книги хакеры / журнал хакер / 205_Optimized

кслою, уменьшаясь в соответствии с весом соединений по мере приближения

кстарту. Это называют обратным распространением ошибки (backpropagation).

Очевидно, что наш подход к программированию многослойных нейронных сетей, основанный преимущественно на операции copy-paste, не особенно практичен. По-хорошему, сначала следовало бы позаботиться об абстракциях, а еще лучше — не изобретать велосипед и поинтересоваться, не позаботились ли о них другие.

Даже если брать во внимание только Python, существует множество готовых библиотек, предназначенных для реализации нейронных сетей и других алгоритмов машинного обучения. Хороший пример — библиотека Pybrain, сводящая описание и обучение простой сети к трем строкам.

Суть описанного понятна без дополнительных объяснений. Это, к слову, редкость: для освоения наиболее мощных программных средств, доступных в этой области, требуются изрядные усилия.

Опасное погружение

Слово «глубинный» в модном термине «глубинное обучение», который несколько лет назад вызвал всплеск интереса к нейронным сетям, намекает на использование сетей с большим количеством скрытых слоев. Предполагается, что при анализе данных каждый следующий слой будет извлекать из них все более и более абстрактные особенности.

Поскольку наша конечная цель — распознавание изображений, давай поговорим о сверточных нейронных сетях. Это относительно новая разновидность нейронных сетей, которая особенно эффективна именно для распознавания изображений.

У нейронной сети с полностью соединенными слоями, которую мы рассматривали выше, входы каждого нейрона скрытого слоя соединены с выходами всех нейронов входного слоя. В сверточной сети это не так. Тут нейроны скрытого слоя соединены лишь с небольшой выборкой нейронов входного слоя, причем каждый со своей.

Это значит, что если сеть работает с изображениями и нейроны входного слоя соответствуют его пикселям, то каждый нейрон скрытого слоя будет получать информацию лишь о небольшом участке изображения — например, фрагменте пять на пять пикселей. Участки соседних нейронов пересекаются, а все вместе они полностью покрывают картинку.

щение (показатель, зависящий от порогового значения) каждого нейрона сверточного слоя полностью совпадают. По сути дела, все нейроны слоя действуют как единственный нейрон, который рассматривает картинку через очень маленькое окошко со всех возможных сторон сразу.

Набор общих весовых коэффициентов и смещение обычно называют фильтром. Фильтр предназначен для выявления одного признака — скажем, границы между объектами на изображении или, например, определенной текстуры. Поскольку одного признака, как правило, мало, у одного слоя, занимающегося сверткой, может быть несколько фильтров — по одному на распознаваемый признак.

За сверточным слоем обычно следует слой субдискретизации (pooling), упрощающий полученные результаты. Этого можно достичь по-разному, но нередко изображение, образованное результатами свертки, просто делят на клетки и находят максимальное значение для каждой из них (max pooling). Информация о том, где именно был найден признак, при этом теряется, но она на этом этапе уже не играет роли. Важнее сам факт, что признак найден, и положение этого признака относительно других. Комбинация сверточного слоя и слоя субдискретизации часто повторяется несколько раз и увенчивается полностью соединенным слоем, интегрирующим информацию со всего изображения.

Пример простой сверточной сети есть все в том же Pybrain, а убедиться в том, что она неплохо распознает изображения, можно при помощи примера classify_image.py, прилагающегося к мощной библиотеке TensorFlow, которую разработали в Google. Этот пример использует сеть, обученную на миллионах изображений из базы данных ImageNet. Необходимые для ее работы данные скрипт автоматически скачивает при первом запуске.

$ python classify_image.py --image_ile cow.jpg

Эту сеть натренировали делить изображения по содержанию на тысячу типов, и это очень специфическая тысяча. classify_image.py прекрасно разбирается в экзотических животных, но ничего не знает о людях. Если продемонстрировать программе фотографию коровы, она задумается на несколько секунд, а потом предположит, что это вол или бык.

тернет-магазине. Попутно в модельном ряду Jide Technology появилось еще одно устройство — планшет Ultratablet с большим дисплеем и чехлом-клавиа- турой, явно претендующий на уголок в нише, которую сегодня делят iPad Pro и Microsoft Surface.

Как в эту картину вписывается Remix OS для ПК? Скорее всего, в Jide Technology считают эту систему своего рода рекламой. Потенциальные покупатели не знают, чего ждать от настольной версии Android, и это вряд ли хорошо влияет на продажи. Remix OS для ПК призвана развеять сомнения потенциальных покупателей Remix Mini или Ultratablet. Они могут скачать ее и своими глазами увидеть, что их ждет.

УСТАНОВКА

Remix OS базируется на проекте Android-x86, варианте мобильной Android, приспособленном для запуска

венных персональных компьютерах. Самое важное раз-

личие между Remix OS и Android-x86 заключается в том, что по умолчанию приложения Remix OS не занимают весь экран. Вместо этого они располагаются в отдельных окнах, которые можно двигать, складывать или масштабировать.

Создатели системы резонно предполагают, что желающих установить Remix OS на компьютер вместо Windows не особенно много. Основная форма существования этой системы другая — загрузочный USB-накопитель. Образ диска, который нужно скопировать на флешку, скачивается с сайта компании (есть два варианта, с EFI и без). Емкость флешки должна составлять не менее восьми гигабайт. Кроме того, разработчики настойчиво рекомендуют выбирать накопители с поддержкой USB 3.0. В противном случае могут возникнуть проблемы.

В самой установке нет ничего сложного. Пользователям Windows проще всего. Они могут подготовить загрузочную флешку при помощи прилагающейся к образу диска утилиты. Пользователям других систем пока что следует рассчитывать только на себя и свое знание командной строки. Когда все готово, останется лишь перезапустить компьютер и загрузить Remix OS.

Вначале система предложит сделать выбор между гостевым и резидентным режимом. Гостевой режим представляет собой аналог Live CD. Система всякий раз начинает работу с нуля, а после выключения забывает обо всех изменениях и настройках. В резидентном режиме настройки и установленные приложения