Der Aufbau eines neuronalen Netzes umfasst mehrere wichtige Schritte:
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Datenerfassung und Vorverarbeitung: Sammeln und organisieren Sie die Daten, die Sie zum Trainieren und Testen Ihres neuronalen Netzes verwenden werden. Dies kann die Bereinigung der Daten, den Umgang mit fehlenden Werten und die Aufteilung in Trainings-, Validierungs- und Testsätze beinhalten.
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Wählen Sie eine neuronale Netzwerkarchitektur: Entscheiden Sie sich für die Architektur eines neuronalen Netzes, die zu Ihrem Problem passt. Dies könnte ein neuronales Feedforward-Netzwerk, ein neuronales Faltungsnetzwerk (CNN) für Bilddaten, ein rekurrentes neuronales Netzwerk (RNNN) für sequentielle Daten oder andere spezielle Architekturen sein.
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Initialisieren des Modells: Initialisieren Sie die Parameter des neuronalen Netzes, wie z. B. Gewichte und Verzerrungen, in der Regel nach dem Zufallsprinzip oder mit Hilfe spezieller Initialisierungsverfahren.
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Vorwärtspropagierung: Bei der Vorwärtspropagation werden die Eingabedaten durch das Netz geleitet, um Vorhersagen zu treffen. Jede Schicht führt eine lineare oder nichtlineare Operation an den Eingabedaten durch.
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Verlustberechnung: Vergleichen Sie die vorhergesagte Leistung mit der tatsächlichen Leistung, um den Verlust zu berechnen, der angibt, wie weit die Vorhersagen von den tatsächlichen Werten entfernt sind.
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Backpropagation: Verwenden Sie einen Optimierungsalgorithmus (z.B. den Gradientenabstieg), um die Gewichte des Netzes so zu aktualisieren, dass der Verlust minimiert wird. Bei diesem Schritt werden die Gradienten der Verlustfunktion in Bezug auf die Gewichte des Netzes berechnet und die Gewichte dann entsprechend angepasst, um den Verlust zu minimieren.
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Iterieren: Wiederholen Sie die Schritte Vorwärtspropagation, Verlustberechnung und Backpropagation für mehrere Iterationen oder Epochen, um die Leistung des Modells zu verbessern.
Die Schichten in einer typischen neuronalen Netzarchitektur umfassen:
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Eingabe-Ebene: Diese Schicht empfängt die Eingabedaten, seien es Bilder, Texte, numerische Werte usw. Die Anzahl der Knoten in dieser Schicht entspricht der Anzahl der Merkmale in den Eingabedaten.
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Versteckte Schichten: Diese Schichten befinden sich zwischen der Eingabe- und der Ausgabeschicht und sind für die Extraktion relevanter Merkmale aus den Eingabedaten verantwortlich. In tiefen neuronalen Netzen kann es mehrere versteckte Schichten geben, und jede Schicht besteht aus Neuronen oder Knoten.
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Ausgabeschicht: Die letzte Schicht, die die Ausgabe des Modells liefert. Die Anzahl der Knoten in dieser Schicht hängt von der Art des Problems ab - bei einer binären Klassifizierung kann es beispielsweise einen Knoten für eine einzige Ausgabe geben, während bei einer Mehrklassenklassifizierung mehrere Knoten für verschiedene Klassen stehen können.
Neuronale Netze werden auch definiert durch:
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Aktivierungsfunktionen: Jede Schicht (außer der Eingabeschicht) enthält in der Regel eine Aktivierungsfunktion, die Nichtlinearität in das Netz einführt, so dass es komplexe Muster lernen kann. Zu den üblichen Aktivierungsfunktionen gehören ReLU (Rectified Linear Activation), Sigmoid, Tanh usw.
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Verbindungen (oder Gewichte): Jeder Knoten in einer Schicht ist mit jedem Knoten in der nachfolgenden Schicht verbunden, wobei jeder Verbindung ein Gewicht zugeordnet ist. Diese Gewichte werden während des Trainingsprozesses angepasst, um die Leistung des Netzes zu optimieren.
Verschiedene Architekturen neuronaler Netze können Variationen oder zusätzliche Schichten haben, die für ihre Zwecke spezifisch sind, aber diese Schichten bilden die Grundstruktur eines neuronalen Netzes.
