идет Индуктивное трансферное обучение ( индуктивное обучение ) это то, о чем думает большинство людей, когда узнают о трансферном обучении. Здесь исходный и целевой домены одинаковы, но задачи разные.С помощью индуктивного обучения вы строите модель, в которой можно предсказать любую новую точку данных, и поэтому индуктивные смещения исходной области используются для улучшения целевой задачи. Проще говоря, индуктивное обучение использует предварительно обученную модель в значительной степени , как и в помеченном наборе обучающих данных, когда вы знаете, что можете надежно прогнозировать/классифицировать новые точки данных, которые еще не встречались в наборе тестовых данных.
  2. С другой стороны, существует Transductive Transfer Learning ( Transductive Learning ), где исходные и целевые задачи аналогичны, но домены различаются, хотя данные меток доступны в исходном домене.Здесь для построения модели используются как обучающие, так и тестовые данные. При таком подходе обучающий набор используется для прогнозирования меток для тестового набора данных. Когда в тестовом наборе данных встречаются неизвестные точки данных, шаблоны и другая информация из тестовых данных используются, чтобы научиться предсказывать их метки, что требует переобучения всего алгоритма. Из-за этой переподготовки трансдуктивное обучение обычно требует больших вычислительных затрат, чем индуктивное обучение.

Общий процесс

Общий процесс трансферного обучения включает удаление классификатора из исходной модели, добавление нового классификатора для целевой модели и точную настройку модели.Затем можно обучить слои модели, содержащие веса, известную как сверточная база для области обработки изображений. Вы можете переобучить все слои сверточной базы, переобучить только некоторые из них (где необученные слои считаются замороженными ) или оставить все слои как есть (иногда это называется замораживанием сверточной базы). Эти стратегии изображены на рисунке 1:

Рисунок 1: Общие стратегии тонкой настройки модели.(Изображение Source )

, когда вы можете выбрать каждый из этих стратегий, когда вы можете выбрать ниже в таблице 1:

Использование Когда:

Обучение всей модели (сверточная база и классификатор)

У вас есть большой целевой набор данных, который отличается от того, который использовался для предварительного обучения исходной модели (другой исходный и целевой домен).

Обучение большинства сверточных базовых слоев и классификатора.

У вас есть большой целевой набор данных, аналогичный тому, который использовался для предварительной подготовки модели (аналогичный домен).

Обучение некоторых сверточных базовых слоев и классификатора.

У вас есть небольшой набор данных, который отличается от того, который использовался для предварительной подготовки модели.

Заморозить базу свертки и обучить только классификатор.

У вас есть небольшой набор данных, похожий на тот, который использовался для предварительной подготовки модели.

Таблица 1: Рекомендации по замораживанию или переобучению части или всей сверточной базы.

Степень повторного обучения сверточной базы будет зависеть от того, что способна идентифицировать исходная модель (например, карты объектов) и требований вашей целевой задачи. Вот несколько аспектов моделей, которые могут быть переданы с помощью трансферного обучения:

  • Передача экземпляра : повторное использование определенных частей или экземпляров данных домена в сочетании с метками из целевого домена.
  • Передача параметров : общие параметры или распределение гиперпараметров.
  • Реляционные знания : передача отношений между точками данных.

Например, у вас есть предварительно обученная модель, которая может идентифицировать особенности аномалий в материалах, таких как отверстия, порезы и разрывы, и что она обучена на изображениях текстиля. Затем вы можете переобучить эту модель для выявления аномалий в другом типе материала (например, в металлических листах), воспользовавшись тем фактом, что модель уже может идентифицировать общие признаки аномалий.Модель можно переобучить, разморозив часть или всю существующую базу свертки и переобучив ее на изображениях металлических листов, при этом новый классификатор переобучается с использованием меток, связанных с этими новыми изображениями.

Обратите внимание, что сверточная база может состоять практически из любой архитектуры модели. Общие примеры, используемые при обработке изображений, включают различные сверточные нейронные сети (CNN), генеративно-состязательные сети (GAN) и многие другие.

Взгляд в черный ящик с PerceptiLabs

Каким бы полезным ни было трансферное обучение, оно может быть чем-то вроде черного ящика.Например, следующий код от Keras, в котором используются предварительно обученные модели, доступные как часть приложений Keras, показывает типичный рабочий процесс переноса:

  $ Создание экземпляра базовой модели с предварительно обученными весами.

base_model = keras.applications.Xception(

    weights='imagenet', # Загрузите веса, предварительно обученные в ImageNet.

    input_shape=(150, 150, 3),

    include_top=False) # Не включать классификатор ImageNet вверху.

# заморозить базовую модель.

base_model.trainable = Ложь

# Создайте новую модель сверху. входы = keras.Input (форма = (150, 150, 3))

# Убеждаемся, что base_model здесь работает в режиме вывода,

# передав `training=False`. Это важно для тонкой настройки, так как вы

# узнать в нескольких абзацах.

x = base_model (входные данные, обучение = ложь)

# Преобразование элементов формы `base_model.output_shape[1:]` в векторы

x = keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)

# Плотный классификатор с одним блоком (бинарная классификация)

выходы = keras.layers.Dense(1)(x)

модель = keras.Model (входы, выходы)

 

# Обучаем модель на новых данных.model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(),

              потеря = keras.losses.BinaryCrossentropy (from_logits = True),

              metrics=[keras.metrics.BinaryAccuracy()])

model.fit(new_dataset, epochs=20, callbacks=..., validation_data=...)  

При беглом взгляде на код может быть трудно понять архитектуру, и не очевидно, что полная модель загружены или если исключены последние несколько слоев модели. Кроме того, отсутствуют визуализации, позволяющие понять, как преобразуются данные или какие прогнозы генерируются.

Однако не все потеряно.

Вы можете использовать PerceptiLabs, чтобы получить больше информации, внедрив код Keras, создающий модель, в пользовательский компонент PerceptiLabs. В приведенном ниже примере показано, как пользовательский компонент вызывает tf.keras.applications.MobileNetV2() для получения предварительно обученной модели MobileNet v2, загруженной весами ImageNet:

Переобученный.

В этом примере сверточная база замораживается (поскольку используются веса ImageNet), в то время как классификатор заменяется (с помощью нового компонента Dense) и получает новые данные метки, которые сначала подвергаются горячему кодированию для удаления порядкового номера метки.Используя PerceptiLabs, вы получаете возможность разделить сверточную базу и обучение меток, а также визуализировать преобразованные данные и прогнозы. Это, в свою очередь, означает, что вы сможете быстрее понять, что делает модель и как вам, возможно, потребуется ее переобучить.

Для аналогичных моделей вы можете решить, какую часть сверточной базы следует переобучить, используя различные доступные API-интерфейсы приложений Keras. Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с примерами в этой статье.

Если вы хотите попробовать эту модель в PerceptiLabs, мы сделали эту модель доступной в этом репозитории GitHub.

Заключение

Трансфертное обучение становится распространенным и предпочтительным методом создания новой модели машинного обучения. Это позволяет специалистам по машинному обучению гораздо быстрее переходить к работающей модели и экспериментировать с существующими моделями по-разному. И, понимая области и задачи исходной и целевой моделей, специалисты по машинному обучению могут лучше всего определить, как переобучить модели во время трансферного обучения.

Вы можете использовать пользовательский компонент PerceptiLabs в сочетании с предварительно обученными моделями, такими как модели из Keras Applications, для трансферного обучения, но следите за обновлениями, поскольку мы добавляем новые функции для поддержки трансферного обучения дополнительными способами. И если вы придумали другие умные способы переноса обучения, которые, по вашему мнению, будут хорошо работать в PerceptiLabs, обязательно свяжитесь с нами и сообщите нам об этом или поделитесь своими идеями на форумах.

Написание обучающего цикла с нуля  | Ядро TensorFlow

Настройка

  импортировать тензорный поток как tf
из тензорного потока импортировать керас
из слоев импорта tensorflow.keras
импортировать numpy как np
  

Введение

Keras предоставляет циклы обучения и оценки по умолчанию, fit() и Assessment() .Их использование описано в руководстве Обучение и оценка с помощью встроенных методов.

Если вы хотите настроить алгоритм обучения вашей модели, используя удобство fit() (например, чтобы обучить GAN с помощью fit() ), вы можете создать подкласс класса Model и реализовать свой собственный метод train_step() , который вызывается неоднократно во время fit() . Это описано в руководстве Настройка того, что происходит в fit() .

Теперь, если вы хотите очень низкоуровневый контроль над обучением и оценкой, вы должны написать ваши собственные циклы обучения и оценки с нуля. Это то, о чем это руководство.

Использование GradientTape

: первый сквозной пример

Вызов модели внутри области GradientTape позволяет получить градиенты обучаемые веса слоя по отношению к значению потерь. Использование оптимизатора Например, вы можете использовать эти градиенты для обновления этих переменных (которые вы можете получить с использованием модели .trainable_weights ).

Рассмотрим простую модель MNIST:

  входы = keras.Input(shape=(784,), name="digits")
x1 = слои.  Плотность (64, активация = "relu") (входы)
x2 = слои. Плотность (64, активация = "relu") (x1)
выходы = слои.Dense(10, name="predictions")(x2)
модель = keras.Model (входы = входы, выходы = выходы)
  

Давайте обучим его с помощью мини-пакетного градиента с пользовательским циклом обучения.

Во-первых, нам понадобится оптимизатор, функция потерь и набор данных:

  # Создать оптимизатор.оптимизатор = keras.optimizers.SGD (learning_rate = 1e-3)
# Создать экземпляр функции потерь.
loss_fn = keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy (from_logits = True)

# Подготовьте обучающий набор данных.
размер партии = 64
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = np.reshape (x_train, (-1, 784))
x_test = np.reshape (x_test, (-1, 784))

# Зарезервируйте 10 000 образцов для проверки.
x_val = x_train[-10000:]
y_val = y_train[-10000:]
х_поезд = х_поезд[:-10000]
у_поезд = у_поезд[:-10000]

# Подготовьте обучающий набор данных. train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slice((x_train, y_train))
train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=1024).batch(batch_size)

# Подготовьте набор данных проверки.
val_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slice((x_val, y_val))
val_dataset = val_dataset.batch (размер_пакета)
  
Загрузка данных из https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz
114

/114

 [==============================] - 1 с 0 мкс/шаг
11501568/114
 [=============================] - 1 с 0 мкс/шаг
 

Вот наш тренировочный цикл:

  • Мы открываем цикл для , который перебирает эпохи
  • Для каждой эпохи мы открываем цикл для , который перебирает набор данных пакетами
  • Для каждой партии мы открываем область GradientTape()
  • Внутри этой области мы вызываем модель (прямой проход) и вычисляем потери
  • Вне области мы получаем градиенты весов модели в связи с убытком
  • Наконец, мы используем оптимизатор для обновления весов модели на основе градиенты
  эпох = 2
для эпохи в диапазоне (эпохи):
    print("\nНачало эпохи %d" % (эпоха))

    # Перебираем пакеты набора данных. для шага (x_batch_train, y_batch_train) в перечислении (train_dataset):

        # Откройте GradientTape для записи выполняемых операций
        # во время прямого прохода, который включает автодифференциацию.
        с tf.GradientTape() в качестве ленты:

            # Запустить прямой проход слоя.
            # Операции, которые применяет слой
            # на его входы будут записываться
            # на GradientTape.
            logits = model(x_batch_train, training=True) # Логиты для этого минипакета

            # Вычислить значение потерь для этой мини-партии.loss_value = loss_fn (y_batch_train, логиты)

        # Используйте градиентную ленту для автоматического извлечения
        # градиенты обучаемых переменных по отношению к потерям.
        грады = лента.градиент (значение_потери, модель.обучаемые_веса)

        # Запустить один шаг градиентного спуска, обновив
        # значение переменных для минимизации потерь.
        оптимизатор.apply_gradients(zip(выпуски, model.trainable_weights))

        # Записывать каждые 200 пакетов. 
        если шаг % 200 == 0:
            Распечатать(
                «Потери при обучении (для одной партии) на шаге %d: %.4ф"
                % (шаг, число с плавающей запятой (loss_value))
            )
            print("На данный момент просмотрено: %s образцов" % ((шаг + 1) * размер_пакета))
  
Начало эпохи 0
Потери при обучении (для одной партии) на шаге 0: 68,7478
Видно до сих пор & двоеточие; 64 образца
Потери при обучении (для одной партии) на шаге 200: 1,9448
Видно до сих пор & двоеточие; 12864 образца
Потери при обучении (для одной партии) на шаге 400: 1.1859
Видно до сих пор & двоеточие; 25664 образца
Потери при обучении (для одной партии) на шаге 600: 0.6914
Видно до сих пор & двоеточие; 38464 образца

Начало эпохи 1
Потери при обучении (для одной партии) на шаге 0: 0,9113
Видно до сих пор & двоеточие; 64 образца
Потери при обучении (для одной партии) на шаге 200: 0,9550
Видно до сих пор & двоеточие; 12864 образца
Потери при обучении (для одной партии) на шаге 400: 0,5139
Видно до сих пор & двоеточие; 25664 образца
Потери при обучении (для одной партии) на шаге 600: 0,7227
Видно до сих пор & двоеточие; 38464 образца
 

Низкоуровневая обработка метрик

Добавим к этому базовому циклу мониторинг метрик.

