Нейрондук тармакты куруу бир нече негизги кадамдарды камтыйт:
-
Маалыматтарды чогултуу жана алдын ала иштетүү: Нейрондук тармагыңызды үйрөтүү жана сыноо үчүн колдоно турган маалыматтарды чогултуңуз жана уюштуруңуз. Бул берилиштерди тазалоо, жетпеген маанилерди иштетүү жана аны окутууга, текшерүүгө жана сыноо топтомуна бөлүүнү камтышы мүмкүн.
-
Нейрондук тармактын архитектурасын тандаңыз: Нейрондук тармактын архитектурасынын көйгөйүңүзгө ылайыктуу түрүн чечиңиз. Бул алдыга багытталган нейрон тармагы, сүрөт маалыматтары үчүн конволюциялык нейрон тармагы (CNN), ырааттуу маалыматтар үчүн кайталануучу нейрон тармагы (RNN) же башка адистештирилген архитектуралар болушу мүмкүн.
-
Модельди инициализациялоо: Нейрондук тармактын параметрлерин, мисалы, салмактар жана кыйшаюулар, адатта, туш келди же атайын инициализациялоо ыкмаларын колдонуу менен инициализациялаңыз.
-
Алга жайылтуу: Болжолдоолорду жасоо үчүн киргизилген маалыматтарды тармак аркылуу өткөрүү аркылуу алдыга жайылтууну аткарыңыз. Ар бир катмар киргизүүдө сызыктуу же сызыктуу эмес операцияны аткарат.
-
Жоготууну эсептөө: Божомолдор иш жүзүндөгү маанилерден канчалык алыс экенин өлчөй турган жоготууну эсептөө үчүн болжолдонгон өндүрүштү иш жүзүндөгү өндүрүш менен салыштырыңыз.
-
Артка жайылтуу: Тармактын салмагын жоготууну азайтуу үчүн жаңыртуу үчүн оптималдаштыруу алгоритмин (мисалы, градиенттин түшүүсү) колдонуңуз. Бул кадам тармактын салмактарына карата жоготуу функциясынын градиенттерин эсептөөнү, андан кийин жоготууну минималдаштыруу үчүн салмактарды ошого жараша тууралоону камтыйт.
-
Итерация: моделдин иштешин жакшыртуу үчүн бир нече итерация же доорлор үчүн алдыга жайылтуу, жоготууларды эсептөө жана артка жайылтуу кадамдарын кайталаңыз.
Нейрондук тармактын типтүү архитектурасында катмарлар төмөнкүлөрдү камтыйт:
-
Киргизүү катмары: Бул катмар сүрөттөр, текст, сандык баалуулуктар ж.б.у.с. болсун, кириш берилиштерин алат. Бул катмардагы түйүндөрдүн саны киргизүүдөгү функциялардын санына туура келет.
-
Жашыруун катмарлар: Бул катмарлар кириш жана чыгаруу катмарларынын ортосунда жайгашкан жана киргизилген маалыматтардан тиешелүү функцияларды алуу үчүн жооптуу. Терең нейрон тармактарында бир нече жашыруун катмарлар болушу мүмкүн жана ар бир катмар нейрондордон же түйүндөрдөн турат.
-
Output Layer: Модель чыгарууну чыгарган акыркы катмар. Бул катмардагы түйүндөрдүн саны маселенин түрүнө жараша болот - мисалы, бинардык классификация үчүн бир чыгуу үчүн бир түйүн болушу мүмкүн, ал эми көп класстуу классификация үчүн ар кандай класстарды билдирген бир нече түйүн болушу мүмкүн.
Нейрондук тармактар ошондой эле аныкталат:
-
Активдештирүү функциялары: Ар бир катмар (киргизүүчү катмардан тышкары) адатта тармакка сызыктуу эместикти киргизип, татаал үлгүлөрдү үйрөнүүгө мүмкүндүк берген активдештирүү функциясын камтыйт. Жалпы активдештирүү функцияларына ReLU (Rectified Linear Activation), Sigmoid, Tanh ж.
-
Байланыштар (же Салмактар): катмардагы ар бир түйүн кийинки катмардагы ар бир түйүн менен ар бир туташууга байланышкан салмак менен туташкан. Бул салмактар тармактын иштешин оптималдаштыруу үчүн машыгуу процессинде жөнгө салынат.
Нейрондук тармактын ар кандай архитектураларында алардын максаттарына ылайыктуу вариациялар же кошумча катмарлар болушу мүмкүн, бирок бул катмарлар нейрон тармагынын негизги структурасын түзөт.
