РАЗРАБОТКА ПРОГРАММЫ ДЛЯ РАБОТЫ С НЕЙРОСЕТЯМИ (NEUROCONSTRUCTOR)

В наши дни, когда множество компаний ушли из России как-никогда остро встал вопрос об импортозамещении. Это довольно сильно коснулось и сферы ИТ. Ранее в Российских университетах широко использовалось ПО под названием MatLab. В данной программе был функционал для разработки и обучения нейросетей. И теперь, когда MatLab ушел из России у студентов не осталось удобного современного ПО для обучения созданию нейронных сетей, кроме как писать их своими руками с помощью кода. Были проанализированы современные нейроэмуляторы и разработан NeuroConstructor.

NeuroConstructor - конструктор нейронных сетей. Это программа создана как для студентов, чтобы помочь им в обучении работы с нейросетями, так и для людей, которые в них разбираются, для того чтобы они могли не писать код для нейронной сети, а заниматься проектированием и обучением, что значительно упростит их работу.

Для понимания, что студентам нужно от подобного программного обеспечения были проведены лабораторные работы с программами аналогами и выявлены их слабые и сильные стороны. В качестве параметров были выбраны следующие критерии: интерфейс, функциональные возможности, современность, наличие обучения работе с ПО, интуитивность, доступность ПО. После лабораторных работ 93 студента проставили баллы по критериям (рис. 1).

Рисунок 1. Округленные баллы студентов

В основном студенты жаловались на:

1) Абсолютно устаревший интерфейс

2) Отсутствие возможности импортировать нейронную сеть

3) Отсутствие подсказок для понимания, что и как работает в программе

4) Отсутствие интуитивности в работе с ПО

После выявления требований была разработана программа NeuroConstructor, отвечающая основным требованиям и запросам студентов. В программе пользователь может выбрать нужную ему архитектуру, задать обучающую выборку и обучить нейронную сеть, не выходя из программы. При этом для упрощённого понимания перед пользователем всегда будет экран с архитектурой, динамически изменяющейся от действий пользователя. Причем изменение архитектуры гибкое и удобное. После обучения пользователь может зайти в раздел с результатами и посмотреть результаты обучения, и отредактировать нейросеть или выборку при необходимости. Если результаты обучения устраивают создателя, то он может перейти в раздел тестирования и протестировать обученную нейронную сеть на специальной тестовой выборке. Далее после проектирования и обучения нейронной сети у пользователя будет возможность ее экспортировать в виде готового программного кода, написанного на том языке, который был выбран пользователем. Программа уже поддерживает нейронные сети прямого распространения и в ближайшие месяцы будет поддерживать сверточные нейронные сети для работ с изображениями.

Рисунок 2. Интерфейс NeuroConstructor

В данной программе уже были созданы нейронные сети для решения задач: аппроксимации, предсказания, классификации, управления станками и колесными роботами,

Таким образом, данная программа, созданная исходя из запросов студентов, является удобным конструктором с широким набором инструментов, подходящая для создания нейронных сетей для разных задач. С помощью NeuroConstructor можно обучать студентов нейронным сетям и облегчить работу специалистам.

Список литературы:

1. Lecun, Yann, et al. "Efficient backprop." Neural networks: Tricks of the trade. Springer, Berlin, Heidelberg, 2012. 9-48.