Вы можете легко повторно использовать встроенные метрики (или созданные вами пользовательские) в таком обучении. петли написаны с нуля. Вот поток:

  • Создание экземпляра метрики в начале цикла
  • Вызов metric.update_state() после каждого пакета
  • Вызовите metric.result() , когда вам нужно отобразить текущее значение метрики
  • Вызов metric.reset_states() , когда вам нужно очистить состояние метрики (обычно в конце эпохи)

Давайте используем эти знания для вычисления SparseCategoricalAccuracy для данных проверки в конец каждой эпохи:

  # Получить модель
входы = керас.Ввод (форма = (784,), имя = "цифры")
x = слои.Dense(64, активация="relu", name="dense_1")(входы)
x = слои.Dense(64, активация = "relu", name = "dense_2") (x)
выходы = слои. Dense(10, name="predictions")(x)
модель = keras.Model (входы = входы, выходы = выходы)

# Создайте оптимизатор для обучения модели.
оптимизатор = keras.optimizers.SGD (learning_rate = 1e-3)
# Создать экземпляр функции потерь.
loss_fn = keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy (from_logits = True)

# Подготовьте метрики.
train_acc_metric = Керас.metrics.SparseCategoricalAccuracy()
val_acc_metric = keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()
  

Вот наш цикл обучения и оценки:

  время импорта

эпохи = 2
для эпохи в диапазоне (эпохи):
    print("\nНачало эпохи %d" % (эпоха))
    start_time = время.время()

    # Перебираем пакеты набора данных.
    для шага (x_batch_train, y_batch_train) в перечислении (train_dataset):
        с tf.GradientTape() в качестве ленты:
            логиты = модель (x_batch_train, обучение = Истина)
            loss_value = loss_fn (y_batch_train, логиты)
        грады = лента.градиент (loss_value, model. trainable_weights)
        оптимизатор.apply_gradients(zip(выпуски, model.trainable_weights))

        # Обновить показатель обучения.
        train_acc_metric.update_state (y_batch_train, логиты)

        # Записывать каждые 200 пакетов.
        если шаг % 200 == 0:
            Распечатать(
                «Потеря при обучении (для одной партии) на шаге %d: %.4f»
                % (шаг, число с плавающей запятой (loss_value))
            )
            print("На данный момент просмотрено: %d образцов" % ((шаг + 1) * размер_пакета))

    # Отображение метрик в конце каждой эпохи.train_acc = train_acc_metric.result()
    print("Обучение по эпохе: %.4f" % (float(train_acc),))

    # Сбрасывать показатели обучения в конце каждой эпохи
    train_acc_metric.reset_states()

    # Запускать цикл проверки в конце каждой эпохи.
    для x_batch_val, y_batch_val в val_dataset:
        val_logits = модель (x_batch_val, обучение = ложь)
        # Обновить валовые метрики
        val_acc_metric.update_state(y_batch_val, val_logits)
    val_acc = val_acc_metric. result()
    val_acc_metric.reset_states()
    print("Проверка в соотв.: %.4f" % (float(val_acc),))
    print("Затраченное время: %.2fs" % (time.time() - start_time))
  
Начало эпохи 0
Потери при обучении (для одной партии) на шаге 0: 88,9958
Видно до сих пор & двоеточие; 64 образца
Потери при обучении (для одной партии) на шаге 200: 2.2214
Видно до сих пор & двоеточие; 12864 образца
Потери при обучении (для одной партии) на шаге 400: 1.3083
Видно до сих пор & двоеточие; 25664 образца
Потери при обучении (для одной партии) на шаге 600: 0.8282
Видно до сих пор & двоеточие; 38464 образца
Обучение согласно эпохе: 0,7406
Валидация со&колон; 0,8201
Затраченное время&двоеточие; 6,31 с

Начало эпохи 1
Потери при обучении (для одной партии) на шаге 0: 0,3276
Видно до сих пор & двоеточие; 64 образца
Потери при обучении (для одной партии) на шаге 200: 0,4819
Видно до сих пор & двоеточие; 12864 образца
Потери при обучении (для одной партии) на шаге 400: 0,5971
Видно до сих пор & двоеточие; 25664 образца
Потери при обучении (для одной партии) на шаге 600: 0. 5862
Видно до сих пор & двоеточие; 38464 образца
Обучение согласно эпохе: 0,8474
Валидация со&колон; 0,8676
Затраченное время&двоеточие; 5,98 с
 

Ускорьте процесс обучения с помощью

tf.function

Среда выполнения по умолчанию в TensorFlow 2: страстное исполнение. Таким образом, наш тренировочный цикл выше выполняется с нетерпением.

Это отлично подходит для отладки, но компиляция графа имеет определенную производительность преимущество. Описание ваших вычислений в виде статического графа позволяет платформе применить глобальную оптимизацию производительности.Это невозможно, когда фреймворк вынужден жадно выполнять одну операцию за другой, не зная, что будет дальше.

Вы можете скомпилировать в статический граф любую функцию, которая принимает на вход тензоры. Просто добавьте к нему декоратор @tf.function , например:

  @tf. функция
def train_step (x, y):
    с tf.GradientTape() в качестве ленты:
        логиты = модель (х, обучение = Истина)
        loss_value = loss_fn(y, логиты)
    grads = лента.градиент(значение_потери, модель.обучаемые_веса)
    оптимизатор.apply_gradients(zip(выпуски, model.trainable_weights))
    train_acc_metric.update_state(y, логиты)
    вернуть loss_value
  

Проделаем то же самое с этапом оценки:

  @tf.функция
деф test_step (х, у):
    val_logits = модель (х, обучение = ложь)
    val_acc_metric.update_state(y, val_logits)
  

Теперь давайте повторно запустим наш тренировочный цикл с этим скомпилированным тренировочным шагом:

  время импорта

эпохи = 2
для эпохи в диапазоне (эпохи):
    print("\nНачало эпохи %d" % (эпоха))
    время_начала = время.время()

    # Перебираем пакеты набора данных.
    для шага (x_batch_train, y_batch_train) в перечислении (train_dataset):
        loss_value = train_step (x_batch_train, y_batch_train)

        # Записывать каждые 200 пакетов. 
        если шаг % 200 == 0:
            Распечатать(
                «Потеря при обучении (для одной партии) на шаге %d: %.4f»
                % (шаг, число с плавающей запятой (loss_value))
            )
            print("На данный момент просмотрено: %d образцов" % ((шаг + 1) * размер_пакета))

    # Отображение метрик в конце каждой эпохи.train_acc = train_acc_metric.result()
    print("Обучение по эпохе: %.4f" % (float(train_acc),))

    # Сбрасывать показатели обучения в конце каждой эпохи
    train_acc_metric.reset_states()

    # Запускать цикл проверки в конце каждой эпохи.
    для x_batch_val, y_batch_val в val_dataset:
        test_step (x_batch_val, y_batch_val)

    val_acc = val_acc_metric.result()
    val_acc_metric.reset_states()
    print("Проверка в соотв.: %.4f" % (float(val_acc),))
    print("Затраченное время: %.2fs" % (time.время() - время_начала))
  
Начало эпохи 0
Потери при обучении (для одной партии) на шаге 0: 0,7921
Видно до сих пор & двоеточие; 64 образца
Потери при обучении (для одной партии) на шаге 200: 0,7755
Видно до сих пор & двоеточие; 12864 образца
Потери при обучении (для одной партии) на шаге 400: 0,1564
Видно до сих пор & двоеточие; 25664 образца
Потери при обучении (для одной партии) на шаге 600: 0,3181
Видно до сих пор & двоеточие; 38464 образца
Обучение согласно эпохе: 0,8788
Валидация со&колон; 0. 8866
Затраченное время&двоеточие; 1,59 с

Начало эпохи 1
Потери при обучении (для одной партии) на шаге 0: 0,5222
Видно до сих пор & двоеточие; 64 образца
Потери при обучении (для одной партии) на шаге 200: 0,4574
Видно до сих пор & двоеточие; 12864 образца
Потери при обучении (для одной партии) на шаге 400: 0,4035
Видно до сих пор & двоеточие; 25664 образца
Потери при обучении (для одной партии) на шаге 600: 0,7561
Видно до сих пор & двоеточие; 38464 образца
Обучение согласно эпохе: 0,8959
Валидация со&колон; 0.9028
Затраченное время&двоеточие; 1,27 с
 

Гораздо быстрее, не правда ли?

Низкоуровневая обработка потерь, отслеживаемых моделью

Слои и модели рекурсивно отслеживают любые потери, возникающие во время прямого прохода слоями, которые вызывают self.add_loss(value) . Полученный список скалярных потерь значения доступны через свойство model. losses в конце прямого прохода.

Если вы хотите использовать эти компоненты потерь, их следует просуммировать. и добавьте их к основным потерям на вашем тренировочном этапе.

Рассмотрим этот слой, который создает потерю регуляризации деятельности:

  класс ActivityRegularizationLayer (layers.Layer):
    деф вызов(я, входы):
        self.add_loss (1e-2 * tf.reduce_sum (входы))
        возврат входных данных
  

Давайте построим очень простую модель, которая использует его:

  входы = keras.Input(shape=(784,), name="digits")
x = слои. Плотность (64, активация = "relu") (входы)
# Вставить регуляризацию активности как слой
x = ActivityRegularizationLayer () (x)
х = слои.Плотный (64, активация = "релу") (x)
выходы = слои.Dense(10, name="predictions")(x)

модель = keras.Model (входы = входы, выходы = выходы)
  

Вот как теперь должен выглядеть наш шаг обучения:

  @tf.функция
def train_step (x, y):
    с tf.GradientTape() в качестве ленты:
        логиты = модель (х, обучение = Истина)
        loss_value = loss_fn(y, логиты)
        # Добавьте любые дополнительные потери, возникшие во время прямого прохода.
        loss_value += сумма(модель.потери)
    грады = лента.градиент (loss_value, model.trainable_weights)
    оптимизатор.apply_gradients(zip(выпуски, model.trainable_weights))
    train_acc_metric.update_state(y, логиты)
    вернуть loss_value
  

Резюме

Теперь вы знаете все, что нужно знать об использовании встроенных обучающих циклов и написание собственного с нуля.

В заключение, вот простой сквозной пример, который связывает воедино все из этого руководства вы узнали: DCGAN, обученная цифрам MNIST.

Сквозной пример: учебный цикл GAN с нуля

Возможно, вы знакомы с генеративно-состязательными сетями (GAN).GAN могут генерировать новые изображения, которые выглядят почти реальными, изучая скрытое распределение тренировочного набор изображений («скрытое пространство» изображений).

GAN состоит из двух частей: модели «генератора», которая отображает точки в скрытом пространство к точкам в пространстве изображения, модель «дискриминатор», классификатор которые могут отличить реальные изображения (из набора обучающих данных) и поддельные изображения (выход сети генератора).

Цикл обучения GAN выглядит следующим образом:

1) Обучить дискриминатор.- Образец партии случайных точек в скрытом пространстве. - Превратите точки в поддельные изображения с помощью модели «генератор». - Получите пакет реальных изображений и объедините их со сгенерированными изображениями. - Обучите модель «дискриминатора» для классификации сгенерированных и реальных изображений.

2) Обучить генератор. - Выборка случайных точек в скрытом пространстве. - Превратите точки в поддельные изображения через сеть «генератор». - Получите пакет реальных изображений и объедините их со сгенерированными изображениями. - Обучите модель «генератора», чтобы «обмануть» дискриминатор и классифицировать поддельные изображения. как настоящий.

Более подробный обзор того, как работает сеть GAN, см. Глубокое обучение с Python.

Давайте реализуем этот обучающий цикл. Сначала создайте дискриминатор, предназначенный для классификации поддельные против реальных цифр:

  дискриминатор = keras.Sequential(
    [
        keras.Input (форма = (28, 28, 1)),
        слои.Conv2D (64, (3, 3), шаги = (2, 2), отступ = "то же самое"),
        слои.LeakyReLU (альфа = 0,2),
        слои.Conv2D (128, (3, 3), шаги = (2, 2), отступ = "то же самое"),
        слои.Утечка ReLU (альфа = 0,2),
        слои.GlobalMaxPooling2D(),
        слои.Dense(1),
    ],
    имя="дискриминатор",
)
дискриминатор.summary()
  
Модель&двоеточие; "дискриминатор"
_________________________________________________________________
Слой (тип) Выходная форма Параметр #
================================================== ===============
conv2d (Conv2D) (Нет, 14, 14, 64) 640
_________________________________________________________________
Leaky_re_lu (LeakyReLU) (Нет, 14, 14, 64) 0
_________________________________________________________________
conv2d_1 (Conv2D) (нет, 7, 7, 128) 73856
_________________________________________________________________
утечка_re_lu_1 (LeakyReLU) (Нет, 7, 7, 128) 0
_________________________________________________________________
global_max_pooling2d (Глобальный (Нет, 128) 0
_________________________________________________________________
плотности_4 (Плотные) (Нет, 1) 129
================================================== ===============
Всего параметров & двоеточие; 74 625
Обучаемые параметры & двоеточие; 74 625
Необучаемые параметры & двоеточие; 0
_________________________________________________________________
 

Тогда давайте создадим генераторную сеть, который превращает скрытые векторы в выходные данные формы (28, 28, 1) (представляющие цифры МНИСТ):

  скрытый_дим = 128

генератор = керас.Последовательный(
    [
        keras.Input (форма = (latent_dim,)),
        # Мы хотим сгенерировать 128 коэффициентов для преобразования в карту 7x7x128
        слои. Плотность (7 * 7 * 128),
        слои.LeakyReLU (альфа = 0,2),
        слои.Изменить форму((7, 7, 128)),
        слои.Conv2DTranspose (128, (4, 4), шаги = (2, 2), отступ = "то же самое"),
        слои.LeakyReLU (альфа = 0,2),
        слои.Conv2DTranspose (128, (4, 4), шаги = (2, 2), отступ = "то же самое"),
        слои.LeakyReLU (альфа = 0,2),
        слои.Conv2D (1, (7, 7), отступ = «то же», активация = «сигмоид»),
    ],
    имя="генератор",
)
  

Вот ключевой момент: тренировочный цикл.Как видите, это довольно просто. функция тренировочного шага занимает всего 17 строк.

  # Создать один оптимизатор для дискриминатора и другой для генератора.
d_optimizer = keras.optimizers.Adam (learning_rate = 0,0003)
g_optimizer = keras.optimizers.Adam (learning_rate = 0,0004)

# Создать экземпляр функции потерь.
loss_fn = keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True)


@tf.function
определение train_step (реальные_изображения):
    # Выборка случайных точек в скрытом пространстве
    random_latent_vectors = tf.random.normal (форма = (batch_size, скрытое_dim))
    # Декодировать их в поддельные изображения
    сгенерированные_изображения = генератор (случайные_латентные_векторы)
    # Объедините их с реальными изображениями
    комбинированные_изображения = tf.concat ([сгенерированные_изображения, реальные_изображения], ось = 0)

    # Соберите ярлыки, отличающие настоящие изображения от поддельных
    метки = tf.concat(
        [tf.ones((batch_size, 1)), tf.zeros((real_images.shape[0], 1))], ось=0
    )
    # Добавляем к меткам случайный шум - важный трюк!
    метки += 0,05 * tf.random.униформа (этикетки. форма)

    # Обучаем дискриминатор
    с tf.GradientTape() в качестве ленты:
        прогнозы = дискриминатор (combined_images)
        d_loss = loss_fn (метки, прогнозы)
    grads = лента.градиент(d_loss, dishibitor.trainable_weights)
    d_optimizer.apply_gradients (zip (градусы, дискриминатор.trainable_weights))

    # Выборка случайных точек в скрытом пространстве
    random_latent_vectors = tf.random.normal (форма = (размер_пакета, латентный_дим))
    # Соберите этикетки с надписью «все настоящие изображения».
    вводящие в заблуждение_метки = tf.нули ((batch_size, 1))

    # Обучить генератор (обратите внимание, что мы *не* должны обновлять веса
    № дискриминатора)!
    с tf.GradientTape() в качестве ленты:
        прогнозы = дискриминатор (генератор (random_latent_vectors))
        g_loss = loss_fn (вводящие в заблуждение метки, прогнозы)
    grads = лента.градиент(g_loss, генератор.trainable_weights)
    g_optimizer.apply_gradients(zip(градусы, генератор.trainable_weights))
    вернуть d_loss, g_loss, сгенерированные_изображения
  

Давайте обучим нашу GAN, многократно вызывая train_step для пакетов изображений.

Поскольку наши дискриминатор и генератор являются консетями, вам может понадобиться запустите этот код на графическом процессоре.

  импорт ОС

# Подготовьте набор данных. Мы используем как обучающие, так и тестовые цифры MNIST.
размер партии = 64
(x_train, _), (x_test, _) = keras.datasets.mnist.load_data()
all_digits = np.concatenate([x_train, x_test])
all_digits = all_digits.astype("float32") / 255,0
all_digits = np.reshape (all_digits, (-1, 28, 28, 1))
набор данных = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(all_digits)
набор данных = набор данных.перемешивание (buffer_size = 1024). партия (размер_пакета)

epochs = 1 # На практике вам нужно как минимум 20 эпох, чтобы генерировать хорошие цифры.
save_dir = "./"

для эпохи в диапазоне (эпохи):
    print("\nНачальная эпоха", эпоха)

    для шага, real_images в перечислении (набор данных):
        # Обучить дискриминатор и генератор на одной партии реальных изображений.
        d_loss, g_loss, сгенерированные_изображения = train_step (реальные_изображения)

        # Логирование.
        если шаг % 200 == 0:
            # Печать метрик
            print("Потеря дискриминатора на шаге %d: %.2f" % (шаг, d_loss))
            print("Проигрыш противника на шаге %d: %.2f" % (шаг, g_loss))

            # Сохраняем одно сгенерированное изображение
            img = tf.keras.preprocessing.image.array_to_img(
                сгенерированные_изображения [0] * 255,0, масштаб = Ложь
            )
            img.save(os.path.join(save_dir, "generated_img" + str(step) + ".png"))

        # Чтобы ограничить время выполнения, мы останавливаемся после 10 шагов.
        # Удалите строки ниже, чтобы на самом деле обучить модель!
        если шаг > 10:
            перерыв
  
Начальная эпоха 0
потеря дискриминатора на шаге 0: 0.69
состязательная потеря на шаге 0: 0,69
 

Вот оно! Вы получите красиво выглядящие поддельные цифры MNIST всего через ~ 30 секунд обучения на Графический процессор Колаб.

Несколько выстрелов Обучение с нуля. Уайли Ван, Джон Инакей и Майк Ван | by Deep Gan Team

Wiley Wang, John Inacay и Mike Wang

Одной из новых концепций в области глубокого обучения является Few Shot Learning. Если вы изучали машинное обучение или глубокое обучение, вы, вероятно, уже слышали этот термин.Но что это? Как это работает на самом деле? Мы углубимся в эту тему и покажем один из способов проведения обучения Few Shot Learning через Twin Networks. Ниже мы узнаем, как создать систему One Shot Learning с использованием Twin Networks. Вы можете найти нашу реализацию Twin Network в PyTorch здесь.

Прежде всего, что такое и почему вам стоит изучать Few Shot Learning? Алгоритмы глубокого обучения, как известно, требуют огромных наборов данных для выполнения своей целевой задачи. Однако получение и маркировка больших объемов данных часто требует больших затрат времени и средств.Метод обучения с учителем требует больше данных для охвата большего количества задач. Нам нужна большая выборка каждого класса для типичной задачи классификации. Однако, если мы переосмыслим задачу классификации глубокого обучения как прямой вход 1-к-1 для функции маркировки, мы сможем найти способы по-прежнему работать с меньшими наборами данных. Основная цель Few Shot Learning — дать возможность алгоритмам глубокого обучения работать в случаях ограниченных данных по прямой задаче.

Двойная сеть использует две нейронные сети с одинаковой структурой в качестве магистральных сетей, два выхода которых передаются в другую функцию или сеть для получения конечного результата.Когда каждая сеть получает свой собственный вход, эта сетевая структура действует как агент сравнения, чтобы обеспечить эквивалентность функции подобия. В нашем примере мы используем две сверточные нейронные сети (CNN) в качестве магистральных сетей. Традиционные CNN часто используются в качестве классификаторов, принимая один вход и отправляя его вывод непосредственно на уровень(и) классификации. Посредством обучения единый классификатор CNN учится различать определенные классы, учитывая достаточное количество примеров от начала до конца. В двойной сети взаимосвязь изображений, принадлежащих одному и тому же классу, с изображениями, принадлежащими разным классам, изучается сквозным образом.Twin Networks обучается с помощью Contrastive Loss, функции потерь, которая минимизирует, когда два входа принадлежат одному и тому же классу, и максимизирует, когда два входа принадлежат разным классам.

Чтобы показать пример, ниже представлен массив x1, x2 и потерь. Пример массива изображений x1Пример массива изображений x2Массив потерь, созданный x1 и x2

Рисунок 1. Пример обучающей партии, где изображение из x1 сравнивается с соответствующее ему изображение из x2. Массив потерь показывает, что изображения одного и того же фрукта имеют метку 0, а изображения разных фруктов имеют метку 1.Наша цель состоит в том, чтобы Twin Network автоматически научилась выполнять эту задачу.

Одним из примеров реализации Few Shot Learning является применение N-Way K-Shot Learning с двойной сетью. Мы сравниваем входное изображение с N классами по K изображений в каждом и выбираем наиболее вероятный класс, в котором потери триплетов наименьшие. Например, задача 5-Way 2-shot объединяет наше входное изображение с 5 другими классами с 2 примерами каждого класса, в результате чего мы сравниваем 10 изображений.

В Twin Network мы создаем вложение для каждого изображения. Последний уровень Twin Network выполняет сравнение двух вложений каждого изображения. Если мы рассматриваем выходные данные Twin Network как функцию расстояния, N-Way K-Shot Learning похож на алгоритм ближайшего соседа.

Чтобы попрактиковаться в Few Shot Learning, мы решили проблему классификации фруктов в наборе данных Kaggle Fruits 360. Опять же, нашу реализацию можно найти здесь.

Для начала мы предварительно обработаем данные для использования pytorch.Затем мы определяем двойную сеть, используя одну и ту же магистраль CNN для создания функций для каждого изображения в паре. Мы вычисляем сходство между двумя выходными данными CNN, взяв абсолютную разницу и пропустив ее через сигмовидную функцию, насыщая окончательные выходные данные значением 0 или 1, чтобы они соответствовали нашим меткам истинности. Для обучения мы пропускаем пакеты пар изображений и оцениваем модель каждые 250 партий с 20-ходовой однократной задачей .

Во время обучения мы применяем бинарную кросс-энтропийную потерю.Один из способов интерпретировать проблему - это проблема бинарной классификации, в которой функция подобия является частью сети, являющейся классификатором. Однако несколько иной способ интерпретации заключается в том, что мы пытаемся сблизить изображения одного класса (разница ближе к 0) и отодвинуть изображения разных классов еще дальше (разница ближе к 1). Это интуиция Contrastive Loss, для реализации которой также подходит бинарная перекрестная энтропия.

Рисунок 2: Сеть близнецов учится говорить, что изображения людей А и Б принадлежат разным людям Рисунок 3: Сеть близнецов также правильно определяет, что два разных изображения человека А являются одним и тем же человеком

Как вы использовать Twin Network для выполнения One Shot Learning? Одним из наиболее распространенных вариантов использования One Shot Learning является распознавание лиц.В качестве примера вы можете разработать систему, которая распознает пользователя только по одной эталонной фотографии. Важно отметить, что наша система никогда раньше не видела этого пользователя. Предполагая, что мы уже обучили Twin Network сравнивать лица, мы можем сравнить разные фотографии людей с нашей эталонной фотографией. Мы можем подавать эталонную фотографию на левый вход Twin Network, а другие фотографии — на правый вход. Затем Twin Network сообщит, являются ли входы одним и тем же человеком или нет. Наша система One Shot Learning работает успешно, если мы правильно распознаем только целевого пользователя.На практике этот метод сравним с K ближайших соседей (примечание: K не означает одно и то же в этом методе), где мы классифицируем ввод, сравнивая его с его ближайшими примерами и их метками/классификациями.

Установка правильной скорости обучения для вашего оптимизатора очень важна. Когда мы впервые начали тренировать нашу Twin Network, значение потерь изначально оставалось постоянным на протяжении всего процесса обучения. Сначала мы думали, что наша реализация Twin Network не учится или что наши обучающие данные были отформатированы неправильно.Изучив проблему более глубоко, мы, наконец, обнаружили, что скорость обучения нашего оптимизатора была установлена ​​слишком высокой, а это означало, что процесс оптимизации расходился, а не сходился. После снижения скорости обучения до 0,0001 значение потерь в сети начало уменьшаться. Наш опыт показывает, как расхождение в нейронной сети может быть незаметным и трудно заметным.

В заключение мы научились обучать Twin Network с нуля в PyTorch на реальных данных. После того, как мы обучили нашу Twin Network, мы также узнали, как использовать эту сеть для выполнения One Shot Learning.One Shot Learning позволяет нам распознавать новые классы с помощью всего одного примера изображения, а не сотен или тысяч примеров. Двойные сети — это важный шаг на пути к тому, как исследователи научились проводить обучение за несколько выстрелов.

Как закодировать нейронную сеть с обратным распространением в Python (с нуля)

Последнее обновление: 22 октября 2021 г.

Алгоритм обратного распространения используется в классической искусственной нейронной сети с прямой связью.

Этот метод до сих пор используется для обучения больших сетей глубокого обучения.

В этом руководстве вы узнаете, как реализовать алгоритм обратного распространения ошибки для нейронной сети с нуля с помощью Python.

После прохождения этого урока вы будете знать:

  • Как выполнить прямое распространение входных данных для вычисления выходных данных.
  • Как распространить ошибку обратно и обучить сеть.
  • Как применить алгоритм обратного распространения к реальной задаче прогнозного моделирования.

Начните свой проект с моей новой книги «Алгоритмы машинного обучения с нуля», включающей пошаговых руководств и файлы исходного кода Python для всех примеров.

Давайте начнем.

  • Обновление ноябрь 2016 г. : исправлена ​​ошибка в функции активации(). Спасибо Алекс!
  • Обновление, январь 2017 г. : устраняет проблемы с Python 3.
  • Обновление, январь 2017 г. : Обновлена ​​небольшая ошибка в update_weights(). Спасибо Томаш!
  • Обновление, апрель 2018 г. : добавлена ​​прямая ссылка на набор данных CSV.
  • Обновление, август 2018 г. : протестировано и обновлено для работы с Python 3.6.
  • Обновление, сентябрь 2019 г. : обновлены семена пшеницы.csv, чтобы исправить проблемы с форматированием.
  • Обновление, октябрь 2021 г. : поменяйте знак ошибки на противоположный для согласования с другой литературой.

Как реализовать алгоритм обратного распространения с нуля в Python
Фото NICHD, некоторые права защищены.

Описание

В этом разделе представлено краткое введение в алгоритм обратного распространения ошибки и набор данных Wheat Seeds, которые мы будем использовать в этом руководстве.

Алгоритм обратного распространения

Алгоритм обратного распространения — это контролируемый метод обучения для многослойных сетей с прямой связью из области искусственных нейронных сетей.

Нейронные сети с прямой связью основаны на обработке информации одной или несколькими нервными клетками, называемыми нейронами. Нейрон принимает входные сигналы через свои дендриты, которые передают электрический сигнал в тело клетки. Аксон передает сигнал к синапсам, которые являются соединениями аксона клетки с дендритами других клеток.

Принцип обратного распространения заключается в моделировании заданной функции путем изменения внутренних весовых коэффициентов входных сигналов для получения ожидаемого выходного сигнала.Система обучается с использованием метода обучения с учителем, при котором ошибка между выходом системы и известным ожидаемым результатом представляется системе и используется для изменения ее внутреннего состояния.

Технически алгоритм обратного распространения — это метод обучения весов в многослойной нейронной сети с прямой связью. Таким образом, требуется, чтобы сетевая структура была определена из одного или нескольких уровней, где один уровень полностью связан со следующим уровнем. Стандартная структура сети состоит из одного входного слоя, одного скрытого слоя и одного выходного слоя.

Обратное распространение можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии, но в этом руководстве мы сосредоточимся на классификации.

В задачах классификации наилучшие результаты достигаются, когда сеть имеет один нейрон в выходном слое для каждого значения класса. Например, задача двухклассовой или бинарной классификации со значениями классов A и B. Эти ожидаемые результаты должны быть преобразованы в двоичные векторы с одним столбцом для каждого значения класса. Например, [1, 0] и [0, 1] для A и B соответственно.Это называется одним горячим кодированием.

Набор данных о семенах пшеницы

Набор данных о семенах включает в себя предсказание видов с учетом измерений семян различных сортов пшеницы.

Имеется 201 запись и 7 числовых входных переменных. Это задача классификации с 3 выходными классами. Масштаб для каждого числового входного значения различается, поэтому может потребоваться некоторая нормализация данных для использования с алгоритмами, взвешивающими входные данные, такими как алгоритм обратного распространения ошибки.

Ниже приведен образец первых 5 строк набора данных.

15,26,14,84,0,871,5,763,3,312,2,221,5,22,1 14,88,14,57,0,8811,5,554,3,333,1,018,4,956,1 14.29,14.09,0.905,5.291,3.337,2.699,4.825,1 13,84,13,94,0,8955,5,324,3,379,2,259,4,805,1 16.14,14.99,0.9034,5.658,3.562,1.355,5.175,1

15.26,14,84 0,871,5,763,34 0,12,2221,5,763,3.3122.2221,5,22,19,1459

14,88,14,57 0,8811,5.554,3.333,8811,5.554,3.3333,1.018,4,956,1

14.29,14,09,09,0905,5.291,3,337,2,699,4.825,1

13,84,13,94,0,8955,5,324,3,379,2,259,4,805,1

16,14,14,99,0,9034,5,658,3,562,1,355,5,175,1 5

Используя алгоритм Zero Rule, который предсказывает наиболее распространенное значение класса, базовая точность для проблемы составляет 28,095%.

Вы можете узнать больше и загрузить набор данных seed из репозитория машинного обучения UCI.

Загрузите набор данных seed и поместите его в текущий рабочий каталог с именем файла набор_файлов seed.CSV .

Набор данных имеет формат с разделителями табуляции, поэтому его необходимо преобразовать в CSV с помощью текстового редактора или программы для работы с электронными таблицами.

Обновление, загрузка набора данных в формате CSV напрямую:

Учебник

Этот учебник разбит на 6 частей:

  1. Инициализировать сеть.
  2. Распространение вперед.
  3. Ошибка обратного распространения.
  4. Железнодорожная сеть.
  5. Предсказать.
  6. Пример набора данных
  7. Seeds.

Эти шаги обеспечат основу, необходимую для реализации алгоритма обратного распространения с нуля и применения его к вашим собственным задачам прогнозного моделирования.

1. Инициализировать сеть

Давайте начнем с чего-нибудь простого, с создания новой сети, готовой к обучению.

Каждый нейрон имеет набор весов, которые необходимо поддерживать. Один вес для каждого входного соединения и дополнительный вес для смещения. Нам нужно будет хранить дополнительные свойства для нейрона во время обучения, поэтому мы будем использовать словарь для представления каждого нейрона и хранить свойства по именам, таким как « весов » для весов.

Сеть состоит из слоев.Входной слой — это всего лишь строка из нашего обучающего набора данных. Первый реальный слой — это скрытый слой. Затем следует выходной слой, который имеет один нейрон для каждого значения класса.

Мы организуем слои как массивы словарей и будем рассматривать всю сеть как массив слоев.

Рекомендуется инициализировать веса сети небольшими случайными числами. В этом случае будем ли мы использовать случайные числа в диапазоне от 0 до 1.

Ниже приведена функция с именем initialize_network() , которая создает новую нейронную сеть, готовую к обучению.Он принимает три параметра: количество входов, количество нейронов в скрытом слое и количество выходов.

Вы можете видеть, что для скрытого слоя мы создали n_hidden нейронов, и каждый нейрон в скрытом слое имеет n_inputs + 1 веса, по одному для каждого входного столбца в наборе данных и дополнительный для смещения.

Вы также можете видеть, что выходной слой, который соединяется со скрытым слоем, имеет n_outputs нейронов, каждый из которых имеет n_hidden + 1 веса.Это означает, что каждый нейрон в выходном слое соединяется (имеет вес) с каждым нейроном в скрытом слое.

# Инициализировать сеть def initialize_network (n_inputs, n_hidden, n_outputs): сеть = список() hidden_layer = [{'веса':[random() для i в диапазоне (n_inputs + 1)]} для i в диапазоне (n_hidden)] network.append (скрытый_слой) output_layer = [{'веса':[random() для i в диапазоне (n_hidden + 1)]} для i в диапазоне (n_outputs)] сеть.добавить (выходной_слой) обратная сеть

# Инициализировать сеть

def initialize_network(n_inputs, n_hidden, n_outputs):

network = list()

hidden_layer = [{'weights':[random() for i in range(n_inputs + 1)]} для i в диапазоне (n_hidden)]

network.append(hidden_layer)

output_layer = [{'веса':[random() для i в диапазоне (n_hidden + 1)]} для i в диапазоне (n_outputs)]

сеть

.append(output_layer)

обратная сеть

Давайте проверим эту функцию. Ниже приведен полный пример создания небольшой сети.

из случайного импортного семени из случайного импорта случайного # Инициализировать сеть def initialize_network (n_inputs, n_hidden, n_outputs): сеть = список() hidden_layer = [{'веса':[random() для i в диапазоне (n_inputs + 1)]} для i в диапазоне (n_hidden)] network.append (скрытый_слой) output_layer = [{'веса':[random() для i в диапазоне (n_hidden + 1)]} для i в диапазоне (n_outputs)] сеть.добавить (выходной_слой) обратная сеть семена(1) сеть = инициализировать_сеть (2, 1, 2) для слоя в сети: печать (слой)

from random import seed

from random import random

 

# Инициализировать сеть

def initialize_network(n_inputs, n_hidden, n_outputs):

network = list()

random() для i в диапазоне (n_inputs + 1)]} для i в диапазоне (n_hidden)]

сети.append(hidden_layer)

output_layer = [{'веса':[random() for i in range(n_hidden + 1)]} for i in range(n_outputs)]

network.append(output_layer)

return network

 

seed(1)

network = initialize_network(2, 1, 2)

для слоя в сети:

print(layer)

Запустив пример, вы увидите, что код выводит каждый слой один за другим. Вы можете видеть, что скрытый слой имеет один нейрон с двумя входными весами плюс смещение.Выходной слой имеет 2 нейрона, каждый с 1 весом плюс смещение.

[{'веса': [0.13436424411240122, 0.8474337369372327, 0.763774618976614]}] [{'веса': [0.25506394217, 0.4954350870

95]}, {'веса': [0.44947887381, 0.6515

722763]}]

.44947887381, 0,6515

722763]}]

Теперь, когда мы знаем, как создавать и инициализировать сеть, давайте посмотрим, как мы можем использовать ее для расчета выходных данных.

2. Распространение вперед

Мы можем вычислить выходные данные нейронной сети, распространяя входной сигнал через каждый слой, пока выходной слой не выдаст свои значения.

Мы называем это прямым распространением.

Это метод, который нам понадобится для создания прогнозов во время обучения, который нужно будет скорректировать, и этот метод нам понадобится после того, как сеть будет обучена делать прогнозы на новых данных.

Мы можем разбить прямое распространение на три части:

  1. Активация нейронов.
  2. Перенос нейронов.
  3. Прямое распространение.
2.1. Активация нейронов

Первый шаг — вычислить активацию одного нейрона при заданном входе.

Входными данными может быть строка из нашего обучающего набора данных, как в случае со скрытым слоем. Это также могут быть выходы каждого нейрона скрытого слоя в случае выходного слоя.

Активация нейронов рассчитывается как взвешенная сумма входных данных. Очень похоже на линейную регрессию.

активация = сумма (weight_i * input_i) + смещение

активация = сумма (вес_i * вход_i) + смещение

Где вес — сетевой вес, ввод — ввод, i — индекс веса или ввода и смещение — специальный вес, который не имеет ввода для умножения (или вы можете придумать вход как всегда 1.0).

Ниже приведена реализация этого в функции с именем activ() . Вы можете видеть, что функция предполагает, что смещение является последним весом в списке весов. Это помогает здесь и позже сделать код более удобным для чтения.

# Рассчитать активацию нейрона для входа def активировать (веса, входы): активация = веса[-1] для i в диапазоне (len (веса) -1): активация += веса[i] * входы[i] вернуть активацию

# Рассчитать активацию нейрона для входа

def активировать(веса, входы):

активация = веса[-1]

для i в диапазоне(len(веса)-1):

активация += веса[ i] * inputs[i]

активация возврата

Теперь давайте посмотрим, как использовать активацию нейронов.

2.2. Передача нейронов

Как только нейрон активируется, нам нужно передать активацию, чтобы увидеть, что на самом деле представляет собой выходной сигнал нейрона.

Можно использовать различные передаточные функции. Традиционно используется сигмовидная функция активации, но вы также можете использовать функцию tanh (гиперболический тангенс) для передачи выходных данных. Совсем недавно передаточная функция выпрямителя была популярна в больших сетях глубокого обучения.

Сигмовидная функция активации имеет форму буквы S, ее также называют логистической функцией.(-активация))

Где e — основание натуральных логарифмов (число Эйлера).

Ниже приведена функция с именем transfer() , реализующая уравнение сигмоиды.

# Передача активации нейрона передача защиты (активация): return 1.0 / (1.0 + exp(-активация))

# Передача активации нейрона

def transfer(activation):

return 1.0 / (1.0 + exp(-активация))

Теперь, когда у нас есть части, давайте посмотрим, как они используются.

2.3. Прямое распространение

Прямое распространение входных данных является простым.

Мы прорабатываем каждый слой нашей сети, вычисляя выходы для каждого нейрона. Все выходы одного слоя становятся входами для нейронов следующего слоя.

Ниже приведена функция с именем forward_propagate() , которая реализует прямое распространение для строки данных из нашего набора данных с помощью нашей нейронной сети.

Вы можете видеть, что выходное значение нейрона хранится в нейроне с именем ‘ output ’. Вы также можете видеть, что мы собираем выходные данные для слоя в массив с именем new_inputs , который становится массивом входных данных и используется в качестве входных данных для следующего слоя.

Функция возвращает выходные данные из последнего слоя, также называемого выходным слоем.

# Передать ввод на сетевой вывод def forward_propagate (сеть, строка): входы = строка для слоя в сети: новые_вводы = [] для нейрона в слое: активация = активировать (нейрон ['веса'], входы) нейрон ['выход'] = передача (активация) новые_вводы.добавить (нейрон ['выход']) входы = новые_входы обратные входы

# Прямое распространение входных данных на сетевой выход

def forward_propagate(network, row):

inputs = row

для слоя в сети:

new_inputs = []

для нейрона в слое:

5 90 (нейрон['веса'], входы)

нейрон['выход'] = передача(активация)

новые_входы.append(neuron['output'])

inputs = new_inputs

return inputs

Давайте соберем все эти части вместе и проверим прямое распространение нашей сети.

Мы определяем нашу сеть как встроенную с одним скрытым нейроном, который ожидает 2 входных значения и выходным слоем с двумя нейронами.

