Sieci neuronowe, znane również jako sztuczne sieci neuronowe (ANN), stanowią kluczowy element współczesnego uczenia maszynowego oraz głębokiego uczenia. Ich nazwa pochodzi od próby naśladowania sposobu, w jaki neurony w mózgu przekazują sygnały, co pozwala maszynom na coraz skuteczniejsze analizowanie i przetwarzanie danych. Sieć neuronowa składa się z warstw: wejściowej, jednej lub wielu warstw ukrytych oraz warstwy wyjściowej. Każda warstwa zawiera wiele węzłów, czyli sztucznych neuronów, które są ze sobą połączone i posiadają przypisane wagi oraz progi aktywacji.

Podstawowym elementem sieci jest pojedynczy neuron, który otrzymuje zestaw sygnałów wejściowych x_j (gdzie j oznacza indeks wejścia). Każde z tych wejść jest mnożone przez odpowiednią wagę w_j, co daje sumaryczny sygnał wejściowy dla neuronu. Do tego dochodzi tzw. bias, czyli dodatkowy składnik w_0, oraz próg aktywacji Θ. Suma ważonych wejść jest przetwarzana przez nieliniową funkcję aktywacji f, która decyduje, czy neuron zostanie „włączony” i przekaże sygnał do kolejnej warstwy. Gdy sygnał przewyższa wartość progu, neuron „strzela”, a jego wyjście staje się wejściem dla neuronów następnej warstwy.

Ważnym aspektem sieci jest ich architektura – tzw. sieć feedforward to system, w którym sygnał przepływa jednokierunkowo od warstwy wejściowej, przez warstwy ukryte, do warstwy wyjściowej, bez sprzężenia zwrotnego. To właśnie taka struktura umożliwia rozwiązywanie złożonych problemów, przy czym każda warstwa ukryta dodaje możliwość modelowania coraz bardziej złożonych zależności. Głębokie uczenie to nic innego jak sieci neuronowe o co najmniej trzech warstwach, które pozwalają na wydobycie i hierarchiczne przetwarzanie cech danych, dzięki czemu modele te osiągają znacznie lepszą dokładność w porównaniu z tradycyjnymi metodami uczenia maszynowego.

Proces uczenia sieci polega na dostosowywaniu wag połączeń pomiędzy neuronami tak, aby dla określonych danych wejściowych sieć generowała pożądane wyjścia. Dzieje się to poprzez porównanie aktualnego wyjścia sieci z tzw. wektorem docelowym (targetem) i stopniową korektę wag za pomocą algorytmów optymalizacyjnych. Im więcej par danych wejściowych i oczekiwanych wyjść, tym dokładniejszy staje się model.

Złożoność sieci neuronowych i ich zdolność do modelowania nieliniowych zależności pozwalają na rozwiązywanie problemów, które dla klasycznych metod, takich jak regresja logistyczna czy maszyny wektorów nośnych, są trudne lub niemożliwe do opanowania. Głębokie sieci uczą się reprezentacji danych na wielu poziomach abstrakcji, co znajduje zastosowanie w rozpoznawaniu obrazów, przetwarzaniu języka naturalnego, analizie dźwięku i wielu innych dziedzinach.

Nieliniowe funkcje aktywacji, takie jak sigmoidowa czy tangens hiperboliczny, są niezbędne do tego, by sieć mogła uczyć się złożonych wzorców i zależności, które nie są możliwe do uchwycenia przez prostą liniową transformację. Bez tych funkcji sieć ograniczałaby się do modelowania jedynie liniowych relacji, co znacznie ograniczałoby jej możliwości.

Istotne jest zrozumienie, że choć sieci neuronowe i głębokie uczenie naśladują pracę ludzkiego mózgu, ich funkcjonowanie jest wciąż bardzo uproszczone i ograniczone. Mózg człowieka to system niezwykle złożony i dynamiczny, a sztuczne sieci neuronowe to jedynie narzędzia matematyczne, które próbują wykorzystać podobne zasady do rozwiązywania problemów.

