Побудова нейронної мережі включає кілька ключових кроків:
-
Збір і попередня обробка даних: збирайте та впорядковуйте дані, які використовуватимуться для навчання та тестування вашої нейронної мережі. Це може передбачати очищення даних, обробку відсутніх значень і розподіл їх на набори для навчання, перевірки та тестування.
-
Виберіть архітектуру нейронної мережі: виберіть тип архітектури нейронної мережі, яка відповідає вашій проблемі. Це може бути нейронна мережа прямого зв’язку, згортка нейронної мережі (CNN) для даних зображень, рекурентна нейронна мережа (RNN) для послідовних даних або інші спеціалізовані архітектури.
-
Ініціалізація моделі: ініціалізація параметрів нейронної мережі, таких як ваги та зміщення, як правило, випадковим чином або за допомогою спеціальних методів ініціалізації.
-
Пряме розповсюдження: Виконайте пряме розповсюдження, передаючи вхідні дані через мережу для прогнозування. Кожен шар виконує лінійну або нелінійну операцію над входом.
-
Обчислити збитки: порівняйте прогнозований результат із фактичним, щоб обчислити збиток, який вимірює, наскільки далекі прогнози від фактичних значень.
-
Зворотне поширення: використовуйте алгоритм оптимізації (наприклад, градієнтний спуск), щоб оновити ваги мережі таким чином, щоб мінімізувати втрати. Цей крок передбачає обчислення градієнтів функції втрат щодо ваг мережі, а потім відповідне коригування ваг для мінімізації втрат.
-
Ітерація: повторюйте кроки прямого поширення, обчислення втрат і зворотного поширення для кількох ітерацій або епох, щоб покращити продуктивність моделі.
Рівні в типовій архітектурі нейронної мережі включають:
-
Вхідний рівень: цей рівень отримує вхідні дані, будь то зображення, текст, числові значення тощо. Кількість вузлів у цьому шарі відповідає кількості функцій у вхідних даних.
-
Приховані шари: ці шари знаходяться між вхідним і вихідним шарами та відповідають за вилучення відповідних функцій із вхідних даних. У глибоких нейронних мережах може бути кілька прихованих шарів, і кожен шар складається з нейронів або вузлів.
-
Вихідний рівень: останній рівень, який створює вихідні дані моделі. Кількість вузлів у цьому шарі залежить від типу проблеми - наприклад, для двійкової класифікації може бути один вузол для одного виходу, тоді як для багатокласової класифікації може бути кілька вузлів, що представляють різні класи.
Нейронні мережі також визначаються:
-
Функції активації: кожен рівень (крім вхідного рівня) зазвичай містить функцію активації, яка вносить нелінійність у мережу, дозволяючи їй вивчати складні шаблони. Загальні функції активації включають ReLU (Rectified Linear Activation), Sigmoid, Tanh тощо.
-
З’єднання (або ваги): кожен вузол у шарі з’єднується з кожним вузлом у наступному шарі з вагою, пов’язаною з кожним з’єднанням. Ці ваги коригуються під час процесу навчання для оптимізації продуктивності мережі.
Різні архітектури нейронних мереж можуть мати варіації або додаткові рівні, специфічні для їх цілей, але ці рівні утворюють базову структуру нейронної мережі.
