Vytvoření neuronové sítě zahrnuje několik klíčových kroků:
-
Shromažďování a předběžné zpracování dat: Shromažďujte a organizujte data, která použijete k trénování a testování své neuronové sítě. To může zahrnovat čištění dat, zpracování chybějících hodnot a rozdělení na trénovací, validační a testovací sady.
-
Vyberte architekturu neuronové sítě: Rozhodněte se o typu architektury neuronové sítě, která vyhovuje vašemu problému. Může to být dopředná neuronová síť, konvoluční neuronová síť (CNN) pro obrazová data, rekurentní neuronová síť (RNN) pro sekvenční data nebo jiné specializované architektury.
-
Inicializace modelu: Inicializace parametrů neuronové sítě, jako jsou váhy a zkreslení, obvykle náhodně nebo pomocí specifických inicializačních technik.
-
Forward Propagation: Proveďte dopředné šíření předáním vstupních dat přes síť za účelem předpovědi. Každá vrstva provádí na vstupu lineární nebo nelineární operaci.
-
Vypočítat ztrátu: Porovnejte předpokládaný výstup se skutečným výstupem pro výpočet ztráty, který měří, jak daleko jsou předpovědi od skutečných hodnot.
-
Backpropagation: Použijte optimalizační algoritmus (např. gradientní klesání) k aktualizaci vah sítě způsobem, který minimalizuje ztráty. Tento krok zahrnuje výpočet gradientů ztrátové funkce s ohledem na váhy sítě a následnou úpravu vah, aby se minimalizovala ztráta.
-
Iterovat: Opakujte kroky dopředného šíření, výpočtu ztráty a zpětného šíření pro více iterací nebo epoch, abyste zlepšili výkon modelu.
Vrstvy v typické architektuře neuronové sítě zahrnují:
-
Vstupní vrstva: Tato vrstva přijímá vstupní data, ať už jde o obrázky, text, číselné hodnoty atd. Počet uzlů v této vrstvě odpovídá počtu prvků na vstupu.
-
Skryté vrstvy: Tyto vrstvy jsou mezi vstupní a výstupní vrstvou a jsou zodpovědné za extrahování relevantních funkcí ze vstupních dat. V hlubokých neuronových sítích může být více skrytých vrstev a každá vrstva se skládá z neuronů nebo uzlů.
-
Output Layer: Konečná vrstva, která vytváří výstup modelu. Počet uzlů v této vrstvě závisí na typu problému – například pro binární klasifikaci může existovat jeden uzel pro jeden výstup, zatímco pro klasifikaci s více třídami může existovat více uzlů reprezentujících různé třídy.
Neuronové sítě jsou také definovány:
-
Aktivační funkce: Každá vrstva (kromě vstupní vrstvy) obvykle obsahuje aktivační funkci, která do sítě zavádí nelinearitu a umožňuje jí učit se složité vzory. Mezi běžné aktivační funkce patří ReLU (Rectified Linear Activation), Sigmoid, Tanh atd.
-
Spojení (nebo váhy): Každý uzel ve vrstvě je spojen s každým uzlem v následující vrstvě s váhou spojenou s každým připojením. Tyto váhy se upravují během tréninkového procesu, aby se optimalizoval výkon sítě.
Různé architektury neuronových sítí mohou mít variace nebo další vrstvy specifické pro jejich účely, ale tyto vrstvy tvoří základní strukturu neuronové sítě.
