Ang pagbuo ng isang neural network ay nagsasangkot ng ilang mahahalagang hakbang:
-
Pagkolekta at Preprocessing ng Data: Ipunin at ayusin ang data na gagamitin mo para sanayin at subukan ang iyong neural network. Maaaring kabilang dito ang paglilinis sa data, paghawak ng mga nawawalang value, at paghahati nito sa pagsasanay, pagpapatunay, at mga set ng pagsubok.
-
Pumili ng Neural Network Architecture: Magpasya sa uri ng neural network architecture na nababagay sa iyong problema. Ito ay maaaring isang feedforward neural network, convolutional neural network (CNN) para sa data ng imahe, recurrent neural network (RNN) para sa sequential data, o iba pang espesyal na arkitektura.
-
I-initialize ang Model: I-initialize ang mga parameter ng neural network, gaya ng mga timbang at bias, kadalasang random o gumagamit ng mga partikular na diskarte sa pagsisimula.
-
Forward Propagation: Isagawa ang forward propagation sa pamamagitan ng pagpasa ng input data sa network upang makagawa ng mga hula. Ang bawat layer ay nagsasagawa ng linear o nonlinear na operasyon sa input.
-
Kalkulahin ang Pagkawala: Ihambing ang hinulaang output sa aktwal na output upang kalkulahin ang pagkawala, na sumusukat kung gaano kalayo ang mga hula mula sa aktwal na mga halaga.
-
Backpropagation: Gumamit ng algorithm ng pag-optimize (hal. gradient descent) upang i-update ang mga timbang ng network sa paraang pinapaliit ang pagkawala. Ang hakbang na ito ay nagsasangkot ng pagkalkula ng mga gradient ng pagkawala ng function na may kinalaman sa mga timbang ng network, pagkatapos ay pagsasaayos ng mga timbang nang naaayon upang mabawasan ang pagkawala.
-
Ulitin: Ulitin ang pasulong na pagpapalaganap, pagkalkula ng pagkawala, at mga hakbang sa backpropagation para sa maraming mga pag-ulit o panahon upang mapabuti ang pagganap ng modelo.
Ang mga layer sa isang tipikal na neural network architecture ay kinabibilangan ng:
-
Input Layer: Ang layer na ito ay tumatanggap ng input data, maging ito ay mga imahe, text, numerical values, atbp. Ang bilang ng mga node sa layer na ito ay tumutugma sa bilang ng mga feature sa input.
-
Mga Nakatagong Layer: Ang mga layer na ito ay nasa pagitan ng mga layer ng input at output at responsable para sa pagkuha ng mga nauugnay na feature mula sa input data. Sa malalim na neural network, maaaring mayroong maraming nakatagong layer, at ang bawat layer ay binubuo ng mga neuron o node.
-
Layer ng Output: Ang huling layer na gumagawa ng output ng modelo. Ang bilang ng mga node sa layer na ito ay depende sa uri ng problema - halimbawa, para sa binary classification, maaaring mayroong isang node para sa isang output, habang para sa multi-class classification, maaaring mayroong maraming node na kumakatawan sa iba't ibang klase.
Ang mga neural network ay tinukoy din ng:
-
Mga Pag-andar ng Pag-activate: Ang bawat layer (maliban sa input layer) ay karaniwang may kasamang activation function na nagpapakilala ng nonlinearity sa network, na nagbibigay-daan dito upang matuto ng mga kumplikadong pattern. Kasama sa mga karaniwang activation function ang ReLU (Rectified Linear Activation), Sigmoid, Tanh, atbp.
-
Mga Koneksyon (o Mga Timbang): Ang bawat node sa isang layer ay konektado sa bawat node sa kasunod na layer na may bigat na nauugnay sa bawat koneksyon. Ang mga timbang na ito ay inaayos sa panahon ng proseso ng pagsasanay upang ma-optimize ang pagganap ng network.
Ang iba't ibang mga arkitektura ng neural network ay maaaring may mga pagkakaiba-iba o karagdagang mga layer na partikular sa kanilang mga layunin, ngunit ang mga layer na ito ay bumubuo ng pangunahing istraktura ng isang neural network.
