Die Hauptschritte beim Aufbau eines neuronalen Netzwerks

Aktualisiert auf September 02, 2024 3 Minuten gelesen

Der Aufbau eines neuronalen Netzwerks umfasst mehrere wichtige Schritte:

• Datenerfassung und Vorverarbeitung: Sammeln und organisieren Sie die Daten, die Sie zum Trainieren und Testen Ihres neuronalen Netzwerks verwenden. Dies kann die Bereinigung der Daten, die Behandlung fehlender Werte und die Aufteilung in Trainings-, Validierungs- und Testsätze umfassen.

• Wählen Sie eine neuronale Netzwerkarchitektur: Entscheiden Sie sich für die Art der neuronalen Netzwerkarchitektur, die zu Ihrem Problem passt. Dabei kann es sich um ein Feedforward-Neuronales Netzwerk, ein Convolutional Neural Network (CNN) für Bilddaten, ein Recurrent Neural Network (RNN) für sequentielle Daten oder andere spezialisierte Architekturen handeln.

• Modell initialisieren: Initialisieren Sie die Parameter des neuronalen Netzwerks, wie Gewichte und Bias, normalerweise zufällig oder mithilfe spezifischer Initialisierungstechniken.

• Forward Propagation: Führen Sie eine Forward Propagation aus, indem Sie die Eingabedaten durch das Netzwerk leiten, um Vorhersagen zu treffen. Jede Ebene führt eine lineare oder nichtlineare Operation an der Eingabe durch.

• Verlust berechnen: Vergleichen Sie die vorhergesagte Ausgabe mit der tatsächlichen Ausgabe, um den Verlust zu berechnen, der misst, wie weit die Vorhersagen von den tatsächlichen Werten abweichen.

• Backpropagation: Verwenden Sie einen Optimierungsalgorithmus (z. B. Gradientenabstieg), um die Gewichte des Netzwerks so zu aktualisieren, dass der Verlust minimiert wird. Dieser Schritt umfasst die Berechnung von Gradienten der Verlustfunktion in Bezug auf die Gewichte des Netzwerks und die anschließende Anpassung der Gewichte entsprechend, um den Verlust zu minimieren.

• Iterieren: Wiederholen Sie die Schritte der Vorwärtsausbreitung, der Verlustberechnung und der Rückausbreitung für mehrere Iterationen oder Epochen, um die Leistung des Modells zu verbessern.

Zu den Schichten einer typischen neuronalen Netzwerkarchitektur gehören:

• Eingabeebene: Diese Ebene empfängt die Eingabedaten, seien es Bilder, Text, numerische Werte usw. Die Anzahl der Knoten in dieser Ebene entspricht der Anzahl der Features in der Eingabe.

• Versteckte Schichten: Diese Schichten liegen zwischen der Eingabe- und der Ausgabeschicht und sind für das Extrahieren relevanter Features aus den Eingabedaten verantwortlich. In tiefen neuronalen Netzen kann es mehrere verborgene Schichten geben, und jede Schicht besteht aus Neuronen oder Knoten.

• Ausgabeebene: Die letzte Ebene, die die Ausgabe des Modells erzeugt. Die Anzahl der Knoten in dieser Ebene hängt von der Art des Problems ab. Beispielsweise kann es bei der binären Klassifizierung einen Knoten für eine einzelne Ausgabe geben, während es bei der Klassifizierung mehrerer Klassen mehrere Knoten geben kann, die verschiedene Klassen repräsentieren.

Neuronale Netze werden auch definiert durch:

• Aktivierungsfunktionen: Jede Schicht (außer der Eingabeschicht) enthält typischerweise eine Aktivierungsfunktion, die Nichtlinearität in das Netzwerk einführt und es ihm ermöglicht, komplexe Muster zu lernen. Zu den gängigen Aktivierungsfunktionen gehören ReLU (Rectified Linear Activation), Sigmoid, Tanh usw.

• Verbindungen (oder Gewichtungen): Jeder Knoten in einer Schicht ist mit jedem Knoten in der nachfolgenden Schicht verbunden, wobei jeder Verbindung eine Gewichtung zugeordnet ist. Diese Gewichte werden während des Trainingsprozesses angepasst, um die Leistung des Netzwerks zu optimieren.

Verschiedene neuronale Netzwerkarchitekturen können zweckspezifische Variationen oder zusätzliche Schichten aufweisen, aber diese Schichten bilden die Grundstruktur eines neuronalen Netzwerks.