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. PoniĹźej szczegółowe wyjaśnienie:

1. Podstawowe elementy sieci neuronowych

a) Neuron (Warstwa jednostkowa)

• Neuron to podstawowa jednostka obliczeniowa.

• Działa w trzech krokach:

  1. - Suma waĹźona: z=w1​x1​+w2​x2​+⋯+wn​xn​+b

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

     • - wi​: Wagi (parametry do nauki).

     • $-\; b$: Bias (stała przesunięcia).

  2. - Funkcja aktywacji: $a=f(z)$

     • Przykłady funkcji: ReLU, sigmoid, tanh.

  3. - Wyjście: $a$ 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)

• - KaĹźdy neuron w warstwie jest połączony z kaĹźdym neuronem w poprzedniej warstwie.

• - Przykład:

  python

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

b) Warstwa konwolucyjna (Convolutional Layer)

• - UĹźywana 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 najwaĹźniejsze 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)

• UĹźywana 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): UĹźywa 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

• UĹźywana 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 złoĹźonych wzorców.

• ReLU (Rectified Linear Unit): $f(z)=\max (0,z)$ – najpopularniejsza.

• Sigmoid: f(z)=1/( 1+e^-z)​ – uĹźywana w klasyfikacji binarnej.

• Tanh: f(z)=(e^z-e^−z)/(e^z+e^−z)​ – podobna do sigmoid, ale zakres [-1, 1].

• Softmax: UĹźywana w warstwie wyjściowej do klasyfikacji wieloklasowej.

4. Proces uczenia sieci neuronowych

a) Forward Propagation

• Dane przechodzą przez sieć od warstwy wejściowej do wyjściowej.

• KaĹźda warstwa wykonuje obliczenia: $\text{wejście}\to \text{suma waĹźona}\to \text{funkcja aktywacji}$.

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 uĹźywane 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.

• UĹźywany do prostych zadań klasyfikacji/regresji.

b) Sieci konwolucyjne (CNN)

• Składają się z warstw konwolucyjnych, poolingowych i gęstych.

• UĹźywane do przetwarzania obrazów.

c) Sieci rekurencyjne (RNN, LSTM, GRU)

• Składają się z warstw rekurencyjnych.

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

d) Transformers

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

• UĹźywane 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).

• DuĹźe zapotrzebowanie na dane i moc obliczeniową.

Podsumowanie

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