Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения - Ян Лекун
Само здание, расположенное в Холмделе, в 60 км к югу от Нью-Йорка, одним своим видом захватывало дух. Его спроектировал знаменитый финский архитектор Ээро Сааринен. Представьте себе восьмиэтажный стеклянный параллелепипед, 300 м в длину и 100 м в ширину, в котором трудилось более 6000 инженеров. В исследовательской части работало около 300 человек.
Весной 1987 г. Ларри снова пригласил меня в Bell Labs, на этот раз для собеседования. Я сказал ему: «Пригласите мою жену. Ее нужно убедить!» Пока я общался с членами лаборатории, Ларри катался на машине с Изабель и Кевином, нашим 18-месячным ребенком. Он расхваливал штат Нью-Джерси: зеленые насаждения, большие дома в американском стиле и океанское побережье. Нью-Джерси дали прозвище «Штат садов», и это было вполне заслужено. Вечером в итальянском ресторане Кевин от усталости начал плакать. Джон Денкер, мужчина с бакенбардами, взял Кевина на руки и начал ходить с ним по ресторану. Кевин мгновенно успокоился. Позже я узнал, что Джон был старшим из четырех детей в своей семье и прекрасно умел обращался с маленькими детьми. Помимо того, что он был выдающимся физиком и инженером, он читал на французском и цитировал Вольтера и Золя. Неплохо для аризонского ковбоя! На следующий день Ларри и двое его коллег отвезли нас на Манхэттен. Мы хотели подняться на самый верх Всемирного торгового центра, но погода была ужасная, и охрана нас отговорила. Но мы все-таки решили подняться на вершину башен-близнецов. И когда мы сделали это, наградой нам стало вкуснейшее гороховое пюре, от которого мы не могли оторваться! Радушный прием, который мы получили, убедил нас. Мы с Изабель согласились остаться в Нью-Джерси на год или два.
Итак, в октябре 1988 г. я был принят на работу в Bell Labs. Отдел Ларри был частью отдела Боба Лаки, блестящего инженера и изобретателя алгоритма адаптивной фильтрации. Он руководил отделом «BL113», который собрал 300 исследователей из Холмдела и Кроуфорд-Хилла, города, находящегося рядом с Холмделом. Именно он утвердил создание исследовательской группы нейронных сетей. Я встречался с ним несколько раз: колоритная личность, высокий, худой, который интересовался всем, и, конечно, телекоммуникационными технологиями. Я также виделся с Джоном Хопфилдом, еще одним человеком из Bell Labs, который установил связь между спиновыми стеклами и нейронными сетями. Я познакомился с ним в Лез-Уше четырьмя годами ранее…
Что касается условий работы, то они были просто космическими по сравнению с теми, что я столкнулся во Франции. У нас были невероятные ресурсы, полная свобода в исследованиях, а мои коллеги были настоящими светилами в своей области. Когда я там работал, в моем распоряжении был компьютер Sun-4. В Торонто мы работали на компьютере того же типа. «В Bell Labs нельзя прославиться, сэкономив деньги», – говорили они мне. Эта фраза заставляет задуматься о многом…
Годы в Bell Labs
В Торонто мне уже удалось протестировать свои первые сверточные сети на очень небольшом наборе рукописных чисел, который я создал сам, нарисовав их с помощью компьютерной мыши. Но Bell Labs получила набор из 9298 изображений «настоящих» рукописных чисел, собранный Почтой США (United States Postal Service, USPS), из почтовых индексов на конвертах. Сверточный сетевой модуль в моем программном обеспечении SN уже был готов к использованию. Я решил построить «большую» сверточную сеть с входом 16 × 6 пикселей и четырьмя слоями. Всего в сети было 1256 нейронов, 64 660 соединений и 9760 настраиваемых параметров (в сверточной сети несколько соединений имеют один и тот же параметр). Что это был за монстр! У меня уходило целых три дня, чтобы обучить мой Sun-4 на 7291 обучающих примерах. Но зато потом он делал лишь 5 % ошибок на 2007 тестовых примерах, побив все предыдущие рекорды. Эти результаты были получены менее чем через два месяца после моего приезда. Ларри был очень доволен и назвал мою сеть «LeNet» (как «ЛеКун»). Вскоре нам удалось запустить ее на небольшой «ускорительной карте», которая могла распознавать 30 символов в секунду. Был заметен прогресс, и мы разработали новую сверточную сетевую архитектуру LeNet1 с более чем 4600 единицами и почти 100 000 соединениями. Количество ошибок еще уменьшилось.
Рис. 2.2. Первая сверточная сеть для распознавания рукописных символов
Эту первую сверточную сеть я создал, когда начал работать в Bell Labs в конце 1988 г. Перед вами нейронная сеть, архитектура которой, вдохновленная зрительной корой головного мозга, состоит из четырех слоев. Нейроны первых двух слоев связаны с небольшими участками предыдущего слоя, которые называются рецептивными полями (см. главу 6 о сверточных сетях). Последовательные слои извлекают из изображения все более абстрактные и обобщенные свойства.
Вскоре Ларри стал искать партнеров из инженерной части Bell Labs для разработки технологии и получения на ее основе коммерческого продукта. Проект заинтересовал группу инженеров. Мы работали вместе и очень быстро разработали систему для считывания сумм на банковских чеках.
В системе использовалась «большая» сверточная сеть LeNet5 с 340 000 подключениями и «сетчаткой» размером 20 × 20 пикселей. Я разработал ее с помощью моих коллег и друзей Леона Ботту, Йошуа Бенжио и Патрика Хаффнера в сотрудничестве с другими инженерами. Наша система считывала сумму около половины предоставляемых ей чеков, делая при этом менее 1 % ошибок. Другая половина чеков отклонялась машиной – их необходимо было обрабатывать вручную. Именно тогда наша система впервые достигла уровня точности, действительно пригодного для использования.
Оказалось, что дочерняя компания AT&T, компания NCR (National Cash Register), продавала сканеры чеков и банкоматы для банков. Мы оборудовали их нашей системой автоматического считывания. В 1994 г. появились первые банкоматы NCR французского Банка взаимного кредитования Бретании, с нашей системой, которая автоматически считывала сумму чека, внесенного в банкомат.
Первое внедрение системы скорочтения произошло в 1995 г. Мы отмечали свой успех в итальянском ресторане в очаровательном городке Ред-Бэнк, родном городе джазмена графа Бэйси и режиссера Кевина Смита, неподалеку от нашей лаборатории.
Но, вернувшись домой, мы узнали, что руководство AT&T только что решило разделить компанию на несколько независимых. Через несколько месяцев NCR перешла на другую сторону, забрав с собой группу, которая разрабатывала и продавала продукцию. Новая компания Lucent Technologies, в свою очередь, разделилась, забрав с собой бренд Bell Labs, а также большую часть лабораторий, включая
Ознакомительная версия. Доступно 16 из 82 стр.