A neurális hálózat felépítése több kulcsfontosságú lépésből áll:
-
Adatgyűjtés és előfeldolgozás: Gyűjtse és rendszerezze a neurális hálózat betanításához és teszteléséhez használt adatokat. Ez magában foglalhatja az adatok megtisztítását, hiányzó értékek kezelését és tanítási, érvényesítési és tesztkészletekre való felosztását.
-
Válasszon neurális hálózati architektúrát: Döntse el a problémájának megfelelő neurális hálózati architektúra típusát. Ez lehet előrecsatolt neurális hálózat, konvolúciós neurális hálózat (CNN) a képadatokhoz, ismétlődő neurális hálózat (RNN) a szekvenciális adatokhoz, vagy más speciális architektúrák.
-
Modell inicializálása: Inicializálja a neurális hálózat paramétereit, például súlyokat és torzításokat, általában véletlenszerűen vagy speciális inicializálási technikákkal.
-
További terjedés: Előre terjesztés végrehajtása a bemeneti adatok hálózaton keresztül történő továbbításával előrejelzések készítéséhez. Minden réteg lineáris vagy nemlineáris műveletet hajt végre a bemeneten.
-
Veszteség számítása: Hasonlítsa össze a várható kimenetet a tényleges kimenettel a veszteség kiszámításához, amely azt méri, hogy az előrejelzések milyen messze vannak a tényleges értékektől.
-
Backpropagation: Használjon optimalizálási algoritmust (pl. gradiens süllyedés) a hálózat súlyainak frissítéséhez oly módon, hogy a veszteség minimális legyen. Ez a lépés magában foglalja a veszteségfüggvény gradienseinek kiszámítását a hálózat súlyaihoz képest, majd a súlyok megfelelő beállítását a veszteség minimalizálása érdekében.
-
Iteráció: A modell teljesítményének javítása érdekében ismételje meg az előrehaladás, a veszteségszámítás és a visszaterjesztés lépéseit több iterációhoz vagy időszakhoz.
Egy tipikus neurális hálózati architektúra rétegei a következők:
-
Bemeneti réteg: Ez a réteg fogadja a bemeneti adatokat, legyen szó képekről, szövegekről, számértékekről stb. A réteg csomópontjainak száma megfelel a bemeneti jellemzők számának.
-
Rejtett rétegek: Ezek a rétegek a bemeneti és a kimeneti réteg között helyezkednek el, és felelősek a releváns jellemzők kinyeréséért a bemeneti adatokból. A mély neurális hálózatokban több rejtett réteg is lehet, és mindegyik réteg neuronokból vagy csomópontokból áll.
-
Output Layer: Az utolsó réteg, amely a modell kimenetét állítja elő. Az ebben a rétegben található csomópontok száma a probléma típusától függ - például bináris osztályozás esetén lehet, hogy egyetlen kimenethez egy csomópont tartozik, míg több osztályú osztályozáshoz több csomópont lehet, amelyek különböző osztályokat képviselnek.
A neurális hálózatokat a következők is meghatározzák:
-
Aktiválási funkciók: Minden réteg (a bemeneti réteg kivételével) jellemzően tartalmaz egy aktiváló funkciót, amely nemlinearitást visz be a hálózatba, lehetővé téve az összetett minták megtanulását. A gyakori aktiválási funkciók közé tartozik a ReLU (Rectified Linear Activation), a Sigmoid, a Tanh stb.
-
Kapcsolatok (vagy súlyok): Egy réteg minden csomópontja a következő réteg minden csomópontjához csatlakozik, az egyes kapcsolatokhoz súllyal. Ezeket a súlyokat az edzési folyamat során állítják be, hogy optimalizálják a hálózat teljesítményét.
A különböző neurális hálózati architektúráknak lehetnek változatai vagy további rétegei a céljuknak megfelelően, de ezek a rétegek alkotják a neurális hálózat alapvető szerkezetét.
