Η κατασκευή ενός νευρωνικού δικτύου περιλαμβάνει διάφορα βασικά βήματα:
-
Συλλογή και προεπεξεργασία δεδομένων: Συγκεντρώστε και οργανώστε τα δεδομένα που θα χρησιμοποιήσετε για να εκπαιδεύσετε και να δοκιμάσετε το νευρωνικό σας δίκτυο. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει τον καθαρισμό των δεδομένων, τον χειρισμό των ελλιπών τιμών και τον διαχωρισμό τους σε σύνολα εκπαίδευσης, επικύρωσης και δοκιμής.
-
Επιλέξτε μια αρχιτεκτονική νευρωνικού δικτύου: Αποφασίστε τον τύπο της αρχιτεκτονικής του νευρωνικού δικτύου που ταιριάζει στο πρόβλημά σας. Αυτό θα μπορούσε να είναι ένα νευρωνικό δίκτυο πρόωσης, ένα νευρωνικό δίκτυο συνελικτικού τύπου (CNN) για δεδομένα εικόνας, ένα νευρωνικό δίκτυο αναδρομής (RNN) για διαδοχικά δεδομένα ή άλλες εξειδικευμένες αρχιτεκτονικές.
-
Αρχικοποίηση του μοντέλου: Αρχικοποίηση των παραμέτρων του νευρωνικού δικτύου, όπως τα βάρη και οι προκαταλήψεις, συνήθως τυχαία ή με τη χρήση ειδικών τεχνικών αρχικοποίησης.
-
Εμπρόσθια διάδοση: Εκτελέστε την προς τα εμπρός διάδοση περνώντας τα δεδομένα εισόδου μέσω του δικτύου για να κάνετε προβλέψεις. Κάθε επίπεδο εκτελεί μια γραμμική ή μη γραμμική πράξη στην είσοδο.
-
Υπολογισμός απώλειας: Συγκρίνετε την προβλεπόμενη έξοδο με την πραγματική έξοδο για να υπολογίσετε την απώλεια, η οποία μετράει πόσο απέχουν οι προβλέψεις από τις πραγματικές τιμές.
-
Οπισθοδιάδοση: Χρησιμοποιήστε έναν αλγόριθμο βελτιστοποίησης (π.χ. gradient descent) για να ενημερώσετε τα βάρη του δικτύου με τρόπο που ελαχιστοποιεί την απώλεια. Αυτό το βήμα περιλαμβάνει τον υπολογισμό των κλίσεων της συνάρτησης απώλειας σε σχέση με τα βάρη του δικτύου και στη συνέχεια την ανάλογη προσαρμογή των βαρών ώστε να ελαχιστοποιηθεί η απώλεια.
-
Επαναλάβετε: Επαναλάβετε τα βήματα της προς τα εμπρός διάδοσης, του υπολογισμού των απωλειών και της οπισθοδιάδοσης για πολλαπλές επαναλήψεις ή εποχές για να βελτιώσετε την απόδοση του μοντέλου.
Τα επίπεδα σε μια τυπική αρχιτεκτονική νευρωνικού δικτύου περιλαμβάνουν:
-
Στρώμα εισόδου: Αυτό το επίπεδο λαμβάνει τα δεδομένα εισόδου, είτε πρόκειται για εικόνες, κείμενο, αριθμητικές τιμές κ.λπ. Ο αριθμός των κόμβων σε αυτό το επίπεδο αντιστοιχεί στον αριθμό των χαρακτηριστικών στην είσοδο.
-
Κρυφά στρώματα: Τα στρώματα αυτά βρίσκονται μεταξύ των στρωμάτων εισόδου και εξόδου και είναι υπεύθυνα για την εξαγωγή σχετικών χαρακτηριστικών από τα δεδομένα εισόδου. Στα βαθιά νευρωνικά δίκτυα, μπορεί να υπάρχουν πολλαπλά κρυφά στρώματα και κάθε στρώμα αποτελείται από νευρώνες ή κόμβους.
-
Στρώμα εξόδου: Το τελικό στρώμα που παράγει την έξοδο του μοντέλου. Ο αριθμός των κόμβων σε αυτό το στρώμα εξαρτάται από τον τύπο του προβλήματος - για παράδειγμα, για δυαδική ταξινόμηση, μπορεί να υπάρχει ένας κόμβος για μία μόνο έξοδο, ενώ για ταξινόμηση πολλαπλών κλάσεων, μπορεί να υπάρχουν πολλοί κόμβοι που αντιπροσωπεύουν διαφορετικές κλάσεις.
Τα νευρωνικά δίκτυα ορίζονται επίσης από:
-
Λειτουργίες ενεργοποίησης: Κάθε στρώμα (εκτός από το στρώμα εισόδου) περιλαμβάνει συνήθως μια συνάρτηση ενεργοποίησης που εισάγει μη γραμμικότητα στο δίκτυο, επιτρέποντάς του να μαθαίνει σύνθετα μοτίβα. Οι συνήθεις συναρτήσεις ενεργοποίησης περιλαμβάνουν τις συναρτήσεις ReLU (Rectified Linear Activation), Sigmoid, Tanh κ.λπ.
-
Συνδέσεις (ή βάρη): Κάθε κόμβος σε ένα στρώμα συνδέεται με κάθε κόμβο στο επόμενο στρώμα με ένα βάρος που σχετίζεται με κάθε σύνδεση. Αυτά τα βάρη προσαρμόζονται κατά τη διάρκεια της διαδικασίας εκπαίδευσης για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης του δικτύου.
Διαφορετικές αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων μπορεί να έχουν παραλλαγές ή πρόσθετα επίπεδα ειδικά για τους σκοπούς τους, αλλά αυτά τα επίπεδα αποτελούν τη βασική δομή ενός νευρωνικού δικτύου.
