KlinikaLaptopa.pl logo Klinika Laptopa Tel: 506 185 879

Blog > Jak działają sieci neuronowe sztucznej inteligencji?

Jak działają sieci neuronowe sztucznej inteligencji?

Data: 2025.01.31 | Kategoria: Blog | Tagi: sieci neuronowe , glebokie uczenie , deep learning , LLM , AI , sztuczna inteligencja , SI

Architektura sieci neuronowych to struktura, która definiuje sposób organizacji i połączeń między neuronami (jednostkami obliczeniowymi) w modelu. Sieci neuronowe są inspirowane biologicznym układem nerwowym, ale w praktyce są to matematyczne modele przetwarzające dane. Poniżej szczegółowe wyjaśnienie:

1. Podstawowe elementy sieci neuronowych

a) Neuron (Warstwa jednostkowa)

  • Neuron to podstawowa jednostka obliczeniowa.

  • Działa w trzech krokach:

    1. - Suma ważona: z=

      • : Wejścia (dane lub wyjścia z poprzednich neuronów).

      • : Wagi (parametry do nauki).

      • : Bias (stała przesunięcia).

    2. - Funkcja aktywacji:

      • Przykłady funkcji: ReLU, sigmoid, tanh.

    3. - Wyjście:  jest przekazywane do kolejnych neuronów.

b) Warstwy (Layers)

  • - Warstwa wejściowa: Przyjmuje dane (np. piksele obrazu, słowa tekstu).

  • - Warstwy ukryte: Wykonują transformacje nieliniowe.

  • - Warstwa wyjściowa: Generuje wynik (np. klasę, wartość liczbową).

2. Typy warstw w sieciach neuronowych

a) Warstwa gęsta (Fully Connected, Dense)

  • - Każdy neuron w warstwie jest połączony z każdym neuronem w poprzedniej warstwie.

  • - Przykład:

    python
    from tensorflow.keras.layers import Dense
dense_layer = Dense(units=64, activation='relu')

b) Warstwa konwolucyjna (Convolutional Layer)

  • - Używana w sieciach CNN do przetwarzania obrazów.

  • - Filtry (kernels): Przesuwane po obrazie, wykrywają lokalne wzorce (np. krawędzie, tekstury).

  • - Parametry: Rozmiar filtra (np. 3x3), liczba filtrów, krok (stride), dopełnienie (padding).

  • - Przykład:

    python
    from tensorflow.keras.layers import Conv2D
conv_layer = Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu')

c) Warstwa pooling (Pooling Layer)

  • Redukuje wymiarowość danych, zachowując najważniejsze informacje.

  • Typy: Max pooling, Average pooling.

  • Przykład:

    python
    from tensorflow.keras.layers import MaxPooling2D
pooling_layer = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))

d) Warstwa rekurencyjna (Recurrent Layer)

  • Używana w sieciach RNN do przetwarzania sekwencji (np. tekst, dane czasowe).

  • Pamięć: Przechowuje informacje z poprzednich kroków czasowych.

  • Przykład:

    python
    from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN
rnn_layer = SimpleRNN(units=64, activation='tanh')

e) Warstwa LSTM/GRU

  • Zaawansowane wersje RNN, lepiej radzące sobie z długimi sekwencjami.

  • LSTM (Long Short-Term Memory): Używa bramek do kontrolowania przepływu informacji.

  • GRU (Gated Recurrent Unit): Uproszczona wersja LSTM.

  • Przykład:

    python
    from tensorflow.keras.layers import LSTM
lstm_layer = LSTM(units=128)

f) Warstwa Embedding

  • Używana w NLP do mapowania słów na wektory liczbowe.

  • Przykład:

    python
    from tensorflow.keras.layers import Embedding
embedding_layer = Embedding(input_dim=10000, output_dim=128)

g) Warstwa Dropout

  • Zapobiega overfittingowi przez losowe wyłączanie neuronów podczas treningu.

  • Przykład:

    python
    from tensorflow.keras.layers import Dropout
dropout_layer = Dropout(rate=0.5)

3. Funkcje aktywacji

Funkcje aktywacji wprowadzają nieliniowość, co pozwala sieci uczyć się złożonych wzorców.

  • ReLU (Rectified Linear Unit):  – najpopularniejsza.

  • Sigmoid:  – używana w klasyfikacji binarnej.

  • Tanh:  – podobna do sigmoid, ale zakres [-1, 1].

  • Softmax: Używana w warstwie wyjściowej do klasyfikacji wieloklasowej.

4. Proces uczenia sieci neuronowych

a) Forward Propagation

  • Dane przechodzą przez sieć od warstwy wejściowej do wyjściowej.

  • Każda warstwa wykonuje obliczenia: wejście→suma ważona→funkcja aktywacji.

b) Funkcja straty (Loss Function)

  • Mierzy błąd między predykcją a prawdziwą wartością.

  • Przykłady:

    • MSE (Mean Squared Error): Dla regresji.

    • Cross-Entropy: Dla klasyfikacji.

c) Backpropagation

  • Algorytm propagacji wstecznej oblicza gradienty funkcji straty względem wag.

  • Gradienty są używane do aktualizacji wag za pomocą optymalizatorów (np. SGD, Adam).

d) Optymalizatory

  • SGD (Stochastic Gradient Descent): Podstawowy optymalizator.

  • Adam: Łączy zalety SGD i adaptacyjnego uczenia.

  • Przykład:

    python
    from tensorflow.keras.optimizers import Adam
optimizer = Adam(learning_rate=0.001)

5. Przykłady architektur sieci neuronowych

a) Perceptron wielowarstwowy (MLP)

  • Składa się z warstw gęstych.

  • Używany do prostych zadań klasyfikacji/regresji.

b) Sieci konwolucyjne (CNN)

  • Składają się z warstw konwolucyjnych, poolingowych i gęstych.

  • Używane do przetwarzania obrazów.

c) Sieci rekurencyjne (RNN, LSTM, GRU)

  • Składają się z warstw rekurencyjnych.

  • Używane do przetwarzania sekwencji (np. tekst, dane czasowe).

d) Transformers

  • Składają się z mechanizmów uwagi (attention) i warstw gęstych.

  • Używane w NLP (np. GPT, BERT).

6. Wyzwania architektury sieci neuronowych

  • Overfitting: Sieć zapamiętuje dane zamiast się uogólniać (rozwiązanie: dropout, regularyzacja).

  • Zanikające gradienty: Problem w głębokich sieciach (rozwiązanie: ReLU, LSTM).

  • Duże zapotrzebowanie na dane i moc obliczeniową.

Podsumowanie

Architektura sieci neuronowych to system warstw, które przetwarzają dane w sposób hierarchiczny. Każda warstwa ma swoją specyficzną funkcję (np. ekstrakcja cech, redukcja wymiarowości), a połączenie ich pozwala modelowi uczyć się złożonych wzorców. Wybór odpowiedniej architektury zależy od zadania (np. CNN dla obrazów, LSTM dla sekwencji).

Ostatnie wpisy

Kategorie