ニューラル ネットワークの構築には、いくつかの重要な手順が含まれます。
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データの収集と前処理: ニューラル ネットワークのトレーニングとテストに使用するデータを収集して整理します。これには、データのクリーニング、欠損値の処理、トレーニング、検証、およびテスト セットへの分割が含まれる場合があります。
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ニューラル ネットワーク アーキテクチャの選択: 問題に合ったニューラル ネットワーク アーキテクチャのタイプを決定します。これには、フィードフォワード ニューラル ネットワーク、画像データ用の畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)、逐次データ用のリカレント ニューラル ネットワーク (RNN)、またはその他の特殊なアーキテクチャが考えられます。
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モデルの初期化: 重みやバイアスなどのニューラル ネットワークのパラメーターを、通常はランダムに、または特定の初期化手法を使用して初期化します。
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順伝播: 入力データをネットワーク経由で渡して予測を行うことにより、順伝播を実行します。各層は、入力に対して線形または非線形演算を実行します。
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損失の計算: 予測された出力と実際の出力を比較して損失を計算します。これにより、予測が実際の値からどれだけ離れているかが測定されます。
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逆伝播: 最適化アルゴリズム (勾配降下法など) を使用して、損失を最小限に抑える方法でネットワークの重みを更新します。このステップには、ネットワークの重みに対する損失関数の勾配を計算し、それに応じて重みを調整して損失を最小限に抑えることが含まれます。
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反復: 順伝播、損失計算、および逆伝播のステップを複数の反復またはエポックで繰り返し、モデルのパフォーマンスを向上させます。
一般的なニューラル ネットワーク アーキテクチャの層には次のものが含まれます。
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入力レイヤー: このレイヤーは、画像、テキスト、数値などの入力データを受け取ります。このレイヤーのノードの数は、入力内のフィーチャの数に対応します。
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非表示レイヤー: これらのレイヤーは入力レイヤーと出力レイヤーの間にあり、入力データから関連する特徴を抽出する役割を果たします。ディープ ニューラル ネットワークでは、複数の隠れ層が存在することがあり、各層はニューロンまたはノードで構成されます。
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出力レイヤー: モデルの出力を生成する最終レイヤー。この層のノードの数は問題のタイプによって異なります。たとえば、バイナリ分類の場合は 1 つの出力に対して 1 つのノードが存在する可能性がありますが、マルチクラス分類の場合は、異なるクラスを表す複数のノードが存在する可能性があります。
ニューラル ネットワークは次のようにも定義されます。
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活性化関数: 通常、各層 (入力層を除く) には、ネットワークに非線形性を導入し、複雑なパターンを学習できるようにする活性化関数が含まれています。一般的な活性化関数には、ReLU (Rectified Linear Activation)、Sigmoid、Tanh などが含まれます。
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接続 (または重み): 層内の各ノードは、各接続に関連付けられた重みを使用して後続の層内のすべてのノードに接続されます。これらの重みは、ネットワークのパフォーマンスを最適化するためにトレーニング プロセス中に調整されます。
異なるニューラル ネットワーク アーキテクチャには、目的に応じたバリエーションや追加のレイヤーがある場合がありますが、これらのレイヤーはニューラル ネットワークの基本構造を形成します。
