Найти в Дзене

Как работают нейросети? Объясняю на примере кота, который учится открывать двери

(Спойлер: это 99% проб и ошибок + 1% внезапного озарения!) 🔹 Введение: Кот-перцептрон Ваш кот не рождается с умением открывать двери. Он учится этому методом «тыка-лапой-в-ручку», как нейросеть — через тысячи попыток. Сходства:
✔ Нейроны → Кот проверяет: дёрнуть лапой? толкнуть головой? мяукнуть?
✔ Обратная связь → Если дверь открылась → запоминает. Не открылась → пробует иначе.
✔ Deep Learning (Глубокое обучение) → Чем больше дверей перед ним, тем хитрее способы. 🔹 1. Как кот-нейросеть видит мир Входные данные (input layer): Скрытые слои (hidden layers): Выход (output): 🔹 2. Этапы обучения кота-нейросети 1. Обучение с учителем (Supervised Learning) 2. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) 3. Генеративные сети (GANs) 🔹 3. Почему коты иногда ошибаются? Типичные ошибки нейросетей и котов: 🔹 4. Как ускорить обучение кота? Советы от data scientist’а: 🔹 Заключение: Ваш кот — это маленький GPT-4 Он обучается на ваших действиях, ищет паттерны и иногда выдаёт гениальные ре

(Спойлер: это 99% проб и ошибок + 1% внезапного озарения!)

🔹 Введение: Кот-перцептрон

Ваш кот не рождается с умением открывать двери. Он учится этому методом «тыка-лапой-в-ручку», как нейросеть — через тысячи попыток.

Сходства:
Нейроны → Кот проверяет: дёрнуть лапой? толкнуть головой? мяукнуть?
Обратная связь → Если дверь открылась → запоминает. Не открылась → пробует иначе.
Deep Learning (Глубокое обучение) → Чем больше дверей перед ним, тем хитрее способы.

🔹 1. Как кот-нейросеть видит мир

Входные данные (input layer):

  • Дверная ручка → блестит? крутится? есть щель под лапу?
  • Сила нажатия → если дёрнуть слишком сильно — хозяин проснётся.
  • Угол атаки → лучше прыгать с тумбочки, чем с пола.

Скрытые слои (hidden layers):

  1. Слой 1: «Если ручка круглая — толкать, если рычаг — дёргать»
  2. Слой 2: «Если дверь скрипит — мяукать громче, чтобы заглушить звук»
  3. Слой 3: «Если хозяин идёт — делать вид, что просто чесался»

Выход (output):

  • Успех: дверь открыта + доступ к корму.
  • Провал: дверь не поддаётся + позор перед другими котами.

🔹 2. Этапы обучения кота-нейросети

1. Обучение с учителем (Supervised Learning)

  • Хозяин показывает: берёт лапу кота и дёргает ручку.
  • Проблема: кот решает, что «открывать двери — это работа хозяина».

2. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)

  • Самостоятельные попытки:
  • Дёрнул → дверь открылась → +1 рыбка (reward).
  • Сломал ручку → -1 доверие (penalty).
  • Итог: через 100 попыток кот находит оптимальный алгоритм.

3. Генеративные сети (GANs)

  • Кот-обманщик: стучит лапой в дверь, чтобы хозяин думал, будто её кто-то открывает.

🔹 3. Почему коты иногда ошибаются?

-2

Типичные ошибки нейросетей и котов:

-3

🔹 4. Как ускорить обучение кота?

Советы от data scientist’а:

  1. Дайте больше данных → Покажите разные типы дверей (раздвижные, ручки-кнопки).
  2. Увеличьте эпохи (количество полных проходов (итераций) через весь обучающий набор данных) → Пусть тренируется 24/7 (коты и так это делают).
  3. Feature engineering (генерация признаков) → Привяжите к ручке верёвочку для упрощения задачи.

🔹 Заключение: Ваш кот — это маленький GPT-4

Он обучается на ваших действиях, ищет паттерны и иногда выдаёт гениальные решения.

-4

«А ваша нейросеть уже открывает холодильник? Делитесь в комментариях!»