из математического импорта опыта # Рассчитать активацию нейрона для входа def активировать (веса, входы): активация = веса[-1] для i в диапазоне (len (веса) -1): активация += веса[i] * входы[i] вернуть активацию # Передача активации нейрона передача защиты (активация): вернуть 1.0 / (1.0 + опыт(-активация)) # Передать ввод на сетевой вывод def forward_propagate (сеть, строка): входы = строка для слоя в сети: новые_вводы = [] для нейрона в слое: активация = активировать (нейрон ['веса'], входы) нейрон ['выход'] = передача (активация) new_inputs.append (нейрон ['выход']) входы = новые_входы возврат входных данных # тестируем прямое распространение сеть = [[{'веса': [0,13436424411240122, 0.8474337369372327, 0,763774618976614]}], [{'веса': [0.25506394217, 0.4954350870

95]}, {'веса': [0.44947887381, 0.6515

722763]}]] строка = [1, 0, нет] вывод = forward_propagate (сеть, строка) печать (вывод)

1

2

2

3

4

4

5

6

7

8

9 20004

10

11

12

13

12

14 20004 13

14

15

16

17

18

19

19

20

21

21

22

23

240004 23

24

26

270004 26

27

28

29

30

30

31

from math import exp

 

# Рассчитать активацию нейрона для ввода

def активировать(веса, входы):

активация = веса[-1]

для i в диапазоне(len(веса)-1) :

активация += weights[i] * inputs[i]

return активация

 

# активация передающего нейрона

def transfer(activation):

return 1.0 / (1.0 + exp(-activation))

 

# Перенаправить входные данные на сетевой выход

def forward_propagate(network, row):

inputs = row

для слоя в сети:

new_inputs = [ ]

для нейрона в слое:

активация = активация (нейрон ['веса'], входы)

нейрон ['выход'] = передача (активация)

new_inputs.append (нейрон ['выход'])

inputs = new_inputs

return inputs

 

# проверка прямого распространения

network = [[{'weights': [0.13436424411240122, +0,8474337369372327, 0,763774618976614]}],

[{ 'веса': [0.25506394217, 0.4954350870

95]}, { 'веса': [0,44947887381, 0,6515

722763]}]]

строк = [1, 0, Отсутствует]

вывод = forward_propagate (сеть, строка)

печать (вывод)

При выполнении примера распространяется шаблон ввода [1, 0] и создается выходное значение, которое печатается. Поскольку выходной слой имеет два нейрона, на выходе мы получаем список из двух чисел.

Фактические выходные значения пока просто ерунда, но далее мы начнем учиться тому, как сделать веса в нейронах более полезными.

[0,6629970129852887, 0,7253160725279748]

[0,6629970129852887, 0,7253160725279748]

3. Ошибка обратного распространения

Алгоритм обратного распространения назван в честь способа обучения весов.

Ошибка вычисляется между ожидаемыми выходными данными и выходными данными, передаваемыми из сети. Затем эти ошибки распространяются по сети от выходного слоя к скрытому, присваивая виновных в ошибке и обновляя веса по мере их поступления.

Математика ошибки обратного распространения коренится в исчислении, но в этом разделе мы останемся на высоком уровне и сосредоточимся на том, что вычисляется и как, а не на том, почему вычисления принимают именно эту форму.

Эта часть разбита на две части.

  1. Трансфертная производная.
  2. Ошибка обратного распространения.
3.1. Трансферная производная

Учитывая выходное значение нейрона, нам нужно вычислить его наклон.

Мы используем сигмовидную передаточную функцию, производную которой можно вычислить следующим образом:

производная = выход * (1,0 - выход)

производная = выход * (1.0 - выход)

Ниже приведена функция с именем transfer_derivative() , реализующая это уравнение.

# Рассчитать производную выхода нейрона def transfer_derivative (выход): обратный вывод * (1.0 - вывод)

# Вычислить производную выхода нейрона

def transfer_derivative(output):

return output * (1.0 - выход)

Теперь давайте посмотрим, как это можно использовать.

3.2. Ошибка обратного распространения

Первым шагом является вычисление ошибки для каждого выходного нейрона, это даст нам наш сигнал ошибки (входной) для распространения в обратном направлении по сети.

Ошибка для данного нейрона может быть рассчитана следующим образом:

ошибка = (выход - ожидается) * transfer_derivative (выход)

ошибка = (выход - ожидается) * transfer_derivative(выход)

Где ожидаемое — это ожидаемое выходное значение для нейрона, output — это выходное значение для нейрона, а transfer_derivative() вычисляет наклон выходного значения нейрона, как показано выше.

Этот расчет ошибки используется для нейронов в выходном слое. Ожидаемое значение — это само значение класса. В скрытом слое все немного сложнее.

Сигнал ошибки для нейрона в скрытом слое вычисляется как взвешенная ошибка каждого нейрона в выходном слое. Подумайте об ошибке, возвращающейся по весам выходного слоя к нейронам скрытого слоя.

Сигнал ошибки обратного распространения накапливается и затем используется для определения ошибки для нейрона в скрытом слое следующим образом:

ошибка = (вес_k * ошибка_j) * передача_производная (выход)

ошибка = (вес_k * ошибка_j) * передача_производная (выход)

Где error_j — это сигнал ошибки от j -го нейрона в выходном слое, weight_k — это вес, который соединяет k -й нейрон с текущим нейроном, а output — это выход для текущего нейрона.

Ниже приведена функция с именем reverse_propagate_error() , реализующая эту процедуру.

Вы можете видеть, что сигнал ошибки, рассчитанный для каждого нейрона, хранится с именем «дельта». Вы можете видеть, что слои сети повторяются в обратном порядке, начиная с выхода и работая в обратном порядке. Это гарантирует, что нейроны в выходном слое сначала вычисляют значения «дельта», которые нейроны в скрытом слое могут использовать в последующей итерации. Я выбрал название «дельта», чтобы отразить изменение, которое ошибка вызывает в нейроне (т.грамм. дельта веса).

Вы можете видеть, что сигнал ошибки для нейронов в скрытом слое накапливается из нейронов в выходном слое, где номер скрытого нейрона j также является индексом веса нейрона в выходном слое нейрон['веса'][ к] .

# Обратное распространение ошибки и сохранение в нейронах def back_propagate_error (сеть, ожидается): для i в обратном (диапазон (len (сеть))): слой = сеть [я] ошибки = список() если я != len(сеть)-1: для j в диапазоне (len (слой)): ошибка = 0.0 для нейрона в сети [i + 1]: ошибка += (нейрон['веса'][j] * нейрон['дельта']) error.append(ошибка) еще: для j в диапазоне (len (слой)): нейрон = слой [j] errors.append (нейрон ['выход'] - ожидаемый [j]) для j в диапазоне (len (слой)): нейрон = слой [j] нейрон ['дельта'] = ошибки [j] * transfer_derivative (нейрон ['выход'])

1

2

2

3

4

4

5

6

7

8

9 20004

10

11

12

13

12

14 20004 13

14

15

16

17

18

# Ошибка обратного распространения и сохранение в нейронах

, если i != len(сеть)-1:

для j в диапазоне(len(слой)):

ошибка = 0.0

для нейрона в сети[i + 1]:

ошибка += (нейрон['веса'][j] * нейрон['дельта'])

errors.append(ошибка)

еще:

для j в диапазоне (len (слой)):

нейрон = слой [j]

errors.append (нейрон ['выход'] - ожидаемый [j])

для j в диапазоне (len (слой)):

нейрон = слой [j]

нейрон ['дельта'] = ошибки [j] * transfer_derivative (нейрон ['выход'])

Давайте соберем все части вместе и посмотрим, как это работает.

Мы определяем фиксированную нейронную сеть с выходными значениями и применяем обратное распространение ожидаемого выходного шаблона. Полный пример приведен ниже.

# Рассчитать производную выхода нейрона def transfer_derivative (выход): возвратный вывод * (1.0 - вывод) # Обратное распространение ошибки и сохранение в нейронах def back_propagate_error (сеть, ожидается): для i в обратном (диапазон (len (сеть))): слой = сеть [я] ошибки = список() если я != len(сеть)-1: для j в диапазоне (len (слой)): ошибка = 0.0 для нейрона в сети [i + 1]: ошибка += (нейрон['веса'][j] * нейрон['дельта']) error.append(ошибка) еще: для j в диапазоне (len (слой)): нейрон = слой [j] errors.append (нейрон ['выход'] - ожидаемый [j]) для j в диапазоне (len (слой)): нейрон = слой [j] нейрон ['дельта'] = ошибки [j] * производная_передачи (нейрон ['выход']) # проверить обратное распространение ошибки сеть = [[{'выход': 0.7105668883115941, 'веса': [0.13436424411240122, 0,8474337369372327, 0,763774618976614]}], [{'OUTPORT': 0.6213859615555266, «Вес»: [0.25506394217, 0.4954350870

95]}, {'Выход': 0.6573696, «Вес»: [0.44947887381, 0.6515

722763]}]] ожидается = [0, 1] back_propagate_error (сеть, ожидается) для слоя в сети: печать (слой)

1

2

2

3

4

4

5

6

7

8

9 20004

10

11

12

13

12

14 20004 13

14

15

16

17

18

19

20

20

21

22

23

240004 23

24

25

26

27

28 20005

28

29

30

# Вычислить производную выхода нейрона

def transfer_derivative(output):

return output * (1.0 - вывод)

 

# Ошибка обратного распространения и сохранение в нейронах

ошибки = list()

, если i != len(сеть)-1:

для j в диапазоне(len(слой)):

ошибка = 0,0

для нейрона в сети[i + 1]:

ошибка += (нейрон['веса'][j] * нейрон['дельта'])

ошибки.добавить (ошибка)

иначе:

для j в диапазоне (длина (слой)):

нейрон = слой [j]

errors.append (нейрон ['выход'] - ожидаемый [j])

для j in range(len(layer)):

нейрон = слой[j]

нейрон['дельта'] = ошибки[j] * transfer_derivative(neuron['output'])

 

# проверка обратного распространения ошибки

сеть = [[{'выход': 0.7105668883115941, 'веса': [0.13436424411240122, 0.8474337369372327, 0.763774618976614]}],

[{ 'выход': 0,6213859615555266, 'вес': [0,25506394217, 0.4954350870

95]}, { 'выход': 0,65736986976, 'вес': [0.44947887381, 0.6515

722763]}]]

ожидаемых = [ 0, 1].

При выполнении примера сеть печатается после завершения обратного распространения ошибки. Вы можете видеть, что значения ошибок вычисляются и сохраняются в нейронах для выходного слоя и скрытого слоя.

[{'выход': 0.7105668883115941, 'веса': [0.13436424411240122, 0.8474337369372327, 0.763774618976614], 'дельта': 0.0005348048046610517}] [{ 'Выход': 0,6213859615555266, 'веса': [0,25506394217, +0,4954350870

95], 'дельта': +0,146183582808}, { 'Выход': 0,65736986976, 'веса': [0,44947887381, 0,6515

722763], 'дельта': -0,0771723774346327}]

[{'выход': 0.7105668883115941, 'веса': [0.13436424411240122, +0,8474337369372327, 0,763774618976614], 'дельта': 0.0005348048046610517}]

[{ 'Выход': 0,6213859615555266, 'вес': [0.25506394217, 0.4954350870

95], 'дельта': +0,146183582808}, { 'выход': 0,65736986976, «веса ': [0,44947887381, 0,6515

722763], "дельта": -0,0771723774346327}]

Теперь воспользуемся обратным распространением ошибки для обучения сети.

4. Железнодорожная сеть

Сеть обучается методом стохастического градиентного спуска.

Это включает в себя несколько итераций предоставления обучающего набора данных сети и для каждой строки данных прямое распространение входных данных, обратное распространение ошибки и обновление сетевых весов.

Эта часть разбита на две части:

  1. Обновление весов.
  2. Железнодорожная сеть.
4.1. Обновить веса

После вычисления ошибок для каждого нейрона в сети с помощью описанного выше метода обратного распространения ошибки можно использовать для обновления весов.

Веса сети обновляются следующим образом:

вес = вес - скорость_обучения * ошибка * ввод

вес = вес - скорость_обучения * ошибка * ввод

Где вес — заданный вес, learning_rate — параметр, который необходимо указать, ошибка — ошибка, вычисленная процедурой обратного распространения ошибки для нейрона, а вход — входное значение, вызвавшее ошибку.

Та же процедура может быть использована для обновления веса смещения, за исключением того, что нет входного члена или введено фиксированное значение 1,0.

Скорость обучения определяет, насколько изменить вес для исправления ошибки. Например, значение 0,1 обновит вес на 10% от суммы, которую он мог бы обновить. Предпочтительны небольшие скорости обучения, которые вызывают более медленное обучение при большом количестве итераций обучения. Это увеличивает вероятность того, что сеть найдет хороший набор весов на всех уровнях, а не самый быстрый набор весов, который минимизирует ошибку (так называемая преждевременная сходимость).

Ниже приведена функция с именем update_weights() , которая обновляет веса для сети с учетом входной строки данных, скорости обучения и предполагает, что прямое и обратное распространение уже были выполнены.

Помните, что вход для выходного слоя представляет собой набор выходов из скрытого слоя.

# Обновить веса сети с ошибкой def update_weights (сеть, строка, l_rate): для i в диапазоне (len (сеть)): входы = строка[:-1] если я != 0: inputs = [neuron['output'] для нейрона в сети[i - 1]] для нейрона в network[i]: для j в диапазоне (len (входы)): нейрон['веса'][j] -= l_rate * нейрон['дельта'] * входы[j] нейрон['веса'][-1] -= l_rate * нейрон['дельта']

# Обновить веса сети с ошибкой :

входы = [нейрон['выход'] для нейрона в сети[i - 1]]

для нейрона в сети[i]:

для j в диапазоне(len(входы)):

нейрон[' веса'][j] -= l_rate * нейрон['дельта'] * входы[j]

нейрон['веса'][-1] -= l_скорость * нейрон['дельта']

Теперь мы знаем, как обновлять веса сети, давайте посмотрим, как мы можем сделать это повторно.

