Tworzenie sieci neuronowej obejmuje kilka kluczowych kroków:
-
Gromadzenie i wstępne przetwarzanie danych: Zbierz i uporządkuj dane, których użyjesz do trenowania i testowania sieci neuronowej. Może to obejmować czyszczenie danych, obsługę brakujących wartości i dzielenie ich na zestawy treningowe, walidacyjne i testowe.
-
Wybór architektury sieci neuronowej: Wybierz typ architektury sieci neuronowej, która odpowiada Twojemu problemowi. Może to być sieć neuronowa typu feedforward, konwolucyjna sieć neuronowa (CN) dla danych obrazu, rekurencyjna sieć neuronowa (RNN) dla danych sekwencyjnych lub inne wyspecjalizowane architektury.
-
Inicjalizacja modelu: Inicjalizacja parametrów sieci neuronowej, takich jak wagi i odchylenia, zwykle losowo lub przy użyciu określonych technik inicjalizacji.
-
Propagacja do przodu: Wykonaj propagację do przodu, przepuszczając dane wejściowe przez sieć w celu prognozowania. Każda warstwa wykonuje liniową lub nieliniową operację na danych wejściowych.
-
Oblicz stratę: Porównaj przewidywane wyniki z rzeczywistymi wynikami, aby obliczyć stratę, która mierzy, jak daleko przewidywania odbiegają od rzeczywistych wartości.
-
Propagacja wsteczna: Użyj algorytmu optymalizacji (np. zejścia gradientowego), aby zaktualizować wagi sieci w sposób minimalizujący straty. Ten krok obejmuje obliczenie gradientów funkcji straty w odniesieniu do wag sieci, a następnie odpowiednie dostosowanie wag w celu zminimalizowania straty.
-
Iteracja: Powtórz kroki propagacji do przodu, obliczania strat i propagacji wstecznej dla wielu iteracji lub epok, aby poprawić wydajność modelu.
Warstwy w typowej architekturze sieci neuronowej obejmują:
-
Warstwa wejściowa: Ta warstwa odbiera dane wejściowe, niezależnie od tego, czy są to obrazy, tekst, wartości liczbowe itp. Liczba węzłów w tej warstwie odpowiada liczbie cech w danych wejściowych.
-
Warstwy ukryte: Warstwy te znajdują się pomiędzy warstwą wejściową i wyjściową i są odpowiedzialne za wyodrębnianie odpowiednich cech z danych wejściowych. W głębokich sieciach neuronowych może istnieć wiele warstw ukrytych, a każda warstwa składa się z neuronów lub węzłów.
-
Warstwa wyjściowa: Ostatnia warstwa, która generuje dane wyjściowe modelu. Liczba węzłów w tej warstwie zależy od rodzaju problemu - na przykład w przypadku klasyfikacji binarnej może istnieć jeden węzeł dla pojedynczego wyniku, podczas gdy w przypadku klasyfikacji wieloklasowej może istnieć wiele węzłów reprezentujących różne klasy.
Sieci neuronowe są również definiowane przez:
-
Funkcje aktywacji: Każda warstwa ( z wyjątkiem warstwy wejściowej) zazwyczaj zawiera funkcję aktywacji, która wprowadza nieliniowość do sieci, umożliwiając jej uczenie się złożonych wzorców. Typowe funkcje aktywacji obejmują ReLU (Rectified Linear Activation), Sigmoid, Tanh, itp.
-
Połączenia (lub Wagi): Każdy węzeł w warstwie jest połączony z każdym węzłem w kolejnej warstwie z wagą powiązaną z każdym połączeniem. Wagi te są dostosowywane podczas procesu uczenia w celu optymalizacji wydajności sieci.
Różne architektury sieci neuronowych mogą mieć wariacje lub dodatkowe warstwy specyficzne dla ich celów, ale warstwy te tworzą podstawową strukturę sieci neuronowej.