Ważne jest również to, że proces uczenia sieci wymaga dużych zbiorów danych i znacznej mocy obliczeniowej, a sama interpretacja działania głębokich sieci jest trudna z powodu ich „czarnej skrzynki” – trudno jest jednoznacznie wyjaśnić, które cechy danych decydują o konkretnych wynikach sieci.

Endtext

Jak stworzyć i trenować agenta DQN w MATLAB: Krok po kroku

Współczesne narzędzia do uczenia maszynowego, takie jak MATLAB, oferują szeroki zakres metod w zakresie uczenia ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning, RL). Przykładem jednego z popularniejszych algorytmów jest algorytm Deep Q-Network (DQN), który można wykorzystać do budowy agenta uczącego się w określonym środowisku. DQN łączy klasyczne podejście Q-learningu z głębokimi sieciami neuronowymi, umożliwiając agentowi uczenie się optymalnych działań w bardzo złożonych, dynamicznych środowiskach. Poniżej przedstawiamy sposób tworzenia i trenowania agenta DQN przy użyciu narzędzi MATLAB.

Pierwszym krokiem jest stworzenie aktora i krytyka. W tym kontekście aktor to sam agent, który podejmuje decyzje, a krytyk odpowiada za funkcje wartości – mogą to być funkcje wartości stanu lub funkcje wartości akcji. Aby stworzyć agenta DQN w MATLAB, należy przejść przez kilka kroków.

Po pierwsze, należy stworzyć obiekt krytyka, używając funkcji rlQValueFunction() lub rlVectorQValueFunction(). Obiekt ten będzie przechowywał informacje o wartościach Q, które są wykorzystywane przez agenta do podejmowania decyzji. Następnie, trzeba skonfigurować opcje agenta, używając obiektu rlDQNAgentOptions. Alternatywnie, agenta można stworzyć najpierw, a następnie użyć notacji kropkowej, aby uzyskać dostęp do obiektu opcji i zmodyfikować go według potrzeb. Gdy mamy już odpowiednio skonfigurowany agent, możemy stworzyć agenta DQN, wywołując metodę rlDQNAgent().

Kolejnym krokiem jest skonfigurowanie procesu treningowego. W MATLAB używamy funkcji train(), aby uruchomić proces trenowania agenta w danym środowisku. Funkcja ta wymaga odpowiednich opcji, które definiują parametry treningu, takie jak maksymalna liczba epizodów czy liczba kroków na epizod. W tym celu używamy obiektu rlTrainingOptions(). Na przykład, aby ustawić maksymalną liczbę epizodów na 200, maksymalną liczbę kroków na 500, a także zdefiniować kryteria zatrzymania treningu na podstawie średniej nagrody, możemy skonfigurować opcje w następujący sposób:

matlab
opt = rlTrainingOptions(MaxEpisodes=200,...


                        MaxStepsPerEpisode=500,...
                        StopTrainingCriteria="AverageReward",...
                        StopTrainingValue=480);

W przypadku środowiska wieloagentowego, musimy określić argument agent jako tablicę, której kolejność agentów odpowiada kolejności użytej przy tworzeniu środowiska. Jeśli mamy do czynienia z wieloma agentami, zamiast rlTrainingOptions() używamy rlMultiAgentTrainingOptions(), co pozwala na dostęp do opcji specyficznych dla treningu z wieloma agentami.

Trening może być zakończony automatycznie, gdy zostaną spełnione warunki określone w opcjach StopTrainingCriteria oraz StopTrainingValue. Istnieje również możliwość zatrzymania treningu ręcznie za pomocą przycisku "Stop Training" w oknie monitorowania treningu RL. Po zakończeniu procesu treningowego, wyniki są przechowywane w obiekcie trainResults. Dzięki temu możemy później wznowić trening od miejsca, w którym został przerwany.

