Het bouwen van een neuraal netwerk omvat een aantal belangrijke stappen:
-
Gegevens verzamelen en voorbewerken: Verzamel en organiseer de gegevens die je gaat gebruiken om je neurale netwerk te trainen en te testen. Dit kan inhouden dat je de gegevens opschoont, ontbrekende waarden verwerkt en opsplitst in een trainings-, validatie- en testset.
-
Kies een neurale netwerkarchitectuur: Beslis welk type neuraal netwerkarchitectuur geschikt is voor jouw probleem. Dit kan een feedforward neuraal netwerk zijn, een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) voor beeldgegevens, een recurrent neuraal netwerk (RNN) voor sequentiële gegevens, of andere gespecialiseerde architecturen.
-
Het model initialiseren: Initialiseer de parameters van het neurale netwerk, zoals gewichten en biases, meestal willekeurig of met behulp van specifieke initialisatietechnieken.
-
Voorwaartse voortplanting: Forward Propagation uitvoeren door de invoergegevens door het netwerk te sturen om voorspellingen te doen. Elke laag voert een lineaire of niet-lineaire bewerking uit op de invoer.
-
Verlies berekenen: Vergelijk de voorspelde uitvoer met de werkelijke uitvoer om het verlies te berekenen, waarmee wordt gemeten hoe ver de voorspellingen afwijken van de werkelijke waarden.
-
Backpropagatie: Gebruik een optimalisatiealgoritme ( bijvoorbeeld gradiëntdaling) om de gewichten van het netwerk bij te werken op een manier die het verlies minimaliseert. Deze stap omvat het berekenen van gradiënten van de verliesfunctie met betrekking tot de gewichten van het netwerk en vervolgens de gewichten dienovereenkomstig aanpassen om het verlies te minimaliseren.
-
Itereren: Herhaal de stappen voor voorwaartse voortplanting, verliesberekening en backpropagatie gedurende meerdere iteraties of epochs om de prestaties van het model te verbeteren.
De lagen in een typische neurale netwerkarchitectuur zijn onder andere:
-
Invoerlaag: Deze laag ontvangt de invoergegevens, of het nu gaat om afbeeldingen, tekst, numerieke waarden, enz. Het aantal knooppunten in deze laag komt overeen met het aantal kenmerken in de invoer.
-
Verborgen lagen: Deze lagen bevinden zich tussen de invoer- en uitvoerlagen en zijn verantwoordelijk voor het extraheren van relevante kenmerken uit de invoergegevens. In diepe neurale netwerken kunnen er meerdere verborgen lagen zijn en elke laag bestaat uit neuronen of knooppunten.
-
Uitvoerlaag: De laatste laag die de uitvoer van het model produceert. Het aantal knooppunten in deze laag hangt af van het type probleem - voor binaire classificatie kan er bijvoorbeeld één knooppunt zijn voor een enkele uitvoer, terwijl er voor multiklasseclassificatie meerdere knooppunten kunnen zijn die verschillende klassen vertegenwoordigen.
Neurale netwerken worden ook gedefinieerd door:
-
Activeringsfuncties: Elke laag ( behalve de inputlaag) bevat meestal een activeringsfunctie die niet-lineariteit in het netwerk introduceert, waardoor het complexe patronen kan leren. Gebruikelijke activeringsfuncties zijn ReLU (Rectified Linear Activation), Sigmoid, Tanh, enz.
-
Verbindingen (of gewichten): Elk knooppunt in een laag is verbonden met elk knooppunt in de volgende laag met een gewicht dat aan elke verbinding is gekoppeld. Deze gewichten worden tijdens het trainingsproces aangepast om de prestaties van het netwerk te optimaliseren.
Verschillende neurale netwerkarchitecturen kunnen variaties of extra lagen hebben die specifiek zijn voor hun doel, maar deze lagen vormen de basisstructuur van een neuraal netwerk.