4.2. Сеть поездов

Как уже упоминалось, сеть обновляется с использованием стохастического градиентного спуска.

Это включает в себя первый цикл для фиксированного числа эпох и в каждой эпохе обновление сети для каждой строки в обучающем наборе данных.

Поскольку обновления вносятся для каждого шаблона обучения, этот тип обучения называется онлайн-обучением. Если ошибки накапливались за эпоху до обновления весов, это называется пакетным обучением или пакетным градиентным спуском.

Ниже приведена функция, реализующая обучение уже инициализированной нейронной сети с заданным обучающим набором данных, скоростью обучения, фиксированным количеством эпох и ожидаемым количеством выходных значений.

Ожидаемое количество выходных значений используется для преобразования значений класса в обучающих данных в одно горячее кодирование. Это двоичный вектор с одним столбцом для каждого значения класса, который соответствует выходным данным сети. Это необходимо для расчета ошибки выходного слоя.

Вы также можете видеть, что сумма квадратов ошибок между ожидаемым выходом и сетевым выходом накапливается каждую эпоху и распечатывается. Это полезно для отслеживания того, насколько сеть учится и совершенствуется в каждую эпоху.

# Обучить сеть на фиксированное количество эпох def train_network (сеть, поезд, l_rate, n_epoch, n_outputs): для эпохи в диапазоне (n_epoch): сумма_ошибка = 0 для ряда в поезде: выходы = forward_propagate (сеть, строка) ожидаемый = [0 для i в диапазоне (n_outputs)] ожидается [строка [-1]] = 1 sum_error += sum([(ожидаемый[i]-выходы[i])**2 для i в диапазоне(len(ожидаемый))]) back_propagate_error (сеть, ожидается) update_weights (сеть, строка, l_rate) print('>эпоха=%d, lrate=%.3f, ошибка=%.3f' % (эпоха, l_rate, sum_error))

# Обучение сети в течение фиксированного количества эпох

выходных данных = forward_propagate (сеть, строка)

ожидаемое = [0 для i в диапазоне (n_outputs)]

ожидаемое [строка [-1]] = 1

sum_error += sum([(expected[i]- outputs[i])**2 для i в диапазоне (len(ожидаемый))])

reverse_propagate_error(сеть, ожидаемый)

update_weights(сеть, строка, l_rate)

print('>epoch=%d, lrate знак равно3f, ошибка=%.3f' % (эпоха, l_rate, sum_error))

Теперь у нас есть все части для обучения сети. Мы можем собрать пример, который включает в себя все, что мы видели до сих пор, включая инициализацию сети, и обучить сеть на небольшом наборе данных.

Ниже приведен небольшой надуманный набор данных, который мы можем использовать для проверки обучения нашей нейронной сети.

Х1 Х2 Г 2,7810836 2,550537003 0 1,465489372 2,362125076 0 3.396561688 4.4002

0 1.38807019 1.850220317 0 3,06407232 3,005305973 0 7,627531214 2,75

35 1 5,332441248 2,088626775 1 6,

6716 1,77106367 1 8,675418651 -0,242068655 1 7,673756466 3,508563011 1

x1 x2 y

2.7810836 2550537003 0

1.465489372 2.362125076 0

3.396561688 4.4002

0

1.38807019 1.850220317 0

3.06407232 3,005305973 0

7,627531214 2,75

35 1

5,332441248 2,088626775 1

6,

6716 1,77106367 1

8,675418651 -0,242068655 1

7,673756466 3,508563011 1

Ниже приведен полный пример. Мы будем использовать 2 нейрона в скрытом слое. Это проблема бинарной классификации (2 класса), поэтому в выходном слое будет два нейрона. Сеть будет обучаться в течение 20 эпох со скоростью обучения 0.5, что является высоким, потому что мы тренируемся так мало итераций.

из математического импорта опыта из случайного импортного семени из случайного импорта случайного # Инициализировать сеть def initialize_network (n_inputs, n_hidden, n_outputs): сеть = список() hidden_layer = [{'веса':[random() для i в диапазоне (n_inputs + 1)]} для i в диапазоне (n_hidden)] network.append (скрытый_слой) output_layer = [{'веса':[random() для i в диапазоне (n_hidden + 1)]} для i в диапазоне (n_outputs)] сеть.добавить (выходной_слой) обратная сеть # Рассчитать активацию нейрона для входа def активировать (веса, входы): активация = веса[-1] для i в диапазоне (len (веса) -1): активация += веса[i] * входы[i] вернуть активацию # Передача активации нейрона передача защиты (активация): вернуть 1,0 / (1,0 + ехр (-активация)) # Передать ввод на сетевой вывод def forward_propagate (сеть, строка): входы = строка для слоя в сети: новые_вводы = [] для нейрона в слое: активация = активировать (нейрон ['веса'], входы) нейрон ['выход'] = передача (активация) новые_вводы.добавить (нейрон ['выход']) входы = новые_входы возврат входных данных # Рассчитать производную выхода нейрона def transfer_derivative (выход): возвратный вывод * (1.0 - вывод) # Обратное распространение ошибки и сохранение в нейронах def back_propagate_error (сеть, ожидается): для i в обратном (диапазон (len (сеть))): слой = сеть [я] ошибки = список() если я != len(сеть)-1: для j в диапазоне (len (слой)): ошибка = 0,0 для нейрона в сети [i + 1]: ошибка += (нейрон['веса'][j] * нейрон['дельта']) ошибки.добавить (ошибка) еще: для j в диапазоне (len (слой)): нейрон = слой [j] errors.append (нейрон ['выход'] - ожидаемый [j]) для j в диапазоне (len (слой)): нейрон = слой [j] нейрон ['дельта'] = ошибки [j] * производная_передачи (нейрон ['выход']) # Обновить веса сети с ошибкой def update_weights (сеть, строка, l_rate): для i в диапазоне (len (сеть)): входы = строка[:-1] если я != 0: inputs = [neuron['output'] для нейрона в сети[i - 1]] для нейрона в network[i]: для j в диапазоне (len (входы)): нейрон['веса'][j] -= l_rate * нейрон['дельта'] * входы[j] нейрон['веса'][-1] -= l_rate * нейрон['дельта'] # Обучить сеть на фиксированное количество эпох def train_network (сеть, поезд, l_rate, n_epoch, n_outputs): для эпохи в диапазоне (n_epoch): сумма_ошибка = 0 для ряда в поезде: выходы = forward_propagate (сеть, строка) ожидаемый = [0 для i в диапазоне (n_outputs)] ожидается [строка [-1]] = 1 sum_error += sum([(ожидаемый[i]-выходы[i])**2 для i в диапазоне(len(ожидаемый))]) back_propagate_error (сеть, ожидается) update_weights (сеть, строка, l_rate) print('>эпоха=%d, lrate=%.3f, ошибка=%.3f' % (эпоха, l_rate, sum_error)) # Проверка алгоритма обратного распространения обучения семена(1) набор данных = [[2.7810836,2.550537003,0], [1.465489372,2.362125076,0], [3.396561688,4.4002

,0], [1.38807019,1.850220317,0], [3.06407232,3.005305973,0], [7,627531214,2,75

35,1], [5.332441248,2.088626775,1], [6,

6716,1,77106367,1], [8,675418651,-0,242068655,1], [7,673756466,3,508563011,1]] n_inputs = длина (набор данных [0]) - 1 n_outputs = len(set([row[-1] для строки в наборе данных])) сеть = инициализировать_сеть (n_входов, 2, n_выходов) train_network (сеть, набор данных, 0.5, 20, n_выходов) для слоя в сети: печать (слой)

1

2

2

3

4

4

5

6

7

8

9 20004

10

11

12

13

12

14 20004 13

14

15

16

17

18

19

20

20

21

21

22

23

240004 26

25

26

27

28

29

30

31

30

32

32

33

34

34

36

37

38

38

39

41

41

42

43

44

45

46

45

46

47

48

49

50

51

52

53

54

55

56

56

57

58

58

59

60

61

62

63

9 0004 64

65

66

67

68

69

70004 70

7000

72

7000

74

70004 75

76

77

77

78

79

80

81

82

83

84

84

86

87

9000

8

9000

89

9000

9000

9000

9000

94

94

95

96

97

98

99

100

101

из математики Import EXP

из случайных импортных семян

из случайных импорта Случайный

# Инициализировать сеть

def Initializy_network (n_inputs, n_hidden, n_outputs):

Network = список ()

hidden_layer = [ {'веса':[random() для i в диапазоне (n_inputs + 1)]} для i в диапазоне (n_hidden)]

сеть.append(hidden_layer)

output_layer = [{'веса':[random() for i in range(n_hidden + 1)]} for i in range(n_outputs)]

network.append(output_layer)

return network

 

# Рассчитать активацию нейрона для входа [i] * inputs[i]

возврат активации

 

# активация переносного нейрона

def transfer(activation):

return 1.0 / (1.0 + exp(-activation))

 

# Распространить ввод на сетевой вывод

def forward_propagate(network, row):

inputs = row

для слоя в сети:

new_inputs = [ ]

для нейрона в слое:

активация = активация (нейрон ['веса'], входы)

нейрон ['выход'] = передача (активация)

new_inputs.append (нейрон ['выход'])

inputs = new_inputs

return inputs

 

# Вычислить производную выхода нейрона

def transfer_derivative(output):

return output * (1.0 - вывод)

 

# Ошибка обратного распространения и сохранение в нейронах

ошибки = list()

, если i != len(сеть)-1:

для j в диапазоне(len(слой)):

ошибка = 0,0

для нейрона в сети[i + 1]:

ошибка += (нейрон['веса'][j] * нейрон['дельта'])

ошибки.добавить (ошибка)

иначе:

для j в диапазоне (длина (слой)):

нейрон = слой [j]

errors.append (нейрон ['выход'] - ожидаемый [j])

для j in range(len(layer)):

нейрон = слой[j]

нейрон['дельта'] = ошибки[j] * transfer_derivative(neuron['output'])

 

# Обновление весов сети с помощью ошибка

def update_weights(network, row, l_rate):

for i in range(len(network)):

inputs = row[:-1]

if i != 0:

inputs = [нейрон ['выход'] для нейрона в сети[i - 1]]

для нейрона в сети[i]:

для j в диапазоне(len(inputs)):

нейрон['веса'][j] - = l_rate * нейрон['дельта'] * входы[j]

нейрон['веса'][-1] -= l_rate * нейрон['дельта']

 

# Обучить сеть на фиксированное количество эпох

def train_network (сеть, поезд, l_rate, n_epoch , n_outputs):

для эпохи в диапазоне (n_epoch):

sum_error = 0

для строки в поезде:

выхода = forward_propagate (сеть, строка)

ожидаемое = [0 для i в диапазоне (n_outputs)]

ожидаемое[строка[-1]] = 1

sum_error += sum([(ожидаемое[i]-выходы[i])**2 для i в диапазоне (len(ожидаемое))])

reverse_propagate_error( сеть, ожидается)

update_weights(сеть, строка, l_rate)

print('>epoch=%d, lrate=%.3f, error=%.3f' % (epoch, l_rate, sum_error))

 

# Проверка алгоритма обратного распространения обучения

seed(1)

набор данных = [[2,7810836,2,550537003,0],

9,3624 [ 2.362125076,0],

[3.396561688,4.400293588,44002

,0],

[1.38807019,1.850220317,1.850220317,0],

[3.064072323.005305973,0],

[7.627531214,2.75

35,1],

[5.332441248, 2,088626775,1],

[6,

6716,1,77106367,1],

[8,675418651,-0.

network = initialize_network(n_inputs, 2, n_outputs)

train_network(network, dataset, 0.5, 20, n_outputs)

для слоя в сети:

print(layer)

При запуске примера сначала печатается сумма квадратов ошибок в каждую эпоху обучения. Мы можем видеть тенденцию уменьшения этой ошибки с каждой эпохой.

После обучения сеть распечатывается с отображением изученных весов. Также по-прежнему в сети остаются выходные и дельта-значения, которые можно игнорировать. Мы могли бы обновить нашу функцию обучения, чтобы удалить эти данные, если бы захотели.

