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        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自己搭

        2019-11-16 14:28:41陳凱
        中國信息技術(shù)教育 2019年19期
        關(guān)鍵詞:按鈕

        陳凱

        在人工智能教學(xué)中,大概很難繞過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這部分內(nèi)容。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建和訓(xùn)練既抽象又繁雜,在基礎(chǔ)教育階段,教學(xué)課時以及學(xué)習(xí)者的技能水平有限,教師需要仔細(xì)權(quán)衡如何選擇教學(xué)重點和教學(xué)方式。本文介紹一個名叫“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練營”的活動項目,該活動以“MemBrain”軟件為工具,讓學(xué)習(xí)者扮演神經(jīng)元的教官,親自體驗搭建并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的整個過程,高效地完成“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)怎么搭建”與“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)怎么訓(xùn)練”的學(xué)習(xí)目標(biāo)。在達成此學(xué)習(xí)目標(biāo)后,便可比較平滑地進階到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的學(xué)習(xí)。

        ● 訓(xùn)練營開班啦

        考慮到教官能力有限,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練營初級班的學(xué)員不多,來到本班的共有四個神經(jīng)元,先給神經(jīng)元們安排下座位吧,如圖1所示。

        工具欄里有一個畫著正方形的“Insert new neurons”按鈕,用這個按鈕來安排學(xué)員座位。學(xué)員的學(xué)號默認(rèn)為從1到4。

        ● 教官布置任務(wù)

        默認(rèn)情況下,神經(jīng)元們非?!氨俊?,不知道要做些什么。教官的訓(xùn)練任務(wù)挺簡單,名稱叫“謙虛友善而又不浪費機會的決策者”,任務(wù)情境如下:假設(shè)有兩張游樂園的票,若已經(jīng)有兩個人舉手搶票,那么決策者就決定不參與搶票,如果只有一人舉手搶票或沒有人搶票,那么決策者就拿下這張票。用表格呈現(xiàn)出來就如表1所示。

        如果把不搶票標(biāo)為0,搶票標(biāo)為1,則可發(fā)現(xiàn),這其實是與非門(NAND)的邏輯關(guān)系。所以說,教官的任務(wù),就是讓四個神經(jīng)元能相互合作,表現(xiàn)出與非門的運算過程。

        ● 給學(xué)員分配角色

        將1號神經(jīng)元和2號神經(jīng)元作為輸入A和輸入B,4號神經(jīng)元作為輸出O,分配角色的方法很簡單,雙擊神經(jīng)元,打開“Edit Object Properties”對話框,在“Type”下拉菜單里選擇“Input”或“Output”即可,如圖2所示。

        3號神經(jīng)元的作用比較特殊,將它也設(shè)置為“Input”類型,但它在后面的訓(xùn)練過程中,起的并不是輸入的作用,而是協(xié)助計算的作用,稍后就可知道原因。除了“Input”和“Output”類型之外,還有一種“Hidden”類型,在將來解決分類識別問題時極其有用。

        ● 學(xué)員手拉手

        神經(jīng)元沒有眼睛、耳朵、嘴巴、鼻子,為了讓它們之間能相互協(xié)作,可以將神經(jīng)元連接起來,通過手拉手(觸手相連)的方式來傳遞信息,如圖3所示。

        你是不是發(fā)現(xiàn)4號神經(jīng)元有三只手?這不奇怪,它們是神經(jīng)元,有再多只觸手都是可以的。通過觸手可以將一個神經(jīng)元的信息傳遞給另一個神經(jīng)元,不過所謂的信息,只是一個可正可負(fù)的強度值。好比一個人握住你的手,他可能握得很重也可能握得很輕,但你并不能知道某一次重重的握手代表的究竟是欣賞還是討厭。

        如果雙擊4號神經(jīng)元,可以發(fā)現(xiàn),作為輸出類型的神經(jīng)元,它有著更多可選項,用來決定接受到何種程度刺激后才被激活,如圖4所示。

        選中“Lock Act. Thres. for Teacher”,表示將神經(jīng)元受刺激的閾值固定下來,由于輸入的刺激信號有正有負(fù),默認(rèn)情況下,如果接受的刺激信號為正,則當(dāng)前神經(jīng)元被激活(模擬表現(xiàn)為閃閃發(fā)光),否則就不產(chǎn)生動作。神經(jīng)元沒有被激活時保持靜默,被激活后就會對外界發(fā)送信息。在“MemBrain”中,被激活的神經(jīng)元會閃閃發(fā)光。

