Стварэнне нейроннай сеткі ўключае некалькі ключавых этапаў:
-
Збор і папярэдняя апрацоўка даных: збярыце і арганізуйце даныя, якія вы будзеце выкарыстоўваць для навучання і тэсціравання вашай нейронавай сеткі. Гэта можа ўключаць ачыстку даных, апрацоўку адсутных значэнняў і раздзяленне іх на наборы для навучання, праверкі і тэставання.
-
Выберыце архітэктуру нейронавай сеткі: вызначыцеся з тыпам архітэктуры нейронавай сеткі, які адпавядае вашай праблеме. Гэта можа быць нейронавая сетка з апераджальнай перадачай, сверточная нейронавая сетка (CNN) для даных малюнкаў, рэкурэнтная нейронавая сетка (RNN) для паслядоўных даных або іншыя спецыялізаваныя архітэктуры.
-
Ініцыялізаваць мадэль: ініцыялізаваць параметры нейронавай сеткі, такія як вага і зрушэнне, звычайна выпадковым чынам або з выкарыстаннем спецыяльных метадаў ініцыялізацыі.
-
Прамое распаўсюджванне: Выканайце прамое распаўсюджванне, перадаючы ўваходныя даныя праз сетку, каб зрабіць прагнозы. Кожны ўзровень выконвае лінейную або нелінейную аперацыю на ўваходзе.
-
Разлічыць страту: параўнайце прагназаваную прадукцыю з фактычнай, каб вылічыць страту, якая вымярае, наколькі далёка прагнозы адхіляюцца ад фактычных значэнняў.
-
Зваротнае распаўсюджванне: выкарыстоўвайце алгарытм аптымізацыі (напрыклад, градыентны спуск) для абнаўлення вагаў сеткі такім чынам, каб мінімізаваць страты. Гэты крок уключае вылічэнне градыентаў функцыі страт адносна вагаў сеткі, а затым карэкціроўку вагаў адпаведна, каб мінімізаваць страты.
-
Ітэрацыя: Паўтарыце крокі прамога распаўсюджвання, разліку страт і зваротнага распаўсюджвання для некалькіх ітэрацый або эпох, каб палепшыць прадукцыйнасць мадэлі.
Слаі ў тыповай архітэктуры нейроннай сеткі ўключаюць:
-
Уваходны ўзровень: гэты ўзровень атрымлівае ўваходныя даныя, няхай гэта будзе выявы, тэкст, лікавыя значэнні і г.д. Колькасць вузлоў у гэтым узроўні адпавядае колькасці элементаў на ўваходзе.
-
Схаваныя слоі: гэтыя слоі знаходзяцца паміж уваходным і выходным пластамі і адказваюць за выманне адпаведных функцый з уваходных даных. У глыбокіх нейронавых сетках можа быць некалькі схаваных слаёў, і кожны пласт складаецца з нейронаў або вузлоў.
-
Вывадны ўзровень: апошні ўзровень, які стварае вывад мадэлі. Колькасць вузлоў у гэтым узроўні залежыць ад тыпу праблемы - напрыклад, для двайковай класіфікацыі можа быць адзін вузел для аднаго выхаду, у той час як для шматкласавай класіфікацыі можа быць некалькі вузлоў, якія прадстаўляюць розныя класы.
Нейронавыя сеткі таксама вызначаюцца:
-
Функцыя актывацыі: кожны ўзровень (за выключэннем уваходнага ўзроўню) звычайна ўключае ў сябе функцыю актывацыі, якая ўводзіць нелінейнасць у сетку, дазваляючы ёй вывучаць складаныя шаблоны. Агульныя функцыі актывацыі ўключаюць ReLU (Rectified Linear Activation), Sigmoid, Tanh і г.д.
-
Злучэнні (або вагі): кожны вузел у слоі злучаны з кожным вузлом у наступным слоі з вагай, звязанай з кожным злучэннем. Гэтыя вагі карэктуюцца ў працэсе навучання для аптымізацыі прадукцыйнасці сеткі.
Розныя архітэктуры нейронавых сетак могуць мець варыяцыі або дадатковыя ўзроўні для іх мэтаў, але гэтыя ўзроўні ўтвараюць базавую структуру нейронавай сеткі.
