Att bygga ett neuralt nätverk omfattar flera viktiga steg:
-
Datainsamling och förbehandling: Samla in och organisera de data som du ska använda för att träna och testa ditt neurala nätverk. Det kan handla om att rensa data, hantera saknade värden och dela upp dem i tränings-, validerings- och testuppsättningar.
-
Välj en arkitektur för neurala nätverk: Bestäm vilken typ av neuralt nätverksarkitektur som passar ditt problem. Det kan vara ett feedforward neuralt nätverk, convolutional neuralt nätverk (CNN)C_ för bilddata, recurrent neuralt nätverk (RNN) för sekventiella data eller andra specialiserade arkitekturer.
-
Initialisera modellen: Initialisera parametrarna för det neurala nätverket, t.ex. vikter och bias, vanligtvis slumpmässigt eller med hjälp av specifika initialiseringstekniker.
-
Framåtriktad propagering: Utför framåtpropagering genom att skicka indata genom nätverket för att göra förutsägelser. Varje lager utför en linjär eller icke-linjär operation på indata.
-
Beräkna förlust: Jämför det prognostiserade resultatet med det faktiska resultatet för att beräkna förlusten, som mäter hur långt ifrån prognoserna ligger från de faktiska värdena.
-
Backpropagation: Använd en optimeringsalgoritm (e.g. gradient descent) för att uppdatera nätverkets vikter på ett sätt som minimerar förlusten. I detta steg beräknas förlustfunktionens lutning i förhållande till nätverkets vikter, varefter vikterna justeras för att minimera förlusten.
-
Iterera: Upprepa stegen för framåtpropagering, förlustberäkning och bakåtpropagering i flera iterationer eller epoker för att förbättra modellens prestanda.
Lagren i en typisk neuralt nätverk arkitektur inkluderar:
-
Ingångsskikt: Detta lager tar emot indata, oavsett om det är bilder, text, numeriska värden etc. Antalet noder i detta lager motsvarar antalet funktioner i indata.
-
Dolda lager: Dessa lager ligger mellan in- och utgångslagren och ansvarar för att extrahera relevanta funktioner från indata. I djupa neurala nätverk kan det finnas flera dolda lager, och varje lager består av neuroner eller noder.
-
Utgångslager: Det sista lagret som producerar utdata från modellen. Antalet noder i detta lager beror på typen av problem - för binär klassificering kan det t.ex. finnas en nod för en enda utdata, medan det för flerklassklassificering kan finnas flera noder som representerar olika klasser.
Neurala nätverk definieras också av:
-
Aktiveringsfunktioner: Varje lager ( utom ingångsskiktet) innehåller vanligtvis en aktiveringsfunktion som introducerar olinjäritet i nätverket, så att det kan lära sig komplexa mönster. Vanliga aktiveringsfunktioner är ReLU (Rectified Linear Activation), Sigmoid, Tanh, etc.
-
Anslutningar (eller Vikter): Varje nod i ett lager är kopplad till varje nod i det efterföljande lagret med en vikt som är kopplad till varje koppling. Dessa vikter justeras under träningsprocessen för att optimera nätverkets prestanda.
Olika arkitekturer för neurala nätverk kan ha variationer eller ytterligare lager som är specifika för deras ändamål, men dessa lager utgör den grundläggande strukturen i ett neuralt nätverk.
