Construirea unei rețele neuronale implică mai mulți pași cheie:
-
Colectarea și preprocesarea datelor: adunați și organizați datele pe care le veți folosi pentru a vă antrena și testa rețeaua neuronală. Acest lucru ar putea implica curățarea datelor, tratarea valorilor lipsă și împărțirea acestora în seturi de instruire, validare și testare.
-
Alegeți o arhitectură de rețea neuronală: decideți tipul de arhitectură de rețea neuronală care se potrivește problemei dvs. Aceasta ar putea fi o rețea neuronală feedforward, o rețea neuronală convoluțională (CNN) pentru date de imagine, o rețea neuronală recurentă (RNN) pentru date secvențiale sau alte arhitecturi specializate.
-
Inițializați modelul: inițializați parametrii rețelei neuronale, cum ar fi ponderi și părtiniri, de obicei aleatoriu sau folosind tehnici specifice de inițializare.
-
Propagare înainte: Execută propagarea înainte prin trecerea datelor de intrare prin rețea pentru a face predicții. Fiecare strat efectuează o operație liniară sau neliniară pe intrare.
-
Calculați pierderea: comparați rezultatul estimat cu rezultatul real pentru a calcula pierderea, care măsoară cât de departe sunt predicțiile de valorile reale.
-
Propagare inversă: utilizați un algoritm de optimizare (de exemplu, coborâre gradient) pentru a actualiza ponderile rețelei într-un mod care să minimizeze pierderea. Acest pas implică calcularea gradienților funcției de pierdere în raport cu ponderile rețelei, apoi ajustarea ponderilor în consecință pentru a minimiza pierderea.
-
Iterare: Repetați pașii de propagare înainte, de calcul al pierderilor și de propagare înapoi pentru mai multe iterații sau epoci pentru a îmbunătăți performanța modelului.
Straturile dintr-o arhitectură tipică a rețelei neuronale includ:
-
Input Layer: Acest strat primește datele de intrare, fie că este vorba de imagini, text, valori numerice etc. Numărul de noduri din acest strat corespunde numărului de caracteristici din intrare.
-
Hidden Layers: Aceste straturi se află între straturile de intrare și de ieșire și sunt responsabile pentru extragerea caracteristicilor relevante din datele de intrare. În rețelele neuronale profunde, pot exista mai multe straturi ascunse, iar fiecare strat este format din neuroni sau noduri.
-
Output Layer: stratul final care produce rezultatul modelului. Numărul de noduri din acest strat depinde de tipul problemei - de exemplu, pentru clasificarea binară, ar putea exista un nod pentru o singură ieșire, în timp ce pentru clasificarea cu mai multe clase, ar putea exista mai multe noduri reprezentând clase diferite.
Rețelele neuronale sunt, de asemenea, definite prin:
-
Funcții de activare: Fiecare strat (cu excepția stratului de intrare) include de obicei o funcție de activare care introduce neliniaritate în rețea, permițându-i să învețe modele complexe. Funcțiile obișnuite de activare includ ReLU (Activare liniară rectificată), Sigmoid, Tanh etc.
-
Conexiuni (sau Greutăți): Fiecare nod dintr-un strat este conectat la fiecare nod din stratul următor cu o greutate asociată fiecărei conexiuni. Aceste greutăți sunt ajustate în timpul procesului de antrenament pentru a optimiza performanța rețelei.
Diferite arhitecturi de rețele neuronale pot avea variații sau straturi suplimentare specifice scopurilor lor, dar aceste straturi formează structura de bază a unei rețele neuronale.
