Oppbyggingen av et nevralt nettverk omfatter flere viktige trinn:
-
Datainnsamling og forbehandling: Samle inn og organiser dataene du skal bruke til å trene og teste det nevrale nettverket. Dette kan innebære å rense dataene, håndtere manglende verdier og dele dem inn i opplærings-, validerings- og testsett.
-
Velg en arkitektur for det nevrale nettverket: Bestem deg for hvilken type nevrale nettverksarkitektur som passer til problemet ditt. Dette kan være et feedforward nevralt nettverk, convolutional nevralt nettverk (CNN)C_ for bildedata, recurrent nevralt nettverk (RNN) for sekvensielle data eller andre spesialiserte arkitekturer.
-
Initialiser modellen: Initialiser parametrene i det nevrale nettverket, for eksempel vekter og skjevheter, vanligvis tilfeldig eller ved hjelp av spesifikke initialiseringsteknikker.
-
Fremadrettet forplantning: Utfør forplantning fremover ved å sende inndata gjennom nettverket for å lage prediksjoner. Hvert lag utfører en lineær eller ikke-lineær operasjon på inndataene.
-
Beregne tap: Sammenlign den forventede produksjonen med den faktiske produksjonen for å beregne tapet, som måler hvor langt fra de faktiske verdiene prognosene ligger.
-
Backpropagation: Bruk en optimaliseringsalgoritme (f.eks. gradient descent) for å oppdatere vektene i nettverket på en måte som minimerer tapet. Dette trinnet innebærer å beregne gradienter for tapsfunksjonen med hensyn til nettverkets vekter, og deretter justere vektene tilsvarende for å minimere tapet.
-
Gjenta: Gjenta trinnene for forplantning fremover, tapsberegning og tilbakepropagering i flere iterasjoner eller epoker for å forbedre modellens ytelse.
Lagene i en typisk nevrale nettverksarkitektur omfatter:
-
Inndatalag: Dette laget mottar inngangsdataene, enten det er bilder, tekst, tallverdier osv. Antall noder i dette laget tilsvarer antall funksjoner i inndataene.
-
Skjulte lag: Disse lagene ligger mellom inngangs- og utgangslagene og er ansvarlige for å trekke ut relevante funksjoner fra inngangsdataene. I dype nevrale nettverk kan det være flere skjulte lag, og hvert lag består av nevroner eller noder.
-
Utgangslag: Det siste laget som produserer modellens utdata. Antall noder i dette laget avhenger av problemtypen - for eksempel kan det for binær klassifisering være én node for én enkelt utdata, mens det for flerklasseklassifisering kan være flere noder som representerer ulike klasser.
Nevrale nettverk defineres også av:
-
Aktiveringsfunksjoner: Hvert lag ( bortsett fra inndatalaget) inneholder vanligvis en aktiveringsfunksjon som introduserer ikke-linearitet i nettverket, slik at det kan lære komplekse mønstre. Vanlige aktiveringsfunksjoner inkluderer ReLU (Rectified Linear Activation), Sigmoid, Tanh osv.
-
Forbindelser (eller vekter): Hver node i et lag er koblet til hver node i det påfølgende laget med en vekt knyttet til hver kobling. Disse vektene justeres i løpet av treningsprosessen for å optimalisere nettverkets ytelse.
Ulike nevrale nettverksarkitekturer kan ha variasjoner eller flere lag som er spesifikke for deres formål, men disse lagene utgjør den grunnleggende strukturen i et nevralt nettverk.
