Jednotlivé druhy neuronových sítí v AI a na co se hodí

Pro lepší pochopení různých typů neuronových sítí a jejich konkrétních využití se společně podívejme na jednoduché příklady a rozdíly v jejich pojetí a přístupu ke zpracování dat.

Vícevrstvé perceptrony (Multilayer Perceptrons, MLP)

Vícevrstvé perceptrony (MLP) jsou základní formou neuronové sítě. Používají se pro klasifikační úlohy, jako je rozpoznávání ručně psaných číslic, kde každý vstupní obraz je transformován prostřednictvím řady skrytých vrstev na výstupní vrstvu, která určuje, které číslo obraz představuje.

Jak fungují MLP pro rozpoznávání ručně psaných číslic

Každý obraz ručně psaného čísla je převeden na sadu číselných hodnot, které reprezentují intenzitu jednotlivých pixelů. Tyto hodnoty tvoří vstupní vrstvu neuronové sítě. MLP obsahují jednu nebo více skrytých vrstev, které umožňují síti učit se složitější vzory v datech. Čím rozsáhlejší model, tím více je potřeba skrytých vrstev. Každý neuron ve skryté vrstvě vypočítá váženou sumu svých vstupů a aplikuje na ni aktivační funkci. Tento proces umožňuje síti zachytit nelineární vztahy mezi vstupy a výstupy. Na konci MLP je výstupní vrstva, která obsahuje neuron pro každou možnou kategorii (v případě rozpoznávání číslic, 10 neuronů pro čísla 0 až 9). Výstupní vrstva transformuje výsledky skrytých vrstev na pravděpodobnosti, které indikují, jak pravděpodobné je, že vstupní obraz představuje každé číslo. Během tréninku se MLP učí optimalizovat váhy spojení mezi neurony tak, aby chyba mezi predikovaným výstupem a skutečným výstupem byla co nejnižší. Používá se k tomu algoritmus zpětného šíření chyby spolu s optimalizační metodou, například stochastický gradientní sestup.

Představte si MLP jako továrnu, kde vstupní obraz je surový materiál a finální produkt je rozpoznané číslo. Surový materiál prochází různými zpracovatelskými linkami (skryté vrstvy), kde každá linka přidává určitou hodnotu nebo transformaci, založenou na předchozích krocích. Na konci tohoto procesu kontrolní stanice (výstupní vrstva) určí, jaký produkt byl vytvořen na základě přidaných hodnot v předchozích fázích. Učení a optimalizace procesu pak představují úpravy ve výrobní lince, aby byla chyba mezi očekávaným a skutečným produktem co nejmenší.

Dlouhé krátkodobé paměťové sítě (Long Short-Term Memory networks, LSTM)

Dlouhé krátkodobé paměťové sítě (LSTM) jsou rozšířením RNNs, které řeší problém s dlouhodobými závislostmi. Jsou využívány například ve strojovém překladu, kde je důležité uchovávat kontext celého odstavce pro správný překlad jednotlivých vět. Díky své unikátní struktuře jsou LSTM schopné uchovávat informace po delší dobu, což je činí ideálními pro aplikace, kde je důležité porozumět kontextu přes celé sekvenční rozpětí.

Jak fungují LSTM

Zapomínací brána: LSTM moduly obsahují tzv. zapomínací brány, které rozhodují, které informace z minulosti jsou již nepotřebné a mohou být odstraněny z buněčného stavu. To pomáhá modelu zbavit se zastaralých informací, které nejsou relevantní pro současné nebo budoucí výpočty. Vstupní brána rozhoduje, které nové informace jsou relevantní a měly by být přidány do buněčného stavu. To umožňuje LSTM aktualizovat svůj stav novými, důležitými informacemi. Buněčný stav funguje jako druh “dlouhodobé paměti” sítě, která uchovává informace pro dlouhodobé použití. Díky bránám, které kontrolují tok informací, může tento stav efektivně zachovávat důležité informace po dlouhou dobu. Nakonec výstupní brána kontroluje, které informace z buněčného stavu budou použity k vytvoření aktuálního výstupu sítě. To umožňuje LSTM generovat relevantní výstupy na základě dlouhodobě uchovávaných i nedávno získaných informací.

Hodí se to třeba i strojového překladu, kde je důležité uchovávat kontext celého odstavce nebo dokonce celého dokumentu pro správný překlad jednotlivých vět. LSTM to umožňuje díky své schopnosti uchovávat relevantní informace o kontextu textu po dlouhodobé období, což zlepšuje kvalitu překladu.

