Вопрос или проблема
Я начинаю создавать алгоритм NEAT, и перед началом я посмотрел несколько примеров, и во всех них использовались значения смещения, но я на самом деле не понимаю, зачем используется смещение в таком алгоритме, как NEAT. Для алгоритма обратного распространения на основе градиента смещение имеет смысл, потому что при обучении, если нейрон хоть раз станет 0, он не сможет восстановиться, и этот нейрон не может быть повторно обучен. Но для алгоритма NEAT веса выбираются/заменяются случайным образом после мутации, и поскольку этапа обратного распространения нет, я не понимаю, в чем смысл использования смещения. Смещение используется в качестве активационной функции (w + b), и, как я сказал, причина, по которой оно используется, это если вес становится 0, то его не удастся обучить на протяжении всего процесса, потому что этапы обратного распространения приведут к результату “что угодно * 0 = 0”. Так что это своего рода защита, но я не понимаю смысла смещения в алгоритме NEAT.
Спасибо!
Ответ или решение
Конечно, давайте подробно рассмотрим, почему использование bias в алгоритме NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies) имеет смысл.
Теория (T)
NEAT — это алгоритм нейроэволюции, который использует генетическое программирование для разработки нейросетей с динамически изменяемыми топологиями. Одна из ключевых характеристик NEAT заключается в том, что он способен не только находить оптимальные веса, но и самостоятельно изменять структуру сети, добавляя или удаляя соединения и нейроны.
Bias в нейронных сетях — это дополнительный параметр, который позволяет смещать кривую активации, не меняя весовых коэффициентов. Он добавляется к взвешенной сумме входных данных для каждого нейрона перед применением функции активации. Это обеспечивает дополнительные степени свободы для более точной настройки сети.
Пример (E)
Чтобы лучше понять необходимость bias в контексте NEAT, представим базовый сценарий нейронной сети, в которой у каждого объёма данных проблема, связанная с линейностью. Например, представьте себе классификацию, где каждый объект может иметь несколько сходных признаков, но их соединение через функцию активации без смещения не позволяет точно различать классы. Bias помогает со смещением функций активации, предоставляя больше возможностей для построения гиперплоскостей, которые способны лучше разделять различные классы данных.
Применение (A)
Теперь, почему это важно для NEAT? Алгоритм NEAT не использует обратное распространение ошибки для настроек весов, а это означает, что его оптимизация не основывается на дифференциальном учёте ошибок, который характерен для градиентных методов, таких как обучение по алгоритму backpropagation. Однако NEAT всё ещё зависят от способности сети развиваться в пределах пространства качественных решений. В этом аспекте bias выполняет несколько важных функций:
-
Гибкость и Адаптивность: Bias позволяет нейронам в сети более гибко управлять активацией. Это снижает риск затруднений в процессе обучения, связанных с искусственной стагнацией нейронов, которые могут "застревать" без должного сигнала активации.
-
Эволюционная Устойчивость: Даже при случайных мутациях, bias может выступать как "смотровой" запас. Внешне случайное изменение веса может нивелироваться или дополнительно компенсироваться смещением, предоставленным bias. Это позволяет алгоритму NEAT сохранять высокую адаптивность в мире с многообразием решений.
-
Улучшение конвергенции: Несмотря на отсутствие прямого обучения (как в обратном распространении), bias помогает в плавной настройке поведения сети. Это способствует более быстрой и стабильной конвергенции популяции нейросетей, эволюционирующих в процессе NEAT.
-
Соединение локальных и глобальных свойств: Bias может помочь в создании нейронов, которые могут обучаться и функционировать независимо различным требованиям локальных и общих шаблонов данных.
Таким образом, несмотря на первое впечатление, bias обладает значимостью и для структур, развиваемых методом нейрокомпьютерной эволюции, такой как NEAT. Он позволяет улучшать выразительную способность нейросети, расширять пространство возможных решений и более эффективно проводить адаптацию и эволюцию нейронного поведения. Эта фундаментальная функция особенно ценна в задачах, где методы обратно-прямого распространения не могут быть применены, или когда топология сети динамизирована и требует совершенной настройки в ландшафте многомерного пространства решений.