Владимир brain_leo

На практике в подавляющем большинстве вы не будете иметь дело с созданием новых моделей и обучением их с нуля на клиентской стороне. Чаще всего придется создавать модели на базе уже существующих. Эту технику называют Transfer Learning.

Кроме того, на мой взгляд Transfer Learning ­– это наиболее перспективная техника для использования на клиентской стороне с помощью TensorFlowJS. Большим преимуществом тут перед применением той же самой техники на сервере – это сохранение конфиденциальности клиентской информации и наличием возможности к доступа сенсоров (камера, гео-локации и др).

Принцип работы Transfer Learning прост. Вначале модель обучается на базе большого набора тренировочных данных. Во время процесса обучения, нейронная сеть извлекает большое количество полезных характеристик (признаков) конкретной решаемой задачи, которые могут быть использованы как база для новой, которая будет обучаться уже на малом числе тренировочных данных для более специфичной, но похожей задачи (рисунок 1). Таким образом, переобучение может происходить на устройствах с ограниченными ресурсами за относительно меньшее время.

При работе с TensorFlowJS можно выделить три направления (рисунок 1):

1. использование обученных моделей без модификаций топологий и переобучений

2. использование предварительно обученную модель с возможной модификацией ее топологии или переобучении на базе новой тренировочной выборки данных, которая полностью соответствует решаемой вашей задачи.

3. создание и обучения моделей с нуля.

В предыдущих статьях, использовался только один из видов слоев нейронной сети – полносвязанные (dense, fully-connected), когда каждый нейрон исходного слоя имеет связь со всеми нейронами из предыдущих слоев.

Чтобы обработать, например, черно-белое изображение размером 24x24, мы должны были бы превратить матричное представление изображения в вектор, который содержит 24x24 элементов. Как можно вдуматься, с таким преобразованием мы теряем важный атрибут – взаимное расположение пикселей в вертикальном и горизонтальном направлении осей, а также, наверное, в большинстве случаев пиксел, находящийся в верхнем левом углу изображения вряд ли имеет какое-то логически объяснимое влияние друг на друга в большинстве случаев.

Для исключения этих недостатков – для обработки  изображений используют сверточные слои (convolutional layer, CNN).

Основным назначением CNN является выделение из исходного изображения малых частей, содержащих опорные (характерные) признаки, такие как ребра, контуры, дуги или грани. На следующих уровнях обработки из этих ребер можно распознать более сложные повторяемые фрагменты текстур (окружности, квадратные фигуры и др.), которые дальше могут сложиться в еще более сложные текстуры (часть лица, колесо машины и др.).

Например, рассмотрим классическую задачу – распознавание изображения цифр. Каждая цифра имеет свой набор характерных для них фигур (окружности, линии). В тоже самое время каждую окружность или линию можно составить из более мелких ребер (рисунок 1)

Статья является продолжением цикла статей, посвященных машинному обучению с использованием библиотеки TensorFlow.JS, в предыдущей статье приведены общая теоретическая часть обучения простейшей нейронной сети, состоящей из одного нейрона:

Машинное обучение. Нейронные сети (часть 1): Процесс обучения персептрона

В данной же статье мы с помощью нейронной сети смоделируем выполнение логических операций OR; XOR, которые являются своеобразным «Hello World» приложением для нейронных сетей.
В статье будет последовательно описан процесс такого моделирования с использованием TensorFlow.js.

Заранее хочу отметить, что тот кто знает как обучается персептрон — в этой статье вряд ли найдет что-то новое. Вы можете смело пропускать ее. Почему я решил это написать — я хотел бы написать цикл статей, связанных с нейронными сетями и применением TensorFlow.js, ввиду этого я не мог опустить общие теоретические выдержки. Поэтому прошу отнестись с большим терпением и пониманием к конечной задумке.

При классическом программировании разработчик описывает на конкретном языке программирования определённый жестко заданный набор правил, который был определен на основании его знаний в конкретной предметной области и который в первом приближении описывает процессы, происходящие в человеческом мозге при решении аналогичной задачи.

Например, может быть запрограммирована стратегия игры в крестики-нолики, шахмат и другое (рисунок 1).


Рисунок 1 – Классический подход решения задач

В то время как алгоритмы машинного обучения могут определять набор правил для решения задач без участия разработчика, а только на базе наличия тренировочного набора данных.
Тренировочный набор — это какой-то набор входных данных ассоциированный с набором ожидаемых результатов (ответами, выходными данными). На каждом шаге обучения, модель за счет изменения внутреннего состояния, будет оптимизировать и уменьшать ошибку между фактическим выходным результатом модели и ожидаемым результатом (рисунок 2).


Рисунок 2 – Машинное обучение

Нейронные сети

Долгое время учёные, вдохновляясь процессами происходящими в нашем мозге, пытались сделать реверс-инжиниринг центральной нервной системы и попробовать сымитировать работу человеческого мозга. Благодаря этому родилось целое направление в машинном обучении — нейронные сети.

На рисунке 3 вы можете увидеть сходство между устройством биологического нейрона и математическим представлением нейрона, используемого в машинном обучении.

В настоящее время Python занимает доминирующую позицию для машинного обучения. Однако, если вы являетесь JS-разработчиком и заинтересованы окунуться в этот мир, то не обязательно включать в свой арсенал новый язык программирования, в связи с появлением TensorFlow.js.

Одной из проблем, которую придется решать при написании Server Side rendering приложения — это работа с метатегами, которые должны быть у каждой страницы, которые помогают при индексации их поисковыми системами.

Начиная гуглить, первое решение, к которому приведут Вас, скорее всего React Helmet.

Одно из преимуществ библиотеки, что ее в некотором роде можно считать изоморфной и может прекрасно использована как на стороне клиента, так и на стороне сервера.