>эпоха=0, lrate=0,500, ошибка=6,350 >эпоха=1, lrate=0,500, ошибка=5,531 >эпоха=2, lrate=0,500, ошибка=5,221 >эпоха=3, lrate=0,500, ошибка=4,951 >эпоха=4, lrate=0,500, ошибка=4,519 >эпоха=5, lrate=0,500, ошибка=4.173 >эпоха=6, lrate=0,500, ошибка=3,835 >эпоха=7, lrate=0,500, ошибка=3,506 >эпоха=8, lrate=0,500, ошибка=3,192 >эпоха=9, lrate=0,500, ошибка=2,898 >эпоха=10, lrate=0,500, ошибка=2,626 >эпоха=11, lrate=0,500, ошибка=2,377 >эпоха=12, lrate=0,500, ошибка=2,153 >эпоха=13, lrate=0,500, ошибка=1,953 >эпоха=14, lrate=0,500, ошибка=1,774 >эпоха=15, lrate=0,500, ошибка=1,614 >эпоха=16, lrate=0,500, ошибка=1,472 >эпоха=17, скорость=0.500, ошибка=1,346 >эпоха=18, lrate=0,500, ошибка=1,233 >эпоха=19, lrate=0,500, ошибка=1,132 [{ '' весов: [-1.4688375095432327, 1.850887325439514, 1.0858178629550297], '' выход: 0.029980305604426185, 'дельта': 0,0059546604162323625}, { '' весов: [+0,37711098142462157, -0,0625

4552989, 0,2765123702642716], 'выход': 0,945622

11323, «дельта ': -0,0026279652850863837}] [{'веса': [2.515394649397849, -0.33

502445985, -0.96715654263], 'выход': 0.23648794202357587, 'дельта': 0.0427005

64587}, {'веса': [-2.5584149848484263, 1.0036422106209202, 0.42383086467582715], 'выход': 0.77
202438367, 'дельта': -0.0380067, 'дельта': -0.03802 ], 'выход': 0,23648794202357587, 'дельта': +0,0427005

64587}, { '' весов: [-2,5584149848484263, +1,0036422106209202, +0,42383086467582715], 'выход': 0.77202438367, «дельта»: -0,03803132596437354}]

1

2

2

3

4

4

5

6

7

8

9 20004

10

11

12

13

12

14 20004 13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

>эпоха=0, скорость=0.500, ошибка=6,350

>эпоха=1, lrate=0,500, ошибка=5,531

>эпоха=2, lrate=0,500, ошибка=5,221

>эпоха=3, lrate=0,500, ошибка=4,951

> эпоха = 4, lrate = 0,500, ошибка = 4,519

> эпоха = 5, lrate = 0,500, ошибка = 4,173

> эпоха = 6, lrate = 0,500, ошибка = 3,835

> эпоха = 7, lrate = 0,500, ошибка = 3,506

> эпоха = 8, lrate = 0,500, ошибка = 3,192

> эпоха = 9, lrate = 0,500, ошибка = 2,898

> эпоха = 10, lrate = 0.500, error=2,626

>epoch=11, lrate=0,500, error=2,377

>epoch=12, lrate=0,500, error=2,153

>epoch=13, lrate=0,500, error=1,953

5 >

45 >

4 эпоха = 14, lrate = 0,500, ошибка = 1,774

> эпоха = 15, lrate = 0,500, ошибка = 1,614

> эпоха = 16, lrate = 0,500, ошибка = 1,472

> эпоха = 17, lrate = 0,500, error=1,346

>epoch=18, lrate=0,500, error=1,233

>epoch=19, lrate=0,500, error=1,132

[{'веса': [-1.4688375095432327, 1,850887325439514, 1,0858178629550297], 'выход': 0,029980305604426185, 'дельта': 0,0059546604162323625}, { '' весов: [0,37711098142462157, -0,0625

4552989, 0,2765123702642716], '' выход: 0.945622

11323, '' дельта: -0.0026279652850863837}]

[{ '' весов: [2,515394649397849, -0,33

502445985, -0,96715654263

После обучения сети нам нужно использовать ее для прогнозирования.

5. Предсказать

Делать прогнозы с помощью обученной нейронной сети достаточно просто.

Мы уже видели, как передать входной шаблон, чтобы получить результат. Это все, что нам нужно сделать, чтобы сделать прогноз. Мы можем использовать сами выходные значения непосредственно как вероятность того, что шаблон принадлежит каждому выходному классу.

Возможно, будет полезнее превратить этот вывод обратно в четкий прогноз класса. Мы можем сделать это, выбрав значение класса с большей вероятностью. Это также называется функцией arg max.

Ниже приведена функция с именем predict() , которая реализует эту процедуру. Он возвращает индекс в выходных данных сети, который имеет наибольшую вероятность. Предполагается, что значения класса были преобразованы в целые числа, начиная с 0,

.

# Сделать прогноз с помощью сети def прогнозировать (сеть, строка): выходы = forward_propagate (сеть, строка) обратные выходы.индекс (макс. (выход))

# Сделать прогноз с помощью сети

def predict(network, row):

outputs = forward_propagate(network, row)

return outputs.index(max(outputs))

Мы можем объединить это с нашим кодом выше для прямого распространения входных данных и с нашим небольшим надуманным набором данных для проверки прогнозов с уже обученной сетью. В примере жестко запрограммирована сеть, обученная на предыдущем шаге.

Полный пример приведен ниже.

из математического импорта опыта # Рассчитать активацию нейрона для входа def активировать (веса, входы): активация = веса[-1] для i в диапазоне (len (веса) -1): активация += веса[i] * входы[i] вернуть активацию # Передача активации нейрона передача защиты (активация): вернуть 1,0 / (1,0 + ехр (-активация)) # Передать ввод на сетевой вывод def forward_propagate (сеть, строка): входы = строка для слоя в сети: новые_вводы = [] для нейрона в слое: активация = активировать (нейрон [‘веса’], входы) нейрон [‘выход’] = передача (активация) новые_вводы.добавить (нейрон [‘выход’]) входы = новые_входы возврат входных данных # Сделать прогноз с помощью сети def прогнозировать (сеть, строка): выходы = forward_propagate (сеть, строка) вернуть outputs.index (max (выходы)) # Тестирование предсказаний с помощью сети набор данных = [[2.7810836,2.550537003,0], [1.465489372,2.362125076,0], [3.396561688,4.4002

,0], [1.38807019,1.850220317,0], [3.06407232,3.005305973,0], [7,627531214,2,75

35,1], [5.332441248,2.088626775,1], [6,

6716,1,77106367,1], [8,675418651,-0,242068655,1], [7,673756466,3,508563011,1]] network = [[{‘веса’: [-1.48231356

26, 1.83087

202204, 1.078381

8799]}, {‘веса’: [0.232449399884, 0.36219983438358764, 0.401

], 2112

} [{‘веса’: [2.5001872433501404, 0.7887233511355132, -1.1026649757805829]}, {‘веса’: [-2.4276245497, 0.835765103

97, 1.069

8]} для строки в наборе данных: прогноз = прогноз (сеть, строка) print(‘Ожидается=%d, получено=%d’ % (строка[-1], предсказание))

1

2

2

3

4

4

5

6

7

8

9 20004

10

11

12

13

12

14 20004 13

14

15

16

17

18

19

20

20

21

21

22

23

240004 26

25

26

27

28

29

30

31

30

32

32

33

34

35

36

37

38

38

39

40

41

42

43

43

44

45

46

from math import exp

 

# Рассчитать активацию нейрона для ввода

def активировать(веса, входы):

активация = веса[-1]

для i в диапазоне(len(веса)-1) :

активация += weights[i] * inputs[i]

return активация

 

# активация передающего нейрона

def transfer(activation):

return 1.0 / (1.0 + exp(-activation))

 

# Распространить ввод на сетевой вывод

def forward_propagate(network, row):

inputs = row

для слоя в сети:

new_inputs = [ ]

для нейрона в слое:

активация = активация (нейрон [‘веса’], входы)

нейрон [‘выход’] = передача (активация)

new_inputs.append (нейрон [‘выход’])

inputs = new_inputs

return inputs

 

# Сделать прогноз с помощью сети

def predict(network, row):

outputs = forward_propagate(network, row)

return outputs.Индекс (максимальный (выходы))

# Прогнозные прогнозы

# набор данных

= [[2.7810836,2.550537003,0],

[1.465489372,2.362125076,0],

88,4 [3.396561688,44002

,0] ,

[1.38807019,1.850220717,1.850220317,0],

[3.064072323.005305973,0],

[7.627531214,2.75

35,1],

[5.332441248,2.0886267775,1],

161.77106367161.77106367161.771063671] ,

[8.675418651,-0.242068655,1],

[7.673756466,3.508563011,1]]

сеть = [[{ » весов: [-1,48231356

26, +1,83087

202204, 1.078381

8799]}, { » весов: [0.232449399884, 0.3621998343835864, 0.402898211

327]}],

[{ ‘веса’ : [2.5001872433501404, 0.7887233511355132, -1.1026649757805829]}, { » весов: [-2,4276245497, +0,835765103

97, 1,069

81280656]}]]

для строки в набор данных:

предсказания = предсказать (сеть, строка)

печать ( ‘Ожидаемое =%d, Got=%d’ % (строка[-1], предсказание))

При выполнении примера печатаются ожидаемые выходные данные для каждой записи в обучающем наборе данных, за которыми следует четкий прогноз, сделанный сетью.

Это показывает, что сеть достигает 100% точности на этом небольшом наборе данных.

Ожидается = 0, получено = 0 Ожидается = 0, получено = 0 Ожидается = 0, получено = 0 Ожидается = 0, получено = 0 Ожидается = 0, получено = 0 Ожидается=1, получено=1 Ожидается=1, получено=1 Ожидается=1, получено=1 Ожидается=1, получено=1 Ожидается=1, Получено=1

Ожидаемый=0, Получен=0

Ожидаемый=0, Получен=0

Ожидаемый=0, Получен=0

Ожидаемый=0, Получен=0

Ожидаемый=0, Получен=0

Ожидаемый=1 , Got=1

Ожидаемое=1, Got=1

Ожидаемое=1, Got=1

Ожидаемое=1, Got=1

Ожидаемое=1, Got=1

Теперь мы готовы применить наш алгоритм обратного распространения к реальному набору данных.

6. Набор данных о семенах пшеницы

В этом разделе алгоритм обратного распространения применяется к набору данных семян пшеницы.

Первым шагом является загрузка набора данных и преобразование загруженных данных в числа, которые мы можем использовать в нашей нейронной сети. Для этого мы будем использовать вспомогательную функцию load_csv() для загрузки файла, str_column_to_float() для преобразования строковых чисел в числа с плавающей запятой и str_column_to_int() для преобразования столбца класса в целочисленные значения.

Входные значения различаются по шкале и должны быть нормализованы в диапазоне от 0 до 1. Обычно рекомендуется нормализовать входные значения в диапазоне выбранной передаточной функции, в данном случае сигмовидной функции, которая выводит значения в диапазоне от 0 до 1. 1. Вспомогательные функции dataset_minmax() и normalize_dataset() использовались для нормализации входных значений.

Мы будем оценивать алгоритм, используя k-кратную перекрестную проверку с 5-кратным повторением. Это означает, что 201/5=40.В каждой папке будет 2 или 40 записей. Мы будем использовать вспомогательные функции Assessment_algorithm() для оценки алгоритма с перекрестной проверкой и precision_metric() для расчета точности прогнозов.

Новая функция с именем back_propagation() была разработана для управления применением алгоритма обратного распространения, сначала инициализируя сеть, обучая ее на обучающем наборе данных, а затем используя обученную сеть для прогнозирования тестового набора данных.

Полный пример приведен ниже.

# Обратное распространение набора данных Seeds из случайного импортного семени из случайного импорта из случайного импорта случайного из считывателя импорта csv из математического импорта опыта # Загружаем CSV-файл деф load_csv (имя файла): набор данных = список() с открытым (имя файла, ‘r’) в качестве файла: csv_reader = читатель (файл) для строки в csv_reader: если не ряд: Продолжать набор данных.добавить (строка) вернуть набор данных # Преобразование строкового столбца в число с плавающей запятой def str_column_to_float (набор данных, столбец): для строки в наборе данных: строка[столбец] = float(строка[столбец].strip()) # Преобразование строкового столбца в целое число def str_column_to_int (набор данных, столбец): class_values ​​= [строка[столбец] для строки в наборе данных] уникальный = набор (класс_значения) поиск = дикт() для i значение в перечислении (уникальное): поиск[значение] = я для строки в наборе данных: строка[столбец] = поиск[строка[столбец]] возврат поиска # Найдите минимальное и максимальное значения для каждого столбца def dataset_minmax (набор данных): минмакс = список() статистика = [[мин (столбец), макс (столбец)] для столбца в zip (*набор данных)] вернуть статистику # Масштабировать столбцы набора данных в диапазоне 0-1 def normalize_dataset (набор данных, минмакс): для строки в наборе данных: для я в диапазоне (длина (строка)-1): строка[i] = (строка[i] — minmax[i][0]) / (minmax[i][1] — minmax[i][0]) # Разделить набор данных на k раз def cross_validation_split (набор данных, n_folds): dataset_split = список () dataset_copy = список (набор данных) fold_size = int (len (набор данных) / n_folds) для я в диапазоне (n_folds): сгиб = список () в то время как len(fold)

1

2

2

3

4

4

5

6

7

8

9 20004

10

11

12

13

12

14 20004 13

14

15

16

17

18

19

20

20

21

21

22

23

240004 26

25

26

27

28

29

30

31

30

32

32

33

34

34

36

37

38

38

39

41

41

42

43

44

45

46

45

46

47

48

49

50

51

52

53

54

55

56

56

57

58

58

59

60

61

62

63

9 0004 64

65

66

67

68

69

70004 70

7000

72

7000

74

70004 75

76

77

77

78

79

80

81

82

83

84

84

86

87

9000

8

9000

89

9000

9000

9000

9000

94

94

95

96

97

9000

9000

100

100

101

102

103

104

105

106

107

108

109

109

110

111

112

113

114

115

116

117

118

118

119

120

121

122

123

124

125

126

127

128

129

129

130

132

133

134

135

136

137

138

138

139

140

141

142

143

144

145

14000

150

151

152

153

154

154

155

156

157

158

159

160

161

162

16000

16000

16000

16000

16000

170

170

171

172

173

174

175

176

177

178

179

180

181

182

5

184

185

180

187

1899

190

191

192

193

194

195

1964 195

1974 196

197

198

199

# Backprop на семенах DataSet

из случайных импортных семян

из случайных импорта Randrange

из случайных импорта Randrange

из CSV Import Reader

из математики Import EXP

# Загрузить файл CSV

DEF load_csv(filename):

dataset = list()

