A construción dunha rede neuronal implica varios pasos clave:
-
Recollida e preprocesamento de datos: recompila e organiza os datos que utilizará para adestrar e probar a súa rede neuronal. Isto pode implicar limpar os datos, xestionar os valores que faltan e dividilos en conxuntos de adestramento, validación e proba.
-
Escolle unha arquitectura de rede neuronal: decide o tipo de arquitectura de rede neuronal que se adapta ao teu problema. Esta podería ser unha rede neuronal de avance, unha rede neuronal convolucional (CNN) para datos de imaxe, unha rede neuronal recorrente (RNN) para datos secuenciais ou outras arquitecturas especializadas.
-
Inicializar o modelo: Inicializa os parámetros da rede neuronal, como pesos e sesgos, xeralmente de forma aleatoria ou utilizando técnicas de inicialización específicas.
-
Propagación cara adiante: executa a propagación cara adiante pasando os datos de entrada pola rede para facer predicións. Cada capa realiza unha operación lineal ou non lineal na entrada.
-
Calcular a perda: compara a saída prevista coa saída real para calcular a perda, que mide a distancia entre as predicións e os valores reais.
-
Propagación inversa: use un algoritmo de optimización (por exemplo, descenso de gradientes) para actualizar os pesos da rede de forma que se minimice a perda. Este paso implica calcular os gradientes da función de perda con respecto aos pesos da rede e, a continuación, axustar os pesos en consecuencia para minimizar a perda.
-
Iterar: repita os pasos de propagación cara adiante, cálculo de perdas e retropropagación para varias iteracións ou épocas para mellorar o rendemento do modelo.
As capas dunha arquitectura de rede neuronal típica inclúen:
-
Capa de entrada: esta capa recibe os datos de entrada, xa sexan imaxes, texto, valores numéricos, etc. O número de nodos desta capa corresponde ao número de características da entrada.
-
Capas ocultas: estas capas están entre as capas de entrada e de saída e son as encargadas de extraer as características relevantes dos datos de entrada. Nas redes neuronais profundas, pode haber varias capas ocultas, e cada capa está formada por neuronas ou nodos.
-
Capa de saída: a capa final que produce a saída do modelo. O número de nodos desta capa depende do tipo de problema; por exemplo, para a clasificación binaria, pode haber un nodo para unha única saída, mentres que para a clasificación de varias clases, pode haber varios nodos que representen diferentes clases.
As redes neuronais tamén se definen por:
-
Funcións de activación: cada capa (excepto a capa de entrada) normalmente inclúe unha función de activación que introduce a non linealidade na rede, o que lle permite aprender patróns complexos. As funcións de activación comúns inclúen ReLU (Activación lineal rectificada), Sigmoid, Tanh, etc.
-
Conexións (ou pesos): cada nodo dunha capa está conectado a cada nodo da capa posterior cun peso asociado a cada conexión. Estes pesos axústanse durante o proceso de adestramento para optimizar o rendemento da rede.
As diferentes arquitecturas de redes neuronais poden ter variacións ou capas adicionais específicas para os seus propósitos, pero estas capas forman a estrutura básica dunha rede neuronal.