Je to, jako když čtete komplexní příběh a snažíte se zapamatovat klíčové detaily, abyste porozuměli jeho vývoji. Stejně jako vy, když si pamatujete důležité informace a vypouštíte irelevantní detaily, LSTM sítě “rozhodují” o tom, co si ponechat pro budoucí reference a co již není potřeba. Tato schopnost uchovávat a správně využívat relevantní informace činí LSTM obzvláště užitečné pro aplikace, kde je kontext a dlouhodobá paměť klíčová.

Rekurentní neuronové sítě (Recurrent Neural Networks, RNNs)

Rekurentní neuronové sítě (RNNs) jsou ideální pro sekvenční data, jako je text nebo časové řady. Mohou například generovat text pokračování daného textu nebo předpovídat ceny akcií na základě historických dat, protože uchovávají informace z předchozích vstupů pro použití v budoucích výpočtech.

Jak fungují RNN pro sekvenční data

Na rozdíl od tradičních neuronových sítí, které zpracovávají vstupy nezávisle, RNNs zpracovávají data sekvenčně, beroucí v úvahu nejen aktuální vstup, ale i informace získané z předchozích kroků. To umožňuje síti “pamatovat” informace z minulosti a používat je pro aktuální výpočty. V RNNs, každý uzly (neuron) v sekvenční vrstvě má “stav“, který se aktualizuje v každém kroku sekvenčního zpracování. Tento stav je předáván z jednoho kroku do dalšího, což umožňuje síti uchovávat informace o předchozích vstupech. Pro trénink RNNs se používá varianta zpětného šíření chyby nazývaná “zpětné šíření skrz čas”, která umožňuje aktualizaci vah na základě chyb vytvořených v různých časových krocích.

RNNs mohou být trénovány na velkých textových korpusech, aby se naučily vzory v jazyce, a poté použity k generování nového textu, který následuje naučené jazykové struktury. Například, po tréninku na sbírce povídek může RNN generovat nové příběhy.

V ekonomii nebo finančnictví mohou RNN předpovídat budoucí trendy cen akcií na základě historických dat. Síť se učí z časových vzorů a může identifikovat potenciální budoucí změny cen.

Pokud si představíme RNN jako skupinu divadelních herců hrajících dlouhou hru, kde každý herec musí pamatovat nejen své repliky, ale i to, co se stalo v předchozích scénách, aby mohl správně reagovat na vývoj příběhu. Podobně RNN “pamatuje” předchozí vstupy a jejich kontext, což jí umožňuje efektivně reagovat na nové informace a vytvářet smysluplné výstupy v kontinuálním toku dat. Tento model “paměti” a “kontinuity” v RNNs umožňuje velmi přesné modelování a generování sekvenčních dat, což je klíčové pro úlohy, kde je kontext a pořadí informací důležité.

Konvoluční neuronové sítě (Convolutional Neural Networks, CNNs)

Konvoluční neuronové sítě (CNNs) jsou specializovány na zpracování obrazů. Využívají se pro rozpoznávání objektů v obrázcích nebo videích, kde konvoluční vrstvy automaticky a efektivně identifikují a využívají prostorové hierarchie vlastností (například hrany, tvary, vzory).

Jak fungují CNN pro rozpoznávání objektů

Základem CNN jsou konvoluční vrstvy, které aplikují filtry (neboli jádra) na vstupní obraz. Tyto filtry automaticky detekují důležité vlastnosti jako jsou hrany, tvary a textury. Každý filtr vytváří vlastní “mapu vlastností”, která reprezentuje přítomnost určité vlastnosti v různých oblastech obrazu. Po konvolučních vrstvách často následují pooling (zmenšovací) vrstvy, které snižují dimenzi map vlastností a zvyšují jejich odolnost vůči malým posunům a deformacím v obraze. Nejčastěji se používá max pooling, který z každé malé části mapy vlastností vybírá maximální hodnotu. Na konci architektury CNN jsou plně propojené vrstvy, které přijímají zploštělé (flattened) výstupy z předchozích vrstev a provádějí finální klasifikaci nebo regresi. Tato část sítě interpretuje kombinované vlastnosti detekované v obrazu a rozhoduje o přítomnosti konkrétních objektů. CNN se učí pomocí zpětného šíření chyby a optimalizačních algoritmů, jako je stochastický gradientní sestup. Během tréninku se upravují váhy filtrů a neuronů ve vrstvách tak, aby se minimalizovala chyba mezi predikovanými a skutečnými štítky obrázků.

