ขั้นตอนหลักของการสร้างโครงข่ายประสาทเทียม

การสร้างโครงข่ายประสาทเทียมเกี่ยวข้องกับขั้นตอนสำคัญหลายขั้นตอน:

• การรวบรวมข้อมูลและการประมวลผลล่วงหน้า: รวบรวมและจัดระเบียบข้อมูลที่คุณจะใช้ในการฝึกอบรมและทดสอบโครงข่ายประสาทเทียมของคุณ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการ ล้างข้อมูล การจัดการค่าที่หายไป และ แยกออกเป็นชุดการฝึก การตรวจสอบ และการทดสอบ

• เลือกสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทเทียม: ตัดสินใจเลือกประเภทของสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทที่เหมาะกับปัญหาของคุณ นี่อาจเป็นโครงข่ายประสาทเทียมแบบป้อนไปข้างหน้า, โครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวน (CNN) สำหรับข้อมูลภาพ, โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ (RNN) สำหรับข้อมูลตามลำดับ หรือสถาปัตยกรรมพิเศษอื่นๆ

• เริ่มต้นโมเดล: เริ่มต้นพารามิเตอร์ของโครงข่ายประสาทเทียม เช่น น้ำหนักและอคติ ซึ่งโดยปกติจะสุ่มหรือใช้เทคนิคการเริ่มต้นเฉพาะ

• การแพร่กระจายไปข้างหน้า: ดำเนินการเผยแพร่ไปข้างหน้าโดยส่งข้อมูลอินพุตผ่านเครือข่ายเพื่อทำการคาดการณ์ แต่ละเลเยอร์ดำเนินการเชิงเส้นหรือไม่เชิงเส้นกับอินพุต

• คำนวณการสูญเสีย: เปรียบเทียบผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้กับผลลัพธ์จริงเพื่อคำนวณการสูญเสีย ซึ่งจะวัดว่าการคาดการณ์นั้นอยู่ห่างจากค่าจริงมากเพียงใด

• การเผยแพร่ย้อนกลับ: ใช้อัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสม (เช่น การไล่ระดับลง) เพื่ออัปเดตน้ำหนักของเครือข่ายในลักษณะที่ลดการสูญเสียให้เหลือน้อยที่สุด ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการคำนวณการไล่ระดับสีของฟังก์ชันการสูญเสียโดยคำนึงถึงน้ำหนักของเครือข่าย จากนั้นจึงปรับน้ำหนักให้เหมาะสมเพื่อลดการสูญเสียให้เหลือน้อยที่สุด

• วนซ้ำ: ทำซ้ำขั้นตอนการแพร่กระจายไปข้างหน้า การคำนวณการสูญเสีย และการแพร่กระจายกลับสำหรับการวนซ้ำหรือยุคสมัยหลายครั้ง เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลอง

เลเยอร์ในสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมทั่วไปประกอบด้วย:

• Input Layer: เลเยอร์นี้รับข้อมูลอินพุต ไม่ว่าจะเป็นรูปภาพ ข้อความ ค่าตัวเลข ฯลฯ จำนวนโหนดในเลเยอร์นี้สอดคล้องกับจำนวนฟีเจอร์ในอินพุต

• เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่: เลเยอร์เหล่านี้อยู่ระหว่างเลเยอร์อินพุตและเอาต์พุต และมีหน้าที่ในการแยกคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องออกจากข้อมูลอินพุต ในโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก สามารถมีชั้นที่ซ่อนอยู่ได้หลายชั้น และแต่ละชั้นประกอบด้วยเซลล์ประสาทหรือโหนด

• Output Layer: เลเยอร์สุดท้ายที่สร้างเอาต์พุตของโมเดล จำนวนโหนดในเลเยอร์นี้ขึ้นอยู่กับประเภทของปัญหา ตัวอย่างเช่น สำหรับการจำแนกประเภทไบนารี อาจมีหนึ่งโหนดสำหรับเอาต์พุตเดี่ยว ในขณะที่สำหรับการจำแนกประเภทหลายคลาส อาจมีหลายโหนดที่แสดงถึงคลาสที่แตกต่างกัน

โครงข่ายประสาทเทียมยังถูกกำหนดโดย:

• ฟังก์ชันการเปิดใช้งาน: แต่ละเลเยอร์ (ยกเว้นเลเยอร์อินพุต) โดยทั่วไปจะมีฟังก์ชันการเปิดใช้งานที่แนะนำความไม่เชิงเส้นในเครือข่าย ทำให้สามารถเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนได้ ฟังก์ชันการเปิดใช้งานทั่วไป ได้แก่ ReLU (Rectified Linear Activation), Sigmoid, Tanh เป็นต้น

• การเชื่อมต่อ (หรือน้ำหนัก): แต่ละโหนดในเลเยอร์เชื่อมต่อกับทุกโหนดในเลเยอร์ถัดไปโดยมีน้ำหนักที่เกี่ยวข้องกับการเชื่อมต่อแต่ละรายการ น้ำหนักเหล่านี้ได้รับการปรับในระหว่างกระบวนการฝึกอบรมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของเครือข่าย

สถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมที่แตกต่างกันอาจมีรูปแบบหรือชั้นเพิ่มเติมที่เฉพาะเจาะจงตามวัตถุประสงค์ แต่ชั้นเหล่านี้เป็นโครงสร้างพื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียม