Neironu tīkla izveide ietver vairākus galvenos soļus:
- Datu vākšana un pirmapstrāde: apkopojiet un kārtojiet datus, ko izmantosit, lai apmācītu un pārbaudītu savu neironu tīklu. Tas var ietvert datu notīrīšanu, apstrādi ar trūkstošām vērtībām un to sadalīšanu apmācības, validācijas un pārbaudes kopās.
-
Izvēlieties neironu tīkla arhitektūru: izlemiet, kāda veida neironu tīkla arhitektūra atbilst jūsu problēmai. Tas varētu būt uz priekšu vērsts neironu tīkls, konvolucionālais neironu tīkls (CNN) attēlu datiem, atkārtots neironu tīkls (RNN) secīgiem datiem vai citas specializētas arhitektūras.
-
Inicializēt modeli: inicializējiet neironu tīkla parametrus, piemēram, svarus un novirzes, parasti nejauši vai izmantojot īpašas inicializācijas metodes.
-
Izplatīšana uz priekšu: veiciet izplatīšanu uz priekšu, nosūtot ievades datus caur tīklu, lai veiktu prognozes. Katrs slānis veic lineāru vai nelineāru darbību ar ievadi.
-
Aprēķināt zaudējumus: salīdziniet prognozēto izlaidi ar faktisko izlaidi, lai aprēķinātu zaudējumus, kas mēra, cik tālu prognozes ir no faktiskajām vērtībām.
-
Atpakaļ izplatība: izmantojiet optimizācijas algoritmu (piemēram, gradienta nolaišanos), lai atjauninātu tīkla svarus tādā veidā, kas samazina zaudējumus. Šis solis ietver zaudējumu funkcijas gradientu aprēķināšanu attiecībā pret tīkla svariem, pēc tam attiecīgi pielāgojot svarus, lai samazinātu zaudējumus.
-
Atkārtot: atkārtojiet izplatīšanās uz priekšu, zaudējumu aprēķinu un atpakaļizplatīšanās darbības vairākām iterācijām vai epohām, lai uzlabotu modeļa veiktspēju.
Tipiskā neironu tīkla arhitektūras slāņi ietver:
- Ievades slānis: šis slānis saņem ievades datus, neatkarīgi no tā, vai tie ir attēli, teksts, skaitliskās vērtības utt. Mezglu skaits šajā slānī atbilst ievades elementu skaitam.
- Slēptie slāņi: šie slāņi atrodas starp ievades un izvades slāņiem un ir atbildīgi par attiecīgo līdzekļu izvilkšanu no ievades datiem. Dziļos neironu tīklos var būt vairāki slēpti slāņi, un katrs slānis sastāv no neironiem vai mezgliem.
- Izvades slānis: pēdējais slānis, kas rada modeļa izvadi. Mezglu skaits šajā slānī ir atkarīgs no problēmas veida - piemēram, binārajai klasifikācijai var būt viens mezgls vienai izvadei, savukārt vairāku klašu klasifikācijai var būt vairāki mezgli, kas pārstāv dažādas klases.
Neironu tīklus definē arī:
-
Aktivizācijas funkcijas: katrs slānis (izņemot ievades slāni) parasti ietver aktivizācijas funkciju, kas tīklā ievieš nelinearitāti, ļaujot tam apgūt sarežģītus modeļus. Kopējās aktivizācijas funkcijas ietver ReLU (Recified Linear Activation), Sigmoid, Tanh utt.
-
Savienojumi (vai svari): katrs slāņa mezgls ir savienots ar katru mezglu nākamajā slānī, un katram savienojumam ir piesaistīts svars. Šie svari tiek pielāgoti apmācības procesa laikā, lai optimizētu tīkla veiktspēju.
Dažādām neironu tīklu arhitektūrām var būt variācijas vai papildu slāņi, kas raksturīgi to mērķiem, taču šie slāņi veido neironu tīkla pamatstruktūru.
