Создание нейронной сети включает в себя несколько ключевых шагов:
-
Сбор и предварительная обработка данных: соберите и систематизируйте данные, которые вы будете использовать для обучения и тестирования своей нейронной сети. Это может включать очистку данных, обработку пропущенных значений и разделение их на обучающие, проверочные и тестовые наборы.
-
Выберите архитектуру нейронной сети. Определите тип архитектуры нейронной сети, который соответствует вашей проблеме. Это может быть нейронная сеть прямого распространения, сверточная нейронная сеть (CNN) для данных изображений, рекуррентная нейронная сеть (RNN) для последовательных данных или другие специализированные архитектуры.
-
Инициализация модели. Инициализируйте параметры нейронной сети, такие как веса и смещения, обычно случайным образом или с использованием специальных методов инициализации.
-
Прямое распространение: выполнение прямого распространения путем передачи входных данных через сеть для составления прогнозов. Каждый слой выполняет линейную или нелинейную операцию над входными данными.
-
Рассчитать потери: сравните прогнозируемый результат с фактическим выходом, чтобы рассчитать потери, которые измеряют, насколько прогнозы отличаются от фактических значений.
-
Обратное распространение: используйте алгоритм оптимизации (например, градиентный спуск) для обновления весов сети таким образом, чтобы минимизировать потери. Этот шаг включает в себя вычисление градиентов функции потерь относительно весов сети, а затем соответствующую корректировку весов, чтобы минимизировать потери.
-
Итерация: повторите шаги прямого распространения, расчета потерь и обратного распространения для нескольких итераций или эпох, чтобы улучшить производительность модели.
Уровни типичной архитектуры нейронной сети включают в себя:
-
Входной слой: этот слой получает входные данные, будь то изображения, текст, числовые значения и т. д. Количество узлов в этом слое соответствует количеству объектов на входе.
-
Скрытые слои: эти слои находятся между входным и выходным слоями и отвечают за извлечение соответствующих функций из входных данных. В глубоких нейронных сетях может быть несколько скрытых слоев, и каждый слой состоит из нейронов или узлов.
-
Выходной слой: последний слой, на котором формируются выходные данные модели. Количество узлов на этом уровне зависит от типа задачи — например, для двоичной классификации может быть один узел для одного результата, а для многоклассовой классификации может быть несколько узлов, представляющих разные классы.
Нейронные сети также определяются:
-
Функции активации: каждый уровень (кроме входного) обычно включает функцию активации, которая вносит в сеть нелинейность, позволяя ей изучать сложные закономерности. Общие функции активации включают ReLU (выпрямленная линейная активация), сигмоида, Тан и т. д.
-
Соединения (или веса): каждый узел слоя связан с каждым узлом последующего слоя с весом, связанным с каждым соединением. Эти веса корректируются в процессе обучения для оптимизации производительности сети.
Различные архитектуры нейронных сетей могут иметь варианты или дополнительные уровни, специфичные для их целей, но эти уровни образуют базовую структуру нейронной сети.
