Die bou van 'n neurale netwerk behels verskeie sleutelstappe:
-
Data-insameling en -voorverwerking: Versamel en organiseer die data wat jy sal gebruik om jou neurale netwerk op te lei en te toets. Dit kan die skoonmaak van die data, hantering van ontbrekende waardes en verdeling daarvan in opleiding-, validerings- en toetsstelle behels.
-
Kies 'n neurale netwerkargitektuur: Besluit op die tipe neurale netwerkargitektuur wat by jou probleem pas. Dit kan 'n voorwaartse neurale netwerk, konvolusionele neurale netwerk (CNN) vir beelddata, herhalende neurale netwerk (RNN) vir opeenvolgende data of ander gespesialiseerde argitekture wees.
-
Inisialiseer die model: Inisialiseer die parameters van die neurale netwerk, soos gewigte en vooroordele, gewoonlik lukraak of deur spesifieke inisialiseringstegnieke te gebruik.
-
Voorwaartse voortplanting: Voer voorwaartse voortplanting uit deur die invoerdata deur die netwerk te stuur om voorspellings te maak. Elke laag voer 'n lineêre of nie-lineêre bewerking op die invoer uit.
-
Bereken verlies: Vergelyk die voorspelde uitset met die werklike uitset om die verlies te bereken, wat meet hoe ver die voorspellings van die werklike waardes af is.
-
Terugpropagasie: Gebruik 'n optimaliseringsalgoritme (bv. gradiënt-afkoms) om die gewigte van die netwerk op te dateer op 'n manier wat die verlies tot die minimum beperk. Hierdie stap behels die berekening van gradiënte van die verliesfunksie met betrekking tot die netwerk se gewigte, en dan die gewigte dienooreenkomstig aan te pas om die verlies te minimaliseer.
-
Iterate: Herhaal die voorwaartse voortplanting, verliesberekening en terugpropagasiestappe vir veelvuldige iterasies of tydperke om die model se werkverrigting te verbeter.
Die lae in 'n tipiese neurale netwerkargitektuur sluit in:
-
Invoerlaag: Hierdie laag ontvang die invoerdata, of dit beelde, teks, numeriese waardes, ens is. Die aantal nodusse in hierdie laag stem ooreen met die aantal kenmerke in die invoer.
-
Versteekte lae: Hierdie lae is tussen die invoer- en uitvoerlae en is verantwoordelik vir die onttrekking van relevante kenmerke uit die invoerdata. In diep neurale netwerke kan daar verskeie versteekte lae wees, en elke laag bestaan uit neurone of nodusse.
-
Uitvoerlaag: Die finale laag wat die uitset van die model produseer. Die aantal nodusse in hierdie laag hang af van die tipe probleem - byvoorbeeld, vir binêre klassifikasie kan daar een nodus vir 'n enkele uitset wees, terwyl daar vir multi-klas klassifikasie verskeie nodusse kan wees wat verskillende klasse verteenwoordig.
Neurale netwerke word ook gedefinieer deur:
-
Aktiveringsfunksies: Elke laag (behalwe die invoerlaag) bevat tipies 'n aktiveringsfunksie wat nie-lineariteit in die netwerk bekendstel, wat dit toelaat om komplekse patrone aan te leer. Algemene aktiveringsfunksies sluit in ReLU (Rectified Linear Activation), Sigmoid, Tanh, ens.
-
Verbindings (of gewigte): Elke nodus in 'n laag is gekoppel aan elke nodus in die daaropvolgende laag met 'n gewig wat met elke verbinding geassosieer word. Hierdie gewigte word tydens die opleidingsproses aangepas om die netwerk se prestasie te optimaliseer.
Verskillende neurale netwerkargitekture kan variasies of bykomende lae hê wat spesifiek vir hul doeleindes is, maar hierdie lae vorm die basiese struktuur van 'n neurale netwerk.