        雖然說,神經(jīng)元發(fā)出信號只有1(發(fā)光)和0(不發(fā)光)兩種狀態(tài),可在信號的傳遞中,由于觸手的強度不同,它傳出的以及對方神經(jīng)元所接收到的信號的強度大小也會不同。觸手的強度值有一個專業(yè)的術(shù)語,稱為權(quán)重。點擊神經(jīng)元之間的線條,就可以查看當(dāng)前的權(quán)重值。

        ● 教官發(fā)放訓(xùn)練要求

        神經(jīng)元各自的任務(wù)以及神經(jīng)元之間的連接關(guān)系確立后,教官就可以發(fā)放訓(xùn)練要求了。點擊工具欄里的書寫板形狀的“Show Lesson Editor”按鈕,填寫訓(xùn)練要求,如圖5所示。

        第一條訓(xùn)練要求是,1號和2號神經(jīng)元輸入為“0”和“0”,4號神經(jīng)元輸出為“1”,然后點擊“New Pattern”按鈕輸入其他規(guī)則,由于3號神經(jīng)元為協(xié)助運算,所以總是填寫“1”,輸入和輸出規(guī)則如表2所示。

        ● 開始訓(xùn)練

        點擊工具欄里的“燈泡”按鈕,就可以一步一步訓(xùn)練神經(jīng)元啦。所謂訓(xùn)練,其實就是調(diào)整神經(jīng)元之間的觸手強度值即權(quán)重,使得這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號傳遞能夠越來越接近預(yù)先設(shè)定的訓(xùn)練要求??梢渣c擊神經(jīng)元之間的連線,觀察觸手的強度值,即權(quán)重是怎么一點一點發(fā)生變化的(至于權(quán)重是怎么一點一點發(fā)生變化的,就要深入學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法了)。如果不喜歡反復(fù)點“燈泡”按鈕一步一步訓(xùn)練,還可以點“感嘆號”按鈕自動執(zhí)行批量的訓(xùn)練。一般在訓(xùn)練開始之前,可將初始的權(quán)重值設(shè)置為隨機值。

        這一次的訓(xùn)練結(jié)果如圖6所示,三條連線的權(quán)重分別是-23.4、-23.4和35.1。

        如果1號和2號神經(jīng)元數(shù)值分別為0和1,則4號神經(jīng)元獲得強度值的計算過程是:0*-23.4+1*-23.4+ 1*35.1=11.7。結(jié)果是接受到一個強度為正的刺激,所以4號神經(jīng)元被激活閃閃發(fā)光。如果1號和2號神經(jīng)元數(shù)值都是0,因為3號神經(jīng)元是正值,所以最后4號神經(jīng)元接受到的也是正值,這里就可以看出3號神經(jīng)元是如何促成邏輯運算結(jié)果成立的。

        如果1號和2號神經(jīng)元數(shù)值都是1,則4號神經(jīng)元獲得強度值的計算過程是:1*-23.4+1*

        -23.4+1*35.1=-11.7。接受到的是一個強度為負(fù)的刺激,所以4號神經(jīng)元不發(fā)光。

        到此為止,預(yù)定任務(wù)都已達成,神經(jīng)元訓(xùn)練營初級班順利結(jié)營。然而,這只是學(xué)習(xí)的開始。要想讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做更多的事情,就還要:①了解不同的刺激函數(shù),利用不同刺激函數(shù)以及不同的激發(fā)閾值,在接收信號強度和被激活狀況兩者間建立起對應(yīng)關(guān)系;②嘗試在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中添加隱藏(Hiddeen)層,使其能完成復(fù)雜的分類任務(wù),比如說,可以試著用兩個輸入神經(jīng)元、三個隱藏層神經(jīng)元、一個輸出神經(jīng)元來實現(xiàn)異或運算;③了解神經(jīng)元連線強度即信號傳遞權(quán)重以及神經(jīng)元的被激活閾值是如何逐漸自動調(diào)整的,這就涉及不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,最終無疑要落實到程序設(shè)計上。

        本文的例子,或許能夠用來說明一個較為有效的人工智能教學(xué)活動項目應(yīng)該有的幾個特征:它具有比較強的直觀性和互動性,能夠很快為學(xué)習(xí)者提供反饋;它上手簡單,知識技能進階平緩;它能夠根據(jù)特定任務(wù)快速建立起學(xué)習(xí)框架,在框架中提供給學(xué)習(xí)者充分的自主探索的空間;它能將復(fù)雜的原理封裝成模塊,既能將這些模塊以黑箱的形式進行組裝實驗,又提供了打開黑箱深入了解內(nèi)部原理的途徑;它能夠揭示知識和技能之間的邏輯關(guān)系,清晰地指明未來進階學(xué)習(xí)的路徑。

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