Izgradnja nevronske mreže vključuje več ključnih korakov:
-
Zbiranje in predhodna obdelava podatkov: Zberite in organizirajte podatke, ki jih boste uporabili za usposabljanje in testiranje vaše nevronske mreže. To lahko vključuje čiščenje podatkov, obravnavo manjkajočih vrednosti in razdelitev na nize za usposabljanje, preverjanje veljavnosti in preizkuse.
-
Izberite arhitekturo nevronske mreže: Odločite se za vrsto arhitekture nevronske mreže, ki ustreza vaši težavi. To je lahko nevronska mreža s posredovanjem podatkov, konvolucijska nevronska mreža (CNN) za slikovne podatke, ponavljajoča se nevronska mreža (RNN) za zaporedne podatke ali druge specializirane arhitekture.
-
Inicializacija modela: Inicializirajte parametre nevronske mreže, kot so uteži in pristranskosti, običajno naključno ali z uporabo posebnih tehnik inicializacije.
-
Naprej širjenje: Izvedite širjenje naprej s posredovanjem vhodnih podatkov skozi omrežje za izdelavo napovedi. Vsaka plast izvede linearno ali nelinearno operacijo na vhodu.
-
Izračunaj izgubo: primerjajte predvideni izhod z dejanskim izhodom za izračun izgube, ki meri, kako daleč so napovedi od dejanskih vrednosti.
-
Širjenje nazaj: uporabite optimizacijski algoritem (npr. gradientni spust), da posodobite uteži omrežja na način, ki zmanjša izgubo. Ta korak vključuje izračun gradientov funkcije izgube glede na uteži omrežja, nato pa ustrezno prilagoditev uteži, da se zmanjša izguba.
-
Iterate: Ponovite korake širjenja naprej, izračuna izgube in širjenja nazaj za več ponovitev ali epoh, da izboljšate zmogljivost modela.
Plasti v tipični arhitekturi nevronske mreže vključujejo:
-
Vhodni sloj: Ta sloj prejme vhodne podatke, ne glede na to, ali gre za slike, besedilo, številske vrednosti itd. Število vozlišč v tem sloju ustreza številu funkcij v vhodu.
-
Skrite plasti: te plasti so med vhodno in izhodno plastjo in so odgovorne za ekstrahiranje ustreznih funkcij iz vhodnih podatkov. V globokih nevronskih mrežah je lahko več skritih plasti, vsaka plast pa je sestavljena iz nevronov ali vozlišč.
-
Izhodna plast: končna plast, ki ustvari izhod modela. Število vozlišč v tej plasti je odvisno od vrste problema - na primer, za binarno klasifikacijo je lahko eno vozlišče za en izhod, medtem ko je za večrazredno klasifikacijo lahko več vozlišč, ki predstavljajo različne razrede.
Nevronske mreže definirajo tudi:
-
Aktivacijske funkcije: Vsaka plast (razen vhodne plasti) običajno vključuje aktivacijsko funkcijo, ki v omrežje vnaša nelinearnost in mu omogoča učenje zapletenih vzorcev. Pogoste aktivacijske funkcije vključujejo ReLU (Rectified Linear Activation), Sigmoid, Tanh itd.
-
Povezave (ali uteži): Vsako vozlišče v plasti je povezano z vsakim vozliščem v naslednji plasti z utežjo, povezano z vsako povezavo. Te uteži se prilagodijo med postopkom usposabljanja za optimizacijo delovanja omrežja.
Različne arhitekture nevronskih mrež imajo lahko različice ali dodatne plasti, specifične za njihov namen, vendar te plasti tvorijo osnovno strukturo nevronske mreže.
