De belangrijkste stappen voor het opbouwen van een neuraal netwerk

Bijgewerkt op June 22, 2024 3 Minuten lezen

Het bouwen van een neuraal netwerk omvat verschillende belangrijke stappen:

• Gegevensverzameling en voorverwerking: verzamel en organiseer de gegevens die u gaat gebruiken om uw neurale netwerk te trainen en te testen. Dit kan betrekking hebben op het opschonen van de gegevens, het omgaan met ontbrekende waarden en het opsplitsen in trainings-, validatie- en testsets.

• Kies een neurale netwerkarchitectuur: beslis welk type neurale netwerkarchitectuur bij uw probleem past. 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.

• Initialiseer het model: initialiseer de parameters van het neurale netwerk, zoals gewichten en biases, meestal willekeurig of met behulp van specifieke initialisatietechnieken.

• Voorwaartse voortplanting: voer voorwaartse voortplanting uit 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.

• Bereken verlies: vergelijk de voorspelde output met de werkelijke output om het verlies te berekenen, dat meet hoe ver de voorspellingen afwijken van de werkelijke waarden.

• Backpropagation: gebruik een optimalisatie-algoritme (bijvoorbeeld gradiëntdaling) om de gewichten van het netwerk bij te werken op een manier die het verlies minimaliseert. Deze stap omvat het berekenen van de gradiënten van de verliesfunctie ten opzichte van de gewichten van het netwerk, en het vervolgens dienovereenkomstig aanpassen van de gewichten om het verlies te minimaliseren.

• Itereren: herhaal de stappen voor voorwaartse voortplanting, verliesberekening en achterwaartse voortplanting voor meerdere iteraties of tijdperken om de prestaties van het model te verbeteren.

De lagen in een typische neurale netwerkarchitectuur omvatten:

• 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 objecten 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 classificatie met meerdere klassen meerdere knooppunten kunnen zijn die verschillende klassen vertegenwoordigen.

Neurale netwerken worden ook gedefinieerd door:

• Activeringsfuncties: Elke laag (behalve de invoerlaag) bevat doorgaans een activeringsfunctie die niet-lineariteit in het netwerk introduceert, waardoor het complexe patronen kan leren. Veel voorkomende 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 doeleinden, maar deze lagen vormen de basisstructuur van een neuraal netwerk.