Aby rozpocząć proces treningu, wystarczy użyć poniższego kodu:

matlab
trainResults = train(agent, env, trainResults);

W ten sposób trening rozpocznie się od ostatnich zapisanych wartości parametrów agenta, a obiekt wyników treningu zostanie zaktualizowany o najnowsze dane.

Przykład praktyczny w MATLAB

Aby lepiej zrozumieć ten proces, przyjrzyjmy się przykładzie, w którym tworzymy i trenujemy agenta DQN przy użyciu niestandardowego środowiska. Załóżmy, że mamy już zdefiniowane środowisko, np. dla silnika prądu stałego, nazwane motor_func_env. Środowisko to może zostać wykorzystane do stworzenia agenta DQN.

Poniższy fragment kodu pokazuje, jak stworzyć i skonfigurować agenta DQN oraz przeprowadzić proces treningowy:

matlab
obsInfo = getObservationInfo(motor_func_env);


actInfo = getActionInfo(motor_func_env);
agent = rlDQNAgent(obsInfo, actInfo);
getAction(agent, {rand(obsInfo(1).Dimension), rand(obsInfo(1).Dimension)});
policy = getExplorationPolicy(agent);
trainOpts = rlTrainingOptions;
trainOpts.MaxEpisodes = 100;
trainOpts.MaxStepsPerEpisode = 500;
trainOpts.StopTrainingCriteria = "AverageReward";
trainOpts.StopTrainingValue = 495;
trainOpts.ScoreAveragingWindowLength = 20;
trainOpts.Verbose = false;
trainOpts.Plots = "training-progress";
trainingInfo = train(agent, motor_func_env, trainOpts);

W tym przykładzie, na początku zbieramy informacje o obserwacjach i akcjach ze środowiska, a następnie używamy tych informacji do stworzenia agenta. Po stworzeniu agenta, sprawdzamy poprawność wykonania funkcji rlDQNAgent() oraz definiujemy politykę eksploracyjną. Następnie konfigurujemy opcje treningu, takie jak liczba epizodów, maksymalna liczba kroków na epizod oraz kryteria zatrzymania treningu. W końcu, uruchamiamy trening za pomocą funkcji train().

Po zakończeniu treningu, wyniki procesu będą wyświetlone w oknie monitorowania, a sam agent będzie gotowy do testowania i wdrażania w rzeczywistych aplikacjach.

Ważne do zapamiętania przy pracy z agentami DQN jest to, że musimy zadbać o odpowiednie dopasowanie wymiarów wejścia i wyjścia agenta do specyfikacji środowiska. Warto także pamiętać, że skuteczność agenta zależy w dużym stopniu od prawidłowego doboru opcji treningu, a także od jakości funkcji wartości, które stanowią fundament w procesie podejmowania decyzji przez agenta.

Jakie są kluczowe metody regresji i ich zastosowania w analizie cen samochodów w MATLAB?

Regresja to statystyczna metoda modelowania zależności między zmiennymi, wykorzystywana do przewidywania wartości ciągłych na podstawie danych wejściowych. W kontekście analizy cen samochodów, regresja pozwala oszacować przyszłe ceny na podstawie parametrów takich jak przebieg (odometr) czy inne cechy pojazdu. MATLAB oferuje szeroki wachlarz funkcji do budowy i oceny modeli regresyjnych, które umożliwiają skuteczną predykcję i weryfikację jakości modeli.

Podstawowym krokiem jest przygotowanie danych – zarówno zbioru treningowego, jak i testowego. Dane te, zawierające informacje o przebiegu oraz cenach sprzedaży, wczytuje się funkcją readtable(), co pozwala na łatwe zarządzanie nimi jako tabelami. W dalszej kolejności, różne metody regresji są stosowane do dopasowania modelu do danych treningowych.

