Նյարդային ցանցի կառուցման հիմնական քայլերը

Նեյրոնային ցանցի կառուցումը ներառում է մի քանի հիմնական քայլեր.

• Տվյալների հավաքագրում և նախնական մշակում. հավաքեք և կազմակերպեք այն տվյալները, որոնք կօգտագործեք ձեր նեյրոնային ցանցը մարզելու և փորձարկելու համար: Սա կարող է ներառել տվյալների մաքրում, բացակայող արժեքների մշակում ևդրանք բաժանելը վերապատրաստման, վավերացման և թեստային հավաքածուների:

• Ընտրեք նեյրոնային ցանցի ճարտարապետություն. որոշեք նեյրոնային ցանցի ճարտարապետության տեսակը, որը համապատասխանում է ձեր խնդրին: Սա կարող է լինել առաջընթաց նեյրոնային ցանց, կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանց (CNN) պատկերի տվյալների համար, կրկնվող նեյրոնային ցանց (RNN) հաջորդական տվյալների համար կամ այլ մասնագիտացված ճարտարապետություններ:

• Նախաստորագրեք մոդելը. Նախնականացրեք նեյրոնային ցանցի պարամետրերը, ինչպիսիք են կշիռները և կողմնակալությունները, սովորաբար պատահականորեն կամ օգտագործելով սկզբնավորման հատուկ տեխնիկա:

• Առաջ տարածում. Կատարեք առաջ տարածում մուտքային տվյալները փոխանցելով ցանցով կանխատեսումներ կատարելու համար: Յուրաքանչյուր շերտ մուտքի վրա կատարում է գծային կամ ոչ գծային գործողություն:

• Հաշվարկեք կորուստը. Համեմատեք կանխատեսված արդյունքը իրական արդյունքի հետ` կորուստը հաշվարկելու համար, որը չափում է, թե որքանով են հեռու կանխատեսումները իրական արժեքներից:

• Հետ տարածում. Օգտագործեք օպտիմիզացման ալգորիթմ (օրինակ՝ գրադիենտ վայրէջք) ցանցի կշիռները թարմացնելու համար այնպես, որ նվազագույնի հասցնի կորուստը: Այս քայլը ներառում է կորստի ֆունկցիայի գրադիենտների հաշվարկ՝ կապված ցանցի կշիռների հետ, այնուհետև համապատասխանաբար կարգավորել կշիռները՝ կորուստը նվազագույնի հասցնելու համար:

• Iterate. կրկնել առաջ տարածման, կորուստների հաշվարկի և հետտարածման քայլերը բազմակի կրկնությունների կամ դարաշրջանների համար՝ մոդելի արդյունավետությունը բարելավելու համար:

Նյարդային ցանցի տիպիկ ճարտարապետության շերտերը ներառում են.

• Մուտքային շերտ. այս շերտը ստանում է մուտքային տվյալները՝ լինեն դրանք պատկերներ, տեքստ, թվային արժեքներ և այլն: Այս շերտի հանգույցների թիվը համապատասխանում է մուտքագրման առանձնահատկությունների քանակին:

• Թաքնված շերտեր. այս շերտերը գտնվում են մուտքային և ելքային շերտերի միջև և պատասխանատու են մուտքային տվյալներից համապատասխան հատկանիշներ հանելու համար: Խորը նեյրոնային ցանցերում կարող են լինել բազմաթիվ թաքնված շերտեր, և յուրաքանչյուր շերտ բաղկացած է նեյրոններից կամ հանգույցներից:

• Ելքային շերտ. վերջնական շերտ, որն արտադրում է մոդելի արդյունքը: Այս շերտի հանգույցների թիվը կախված է խնդրի տեսակից. օրինակ, երկուական դասակարգման համար կարող է լինել մեկ հանգույց մեկ ելքի համար, մինչդեռ բազմակարգ դասակարգման դեպքում կարող են լինել մի քանի հանգույցներ, որոնք ներկայացնում են տարբեր դասեր:

Նյարդային ցանցերը սահմանվում են նաև հետևյալով.

• Ակտիվացման գործառույթներ. Յուրաքանչյուր շերտ (բացառությամբ մուտքային շերտի) սովորաբար ներառում է ակտիվացման ֆունկցիա, որը ցանցում ներմուծում է ոչ գծայինություն՝ թույլ տալով նրան սովորել բարդ օրինաչափություններ: Ակտիվացման ընդհանուր գործառույթները ներառում են ReLU (Rectified Linear Activation), Sigmoid, Tanh և այլն:

• Միացումներ (կամ կշիռներ). շերտի յուրաքանչյուր հանգույց միացված է հաջորդ շերտի յուրաքանչյուր հանգույցին՝ յուրաքանչյուր կապի հետ կապված կշռով: Այս կշիռները ճշգրտվում են վերապատրաստման գործընթացում ցանցի աշխատանքը օպտիմալացնելու համար:

Նյարդային ցանցերի տարբեր ճարտարապետություններ կարող են ունենալ իրենց նպատակներին հատուկ տատանումներ կամ լրացուցիչ շերտեր, բայց այս շերտերը կազմում են նեյրոնային ցանցի հիմնական կառուցվածքը: