Budovanie neurónovej siete zahŕňa niekoľko kľúčových krokov:
-
Zber a predbežné spracovanie údajov: Zhromažďujte a organizujte údaje, ktoré použijete na trénovanie a testovanie svojej neurónovej siete. Môže to zahŕňať vyčistenie údajov, spracovanie chýbajúcich hodnôt a rozdelenie na tréningové, overovacie a testovacie sady.
-
Vyberte architektúru neurónovej siete: Rozhodnite sa pre typ architektúry neurónovej siete, ktorý vyhovuje vášmu problému. Môže to byť dopredná neurónová sieť, konvolučná neurónová sieť (CNN) pre obrazové údaje, rekurentná neurónová sieť (RNN) pre sekvenčné údaje alebo iné špecializované architektúry.
-
Inicializácia modelu: Inicializujte parametre neurónovej siete, ako sú váhy a odchýlky, zvyčajne náhodne alebo pomocou špecifických inicializačných techník.
-
Forward Propagation: Vykonajte dopredné šírenie odovzdaním vstupných údajov cez sieť, aby ste mohli predpovedať. Každá vrstva vykonáva na vstupe lineárnu alebo nelineárnu operáciu.
-
Vypočítať stratu: Porovnajte predpokladaný výstup so skutočným výstupom na výpočet straty, ktorý meria, ako ďaleko sú predpovede od skutočných hodnôt.
-
Spätné šírenie: Použite optimalizačný algoritmus (napr. gradientový zostup) na aktualizáciu váh siete spôsobom, ktorý minimalizuje straty. Tento krok zahŕňa výpočet gradientov stratovej funkcie s ohľadom na váhy siete a následnú úpravu váh podľa toho, aby sa strata minimalizovala.
-
Opakovať: Zopakujte kroky šírenia dopredu, výpočtu straty a spätného šírenia pre viacero iterácií alebo epoch, aby ste zlepšili výkon modelu.
Vrstvy v typickej architektúre neurónovej siete zahŕňajú:
-
Vstupná vrstva: Táto vrstva prijíma vstupné dáta, či už ide o obrázky, text, číselné hodnoty atď. Počet uzlov v tejto vrstve zodpovedá počtu prvkov na vstupe.
-
Skryté vrstvy: Tieto vrstvy sú medzi vstupnou a výstupnou vrstvou a sú zodpovedné za extrahovanie relevantných prvkov zo vstupných údajov. V hlbokých neurónových sieťach môže byť viacero skrytých vrstiev a každá vrstva pozostáva z neurónov alebo uzlov.
-
Výstupná vrstva: Konečná vrstva, ktorá vytvára výstup modelu. Počet uzlov v tejto vrstve závisí od typu problému – napríklad v prípade binárnej klasifikácie môže existovať jeden uzol pre jeden výstup, zatiaľ čo v prípade klasifikácie viacerých tried môže existovať viacero uzlov reprezentujúcich rôzne triedy.
Neurónové siete sú tiež definované:
-
Aktivačné funkcie: Každá vrstva (okrem vstupnej vrstvy) zvyčajne obsahuje aktivačnú funkciu, ktorá zavádza do siete nelinearitu a umožňuje jej naučiť sa zložité vzory. Medzi bežné aktivačné funkcie patrí ReLU (Rectified Linear Activation), Sigmoid, Tanh atď.
-
Pripojenia (alebo váhy): Každý uzol vo vrstve je spojený s každým uzlom v nasledujúcej vrstve s váhou spojenou s každým pripojením. Tieto váhy sa upravujú počas tréningového procesu, aby sa optimalizoval výkon siete.
Rôzne architektúry neurónových sietí môžu mať variácie alebo ďalšie vrstvy špecifické pre ich účely, ale tieto vrstvy tvoria základnú štruktúru neurónovej siete.