Jedną z często wykorzystywanych metod jest regresja liniowa i nieliniowa. Funkcja fitnlm() w MATLAB umożliwia dopasowanie modeli nieliniowych, na przykład w postaci funkcji logarytmicznych lub funkcji Gaussa, które potrafią lepiej opisać nieliniowe zależności pomiędzy przebiegiem a ceną samochodu. Modele takie, oznaczone tutaj jako mdl_1 i mdl_2, są następnie testowane na oddzielnym zbiorze danych testowych, a ich dokładność ocenia się za pomocą wskaźnika RMSE (root mean square error). RMSE mierzy średnią różnicę między wartościami rzeczywistymi a przewidywanymi, dostarczając obiektywnej miary skuteczności modelu.

Alternatywną techniką jest metoda k najbliższych sąsiadów (k-Nearest Neighbors, kNN), której implementację w MATLAB można zrealizować za pomocą dedykowanej funkcji kNNeighborsRegressor. Model kNN bazuje na bezpośrednim wykorzystaniu podobieństwa między punktami danych, co jest intuicyjne i często efektywne w praktyce. Kluczową kwestią w tym przypadku jest odpowiednie przygotowanie funkcji i zapewnienie jej współistnienia z głównym skryptem, co gwarantuje poprawne działanie całego projektu.

Bardziej zaawansowaną i powszechnie stosowaną metodą są lasy losowe (Random Forest), które buduje się funkcją TreeBagger() w MATLAB. Las losowy to zespół drzew decyzyjnych, które razem tworzą silniejszy i bardziej odporny na przeuczenie model predykcyjny. Tworząc cztery modele lasów losowych na danych z car_prices.csv i porównując ich wyniki, możliwe jest znalezienie najbardziej efektywnego rozwiązania. Wizualizacja wyników, zwłaszcza na zbiorze testowym, pomaga zweryfikować jakość predykcji i wyciągnąć praktyczne wnioski.

Wszystkie przedstawione metody – od regresji liniowej i nieliniowej, przez kNN, aż po lasy losowe – wymagają gruntownego zrozumienia mechanizmów działania oraz świadomego przygotowania danych. Modelowanie to proces iteracyjny, w którym ważne jest odpowiednie doboru parametrów, ocena wyników i wprowadzanie poprawek.

Dodatkowo, warto zrozumieć, że każda z tych technik ma swoje ograniczenia i różni się pod względem złożoności obliczeniowej oraz interpretowalności wyników. Regresja liniowa jest łatwa do interpretacji, ale może nie oddać skomplikowanych zależności. Metody nieliniowe oraz kNN lepiej radzą sobie z nieliniowościami, ale mogą wymagać większej mocy obliczeniowej i starannego strojenia. Lasy losowe oferują wysoki poziom dokładności i odporność na przeuczenie, lecz model jest mniej przejrzysty i trudniejszy do interpretacji.

Znajomość wskaźników oceny jakości modeli, takich jak RMSE, jest niezbędna do prawidłowego porównania efektywności różnych algorytmów oraz do podejmowania decyzji o wyborze optymalnego modelu. W praktyce często stosuje się też metody walidacji krzyżowej, które dodatkowo zabezpieczają przed błędami wynikającymi z doboru danych testowych.

Podsumowując, projektowanie systemów regresyjnych w MATLAB wymaga zarówno wiedzy teoretycznej, jak i praktycznych umiejętności implementacyjnych. Dzięki temu możliwe jest tworzenie precyzyjnych modeli predykcyjnych, które sprawdzają się w rzeczywistych zastosowaniach, takich jak analiza cen samochodów czy prognozowanie wartości rynkowych.

Jak rozumieć subtelności słów i wyrażeń w języku angielskim?
Jak Romanie przegrali bitwę o morze: porażki, taktyki i strategie
Jak prawidłowo uzyskać obrazy kręgosłupa piersiowego w projekcji bocznej i jak poprawić jakość zdjęcia?
Jakie są zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach?
Jak powstawały i jak działały statki East Indiamen: Historia i praktyka