с open(filename, ‘r’) as file:

csv_reader = reader(file)

для строки в csv_reader:

если не строка:

продолжить

набор данных.append(row)

return dataset

 

# Преобразование строкового столбца в float

def str_column_to_float(dataset, column):

для строки в наборе данных:

row[column] = float(row[column].strip ())

 

# Преобразовать строковый столбец в целое число

def str_column_to_int(dataset, column):

class_values ​​= [строка[столбец] для строки в наборе данных]

unique = set(class_values)

lookup ()

для i, значение в enumerate(unique):

lookup[value] = i

для строки в наборе данных:

row[column] = lookup[row[column]]

return lookup

 

# Найти минимальное и максимальное значения для каждого столбца

def dataset_minmax(dataset):

minmax = list()

stats = [[min(column), max(column)] для столбца в zip(*dataset) ]

вернуть статистику

 

# Измените масштаб столбцов набора данных на th e диапазон 0-1

def normalize_dataset(dataset, minmax):

для строки в наборе данных:

для i в диапазоне(len(row)-1):

row[i] = (row[i] — minmax[i][0]) / (minmax[i][1] — minmax[i][0])

 

# Разделить набор данных на k сгибов

def cross_validation_split(dataset, n_folds):

dataset_split = list()

dataset_copy = list(dataset)

fold_size = int(len(dataset) / n_folds)

for i in range(n_folds):

fold = list()

while len(fold) < fold_size:

index = randrange(len(dataset_copy))

кратность.append(dataset_copy.pop(index))

dataset_split.append(fold)

return dataset_split

 

# Расчет точности в процентах (len(фактическое)):

if фактическое[i] == предсказанное[i]:

правильно += 1

вернуть правильно / float(len(фактическое)) * 100.0

 

# Оценка алгоритма с использованием разделение перекрестной проверки

def Assessment_algorithm(набор данных, алгоритм, n_folds, *args):

folds = cross_validation_split(dataset, n_folds)

scores = list()

for fold in lists:

trains_set )

поезд_набор.remove(fold)

train_set = sum(train_set, [])

test_set = list()

для строки в fold:

row_copy = list(row)

test_set.append(row_copy)

row_copy[ 1] = Нет

предсказанный = алгоритм (train_set, test_set, *args)

фактический = [строка [-1] для строки в сгибе]

точность = точность_метрика (фактическая, предсказанная)

scores.append (точность)

return scores

 

# Рассчитать активацию нейрона для входа

активация += weights[i] * inputs[i]

return активация

 

# активация переносного нейрона

def transfer(activation):

return 1.0 / (1.0 + exp(-activation))

 

# Перенаправить ввод в сетевой вывод

def forward_propagate(network, row):

inputs = row

для слоя в сети:

new_inputs = ]

для нейрона в слое:

активация = активация (нейрон [‘веса’], входы)

нейрон [‘выход’] = передача (активация)

new_inputs.append (нейрон [‘выход’])

inputs = new_inputs

return inputs

 

# Вычислить производную выхода нейрона

def transfer_derivative(output):

return output * (1.0 — вывод)

 

# Ошибка обратного распространения и сохранение в нейронах

ошибки = список()

, если i != len(сеть)-1:

для j в диапазоне(len(слой)):

ошибка = 0,0

для нейрона в сети[i + 1]:

ошибка += (нейрон[‘веса’][j] * нейрон[‘дельта’])

ошибки.добавить (ошибка)

иначе:

для j в диапазоне (длина (слой)):

нейрон = слой [j]

errors.append (нейрон [‘выход’] — ожидаемый [j])

для j in range(len(layer)):

нейрон = слой[j]

нейрон[‘дельта’] = ошибки[j] * transfer_derivative(neuron[‘output’])

 

# Обновление весов сети с помощью ошибка

def update_weights(network, row, l_rate):

for i in range(len(network)):

inputs = row[:-1]

if i != 0:

inputs = [нейрон [‘выход’] для нейрона в сети[i — 1]]

для нейрона в сети[i]:

для j в диапазоне(len(inputs)):

нейрон[‘веса’][j] — = l_rate * нейрон[‘дельта’] * входы[j]

нейрон[‘веса’][-1] -= l_rate * нейрон[‘дельта’]

 

# Обучить сеть на фиксированное количество эпох

def train_network (сеть, поезд, l_rate, n_epoch , n_outputs):

для эпохи в диапазоне (n_epoch):

для строки в поезде:

выхода = forward_propagate (сеть, строка)

ожидаемое = [0 для i в диапазоне (n_outputs)]

ожидаемое [строка [-1]] = 1

back_propagate_error(network, expect)

update_weights(network, row, l_rate)

 

# Инициализация сети

def initialize_network(n_inputs, n_hidden4, 900 lists):

()

hidden_layer = [{‘веса’:[random() для i в диапазоне (n_inputs + 1)]} для i в диапазоне (n_hidden)]

сеть.append(hidden_layer)

output_layer = [{‘веса’:[random() for i in range(n_hidden + 1)]} for i in range(n_outputs)]

network.append(output_layer)

return network

 

# Сделать прогноз с помощью сети Стохастический градиентный спуск

def back_propagation(train, test, l_rate, n_epoch, n_hidden):

n_inputs = len(train[0]) — 1

n_outputs = len(set([row[-1]) для строки в train ]))

network = initialize_network(n_inputs, n_hidden, n_outputs)

train_network(network, train, l_rate, n_epoch, n_outputs)

предсказания = список()

для строки в тесте: предсказать сеть (

9000 , строка)

прогнозов.append(prediction)

return(predictions)

 

# Проверка обратного распространения набора данных Seeds

seed(1)

# загрузка и подготовка данных

filename = ‘seeds_dataset.csv’ 9000

for i in range(len(dataset[0])-1):

str_column_to_float(dataset, i)

# преобразовать столбец класса в целые числа

str_column_to_int(dataset, len(dataset[0])-1)

# нормализовать входные переменные

minmax = dataset_minmax(dataset)

normalize_dataset(dataset, minmax)

# оценить алгоритм

n_folds = 5

l_rate = 0.3

N_EPOCH = 500

N_HIDDEN = 5

CARES = EVALUINE_ALGORITHM (DataSet, Back_Propagation, N_FOLDS, L_RATE, N_EPOCH, N_HIDDEN)

Печать (‘Оценки:% S’% S ‘%)

Печать («средняя точность: %.3f%%’ % (сумма(баллы)/число с плавающей запятой(len(баллы))))

Была построена сеть с 5 нейронами в скрытом слое и 3 нейронами в выходном слое. Сеть обучалась на 500 эпох со скоростью обучения 0,3. Эти параметры были найдены методом проб и ошибок, но вы можете добиться большего.

При выполнении примера печатается средняя точность классификации для каждой складки, а также средняя производительность для всех сгибов.

Вы можете видеть, что обратное распространение и выбранная конфигурация позволили достичь средней точности классификации около 93 %, что значительно лучше, чем у алгоритма Zero Rule, точность которого чуть выше 28 %.

Результаты: [92,85714285714286, 92,85714285714286, 97,61

1

2, 92,85714285714286, 90,4761

19048] Средняя точность: 93.333%

Результаты: [92,85714285714286, 92,85714285714286, 97,61

1

2, 92,85714285714286, 90,4761

19048]

2 903 93 Средняя точность

Расширения

В этом разделе перечислены дополнения к учебнику, которые вы, возможно, захотите изучить.

  • Параметры алгоритма настройки . Попробуйте большие или меньшие сети, обученные на большее или меньшее время. Посмотрите, сможете ли вы повысить производительность набора данных seed.
  • Дополнительные методы . Поэкспериментируйте с различными методами инициализации весов (например, небольшими случайными числами) и различными передаточными функциями (например, tanh).
  • Дополнительные слои . Добавьте поддержку дополнительных скрытых слоев, обученных точно так же, как один скрытый слой, используемый в этом руководстве.
  • Регрессия . Измените сеть так, чтобы в выходном слое был только один нейрон и предсказывалось реальное значение. Выберите набор данных регрессии для практики.Для нейронов в выходном слое можно использовать линейную передаточную функцию или масштабировать выходные значения выбранного набора данных до значений от 0 до 1.
  • Пакетный градиентный спуск . Измените процедуру обучения с онлайн на пакетный градиентный спуск и обновляйте веса только в конце каждой эпохи.

Пробовали ли вы какие-либо из этих расширений?
Поделитесь своим опытом в комментариях ниже.

Обзор

В этом руководстве вы узнали, как реализовать алгоритм обратного распространения с нуля.

В частности, вы узнали:

  • Как перенаправить ввод для расчета выхода сети.
  • Как выполнить обратное распространение ошибки и обновить веса сети.
  • Как применить алгоритм обратного распространения к реальному набору данных.

Есть вопросы?
Задавайте свои вопросы в комментариях ниже, и я сделаю все возможное, чтобы ответить.

Узнайте, как программировать алгоритмы с нуля!

Никаких библиотек, только код Python.

… с пошаговыми руководствами по реальным наборам данных

Узнайте, как в моей новой электронной книге:
Алгоритмы машинного обучения с нуля

Он охватывает 18 руководств со всем кодом для 12 лучших алгоритмов , например:
Линейная регрессия, метод k-ближайших соседей, стохастический градиентный спуск и многое другое…

Наконец, отодвиньте занавес на

Алгоритмы машинного обучения

Пропустить учебу. Просто Результаты.

Посмотреть, что внутри

Обзор курса

с нуля (Даниэль Лесли)

Даниэль Лесли сделала это. Она заработала миллион долларов на своем бизнесе за один год. Все из одного онлайн-курса. Теперь она хочет помочь 1000 других людей запустить свой собственный прибыльный курс, не перегружая контентом или технологиями, которые останавливают так много людей на своем пути. Законна ли ее программа «Курс с нуля»? Сколько это стоит? Продолжайте мой обзор.

ДАЛЕЕ: теперь сравните это с продажей собственного курса

Как бы это ни звучало, «Курс с нуля» — это программа электронного обучения, которая поможет вам создать, продать и продать свой собственный курс, начиная с нуля.Он преподается с помощью пошаговых видеомодулей, распределенных в течение восьми недель. Вы также получите групповую поддержку в частной группе CFS в Facebook и во время звонков в реальном времени. Плюс три бесплатных месяца использования платформы хостинга курсов Даниэль (Teachable) и 7-дневного обучения по созданию списков рассылки. Стоимость составляет 1997 долларов или шесть ежемесячных платежей по 394 доллара. Есть семидневная гарантия возврата денег.

Перед курсом с нуля Даниэль занималась онлайн-маркетингом для стартапов Силиконовой долины. Она также работала в Udemy с 2012 по 2015 год в качестве тренера по запуску курсов и маркетолога по развитию.Она выступала на ряде важных конференций и семинаров. Все впечатляющие вещи. Но она стала миллионершей, продав курс по продаже курсов. Это странно для кого-то еще?

Потому что мне это кажется маленькой пирамидой. Разве большинство ее учеников не будут следить за деньгами, а также создавать курсы по созданию курсов? Это напоминает мне программу «Клиенты по запросу» Расса Руффино, где он тренирует коучей, которые тренируют коучей. Но давайте дадим ей презумпцию невиновности. Скажем, по крайней мере половина всех, кто присоединяется к «Курсу с нуля», попадает в уникальную нишу.Ничего МЛМ-и об этом. Даже тогда у меня были бы свои опасения.

Прежде всего, не каждый может и должен продавать свой собственный курс. Если вы не абсолютный волшебник в востребованном навыке, с умением преподавать и большим опытом в интернет-маркетинге, то почему вы думаете, что это для вас? О, я знаю, потому что Даниэль Лесли убедила тебя в обратном. Новость: ты не она. Она великолепна, целеустремленна, красноречива, крута, модна, и давайте не будем забывать, у нее было более десяти лет буквально самого важного опыта работы (для тех, кто хочет продать свой собственный курс).Уберите все это, и это будет совсем другая игра.

Два, можно сказать насыщенные? Просто подумайте о том, сколько курсов вы представили на этой неделе. И теперь у вас есть Даниэль Лесли и одиннадцать шесть других гуру, продающих курсы по продажам; каждая состоит из сотен или даже тысяч членов, которых учат одним и тем же точным стратегиям. Как ты, малышка, прорвешься сквозь весь этот шум? Почему кто-то выбрал вас из всех? Если вы не можете ответить на этот вопрос, я бы долго и упорно думал, прежде чем тратить слишком много времени, энергии и денег на запуск собственного курса.

В-третьих, как вы собираетесь ежедневно привлекать сотни посетителей на вашу страницу продаж? Потому что это то, что нужно для продажи. У вас есть десятки тысяч долларов, чтобы потратить их на рекламу в Facebook или YouTube? Нет? Тогда наверняка у вас есть такой блог, который занимает первое место в Google по сотням ключевых слов с высоким коммерческим намерением, верно? Подожди, что это? Опять нет? Вы говорите, что собираетесь спамить в Instagram и надеяться, что люди купят? Ребята, это не игра.

Post A Comment

Ваш адрес email не будет опубликован.