Opbygning af et neuralt netværk involverer flere vigtige trin:
-
Dataindsamling og forbehandling: Saml og organiser de data, du skal bruge til at træne og teste dit neurale netværk. Dette kan involvere rensning af data, håndtering af manglende værdier og opdeling af dem i trænings-, validerings- og testsæt.
-
Vælg en neural netværksarkitektur: Beslut dig for, hvilken type neural netværksarkitektur, der passer til dit problem. Dette kunne være et feedforward neuralt netværk, foldningsneuralt netværk (CNN) til billeddata, recurrent neural network (RNN) til sekventielle data eller andre specialiserede arkitekturer.
-
Initialiser modellen: Initialiser parametrene for det neurale netværk, såsom vægte og skævheder, normalt tilfældigt eller ved hjælp af specifikke initialiseringsteknikker.
-
Forlæns udbredelse: Udfør fremadgående udbredelse ved at sende inputdata gennem netværket for at lave forudsigelser. Hvert lag udfører en lineær eller ikke-lineær operation på inputtet.
-
Beregn tab: Sammenlign det forudsagte output med det faktiske output for at beregne tabet, som måler, hvor langt forudsigelserne er fra de faktiske værdier.
-
Backpropagation: Brug en optimeringsalgoritme (f.eks. gradient-nedstigning) til at opdatere netværkets vægte på en måde, der minimerer tabet. Dette trin involverer beregning af gradienter af tabsfunktionen i forhold til netværkets vægte, og justering af vægtene i overensstemmelse hermed for at minimere tabet.
-
Iterer: Gentag fremadgående udbredelse, tabsberegning og tilbageudbredelse for flere iterationer eller epoker for at forbedre modellens ydeevne.
Lagene i en typisk neural netværksarkitektur inkluderer:
-
Input Layer: Dette lag modtager inputdata, uanset om det er billeder, tekst, numeriske værdier osv. Antallet af noder i dette lag svarer til antallet af funktioner i inputtet.
-
Skjulte lag: Disse lag er mellem input- og outputlagene og er ansvarlige for at udtrække relevante funktioner fra inputdataene. I dybe neurale netværk kan der være flere skjulte lag, og hvert lag består af neuroner eller noder.
-
Outputlag: Det sidste lag, der producerer modellens output. Antallet af noder i dette lag afhænger af typen af problem - for eksempel, for binær klassifikation, kan der være én node for et enkelt output, mens der for multi-class klassificering kan være flere noder, der repræsenterer forskellige klasser.
Neurale netværk er også defineret af:
-
Aktiveringsfunktioner: Hvert lag (undtagen inputlaget) inkluderer typisk en aktiveringsfunktion, der introducerer ikke-linearitet i netværket, så det kan lære komplekse mønstre. Almindelige aktiveringsfunktioner inkluderer ReLU (Rectified Linear Activation), Sigmoid, Tanh osv.
-
Forbindelser (eller vægte): Hver node i et lag er forbundet til hver node i det efterfølgende lag med en vægt tilknyttet hver forbindelse. Disse vægte justeres under træningsprocessen for at optimere netværkets ydeevne.
Forskellige neurale netværksarkitekturer kan have variationer eller yderligere lag, der er specifikke for deres formål, men disse lag danner den grundlæggende struktur i et neuralt netværk.
