La construcció d'una xarxa neuronal implica diversos passos clau:
-
Recollida i preprocessament de dades: recopila i organitza les dades que utilitzaràs per entrenar i provar la teva xarxa neuronal. Això pot implicar netejar les dades, manejar els valors que falten i dividir-los en conjunts d'entrenament, validació i prova.
-
Trieu una arquitectura de xarxa neuronal: decidiu el tipus d'arquitectura de xarxa neuronal que s'adapti al vostre problema. Aquesta podria ser una xarxa neuronal anticipada, una xarxa neuronal convolucional (CNN) per a dades d'imatge, una xarxa neuronal recurrent (RNN) per a dades seqüencials o altres arquitectures especialitzades.
-
Inicialitza el model: inicialitza els paràmetres de la xarxa neuronal, com ara pesos i biaixos, normalment de manera aleatòria o utilitzant tècniques d'inicialització específiques.
-
Propagació cap endavant: executa la propagació cap endavant passant les dades d'entrada per la xarxa per fer prediccions. Cada capa realitza una operació lineal o no lineal a l'entrada.
-
Calcula la pèrdua: compareu la sortida prevista amb la sortida real per calcular la pèrdua, que mesura la distància de les prediccions dels valors reals.
-
Propagació inversa: utilitzeu un algorisme d'optimització (per exemple, descens del gradient) per actualitzar els pesos de la xarxa de manera que es minimitzi la pèrdua. Aquest pas implica calcular els gradients de la funció de pèrdua respecte als pesos de la xarxa, i després ajustar els pesos en conseqüència per minimitzar la pèrdua.
-
Iterar: repeteix els passos de propagació cap endavant, càlcul de pèrdues i retropropagació per a múltiples iteracions o èpoques per millorar el rendiment del model.
Les capes d'una arquitectura de xarxa neuronal típica inclouen:
-
Capa d'entrada: aquesta capa rep les dades d'entrada, ja siguin imatges, text, valors numèrics, etc. El nombre de nodes d'aquesta capa correspon al nombre de característiques de l'entrada.
-
Capes ocultes: aquestes capes es troben entre les capes d'entrada i de sortida i s'encarreguen d'extreure les característiques rellevants de les dades d'entrada. A les xarxes neuronals profundes, hi pot haver múltiples capes amagades i cada capa consta de neurones o nodes.
-
Capa de sortida: la capa final que produeix la sortida del model. El nombre de nodes d'aquesta capa depèn del tipus de problema; per exemple, per a la classificació binària, pot haver-hi un node per a una única sortida, mentre que per a la classificació multiclasse, hi podria haver diversos nodes que representin classes diferents.
Les xarxes neuronals també es defineixen per:
-
Funcions d'activació: cada capa (excepte la capa d'entrada) inclou normalment una funció d'activació que introdueix no linealitat a la xarxa, la qual cosa li permet aprendre patrons complexos. Les funcions d'activació habituals inclouen ReLU (Activació lineal rectificada), Sigmoid, Tanh, etc.
-
Connexions (o pesos): cada node d'una capa està connectat a cada node de la capa posterior amb un pes associat a cada connexió. Aquests pesos s'ajusten durant el procés d'entrenament per optimitzar el rendiment de la xarxa.
Les diferents arquitectures de xarxes neuronals poden tenir variacions o capes addicionals específiques per als seus propòsits, però aquestes capes formen l'estructura bàsica d'una xarxa neuronal.