Představte si, že CNN je jako tým forenzních detektivů prozkoumávajících scénu. Každý detektiv (filtr v konvoluční vrstvě) se specializuje na určitý typ důkazu – jeden hledá otisky prstů (hrany), další hledá vlasy (textury) a tak dále. Po shromáždění důkazů (mapy vlastností) tým shrne své poznatky (pooling vrstvy), aby se zaměřil jen na nejdůležitější nálezy. Nakonec vezmou všechny informace dohromady (plně propojené vrstvy) a rozhodnou, kdo byl nebo jak vypadal pachatel (klasifikace objektů).

Tento přístup umožňuje CNN automaticky a efektivně rozpoznávat a klasifikovat objekty v obrázcích nebo videích tím, že se učí rozpoznávat a kombinovat klíčové vizuální vlastnosti.

Transformátory (Transformers)

Transformátory představují průlom v zpracování přirozeného jazyka díky své schopnosti zachytit dlouhodobé závislosti mezi slovy v textu bez nutnosti zpracovávat data sekvenčně. Využívají se pro pokročilé úlohy, jako je generování textu, překlad jazyků nebo summarizace textů, kde model “rozumí” celkovému kontextu a může generovat koherentní a relevantní odpovědi.

Jak fungují transformátory

Na rozdíl od RNN a LSTM, které zpracovávají data sekvenčně (jeden prvek za druhým), transformátory umožňují paralelní zpracování celých sekvencí dat. To vede k významnému zlepšení efektivity a času potřebného k tréninku a inferenci. Srdcem transformátorů je mechanismus pozornosti, který umožňuje modelu se “soustředit” na relevantní části vstupní sekvence při generování každého slova výstupu. Tímto způsobem může model efektivně zachytit dlouhodobé závislosti a kontext bez ohledu na vzdálenost mezi slovy v textu. Mnoho transformátorů využívá enkodér-dekodér strukturu, kde enkodér zpracovává vstupní sekvenci a dekodér generuje výstup. Tato struktura je obzvláště užitečná pro úlohy jako je strojový překlad, kde model potřebuje porozumět celému vstupnímu textu před generováním jakékoli části výstupu.

Transformátory mohou generovat koherentní a relevantní textové sekvence, například pokračování příběhů, odpovědi na otázky nebo generování článků na dané téma. Transformátory mohou efektivně shrnout dlouhé dokumenty do krátkých, koherentních souhrnů, zachovávajíc přitom klíčové informace a kontext originálního textu. Nejznámějšími příklady jsou ChatGPT od OpenAI, Claude od Anthropic a textové GPT modely od Google Bard, Gemini a další.

Díky schopnosti zachytit nuance významu a kontextu v různých jazycích se transformátory staly základem pro nejmodernější systémy strojového překladu, ať už je to Google Translator nebo německý překladač DeepL.

Pokud bychom pokračovali v přirovnání k detektivům řešící případ z předchozího typu neuronové sítě CNN, pak transformátory v týmu kriminalistů – analytiků řešících komplikovaný případ, kdy každý člen týmu má povinnost současně zvážit všechny důkazy (texty) bez ohledu na to, kdy nebo kde byly nalezeny. Místo postupného procházení jednotlivých svědectví by tým tak může tým identifikovat vzájemné souvislosti a klíčové momenty celého případu, což může vést k rychlejšímu a přesnějšímu vyřešení.

Transformátory tedy poskytují mimořádně silný nástroj pro různé aplikace NLP tím, že kombinují efektivitu paralelního zpracování s pokročilým mechanismem pozornosti pro zachycení dlouhodobých závislostí a kontextu.

Typ neuronové sítěKonkrétní využitíRozdíl v pojetíPříklad
MLPKlasifikace obrazůZákladní síť s vrstvami plně propojených neuronůRozpoznávání ručně psaných číslic
CNNRozpoznávání objektů v obrázcíchSpecializované na zpracování obrazu s konvolučními vrstvamiIdentifikace objektů ve fotografiích
RNNGenerování textu, předpovědi časových řadZpracování sekvenčních dat s pamětí minulých výpočtůGenerování textu, předpověď ceny akcií
LSTMStrojový překlad, textové generováníVylepšení RNN pro zachycení dlouhodobých závislostíPřeklad jazyků, generování textu
TransformátoryGenerování textu, překlad jazykůPoužití mechanismu pozornosti pro zachycení dlouhodobých závislostíGenerování koherentního textu, překlad jazyků
Základní přehled o různých typech neuronových sítí a jejich specifických využitích.

Tvorba webových stránek: Webklient