Xây dựng mạng lưới thần kinh bao gồm một số bước chính:
-
Thu thập và tiền xử lý dữ liệu: Thu thập và sắp xếp dữ liệu bạn sẽ sử dụng để đào tạo và kiểm tra mạng nơ-ron của mình. Điều này có thể liên quan đến việc làm sạch dữ liệu, xử lý các giá trị bị thiếu và chia dữ liệu thành các tập huấn luyện, xác thực và kiểm tra.
-
Chọn Kiến trúc mạng thần kinh: Quyết định loại kiến trúc mạng thần kinh phù hợp với vấn đề của bạn. Đây có thể là mạng thần kinh chuyển tiếp, mạng thần kinh tích chập (CNN) cho dữ liệu hình ảnh, mạng thần kinh tái phát (RNN) cho dữ liệu tuần tự hoặc các kiến trúc chuyên biệt khác.
-
Khởi tạo mô hình: Khởi tạo các tham số của mạng nơ-ron, chẳng hạn như trọng số và độ lệch, thường là ngẫu nhiên hoặc sử dụng các kỹ thuật khởi tạo cụ thể.
-
Tuyên truyền chuyển tiếp: Thực hiện lan truyền chuyển tiếp bằng cách truyền dữ liệu đầu vào qua mạng để đưa ra dự đoán. Mỗi lớp thực hiện một hoạt động tuyến tính hoặc phi tuyến trên đầu vào.
-
Tính toán tổn thất: So sánh sản lượng dự đoán với sản lượng thực tế để tính toán tổn thất, đo lường mức độ chênh lệch giữa dự đoán và giá trị thực tế.
-
lan truyền ngược: Sử dụng thuật toán tối ưu hóa (ví dụ: giảm độ dốc) để cập nhật trọng số của mạng theo cách giảm thiểu tổn thất. Bước này liên quan đến việc tính toán độ dốc của hàm mất mát theo trọng số của mạng, sau đó điều chỉnh các trọng số tương ứng để giảm thiểu tổn thất.
-
Lặp lại: Lặp lại các bước lan truyền thuận, tính toán tổn thất và lan truyền ngược cho nhiều lần lặp hoặc kỷ nguyên để cải thiện hiệu suất của mô hình.
Các lớp trong kiến trúc mạng nơ-ron điển hình bao gồm:
-
Lớp đầu vào: Lớp này nhận dữ liệu đầu vào, cho dù đó là hình ảnh, văn bản, giá trị số, v.v. Số lượng nút trong lớp này tương ứng với số lượng tính năng trong đầu vào.
-
Hidden Layers: Các lớp này nằm giữa lớp đầu vào và đầu ra và chịu trách nhiệm trích xuất các tính năng liên quan từ dữ liệu đầu vào. Trong mạng lưới thần kinh sâu, có thể có nhiều lớp ẩn và mỗi lớp bao gồm các nơ-ron hoặc nút.
-
Lớp đầu ra: Lớp cuối cùng tạo ra đầu ra của mô hình. Số lượng nút trong lớp này tùy thuộc vào loại vấn đề - ví dụ: đối với phân loại nhị phân, có thể có một nút cho một đầu ra, trong khi đối với phân loại nhiều lớp, có thể có nhiều nút đại diện cho các lớp khác nhau.
Mạng lưới thần kinh cũng được xác định bởi:
-
Chức năng kích hoạt: Mỗi lớp (ngoại trừ lớp đầu vào) thường bao gồm một chức năng kích hoạt đưa tính phi tuyến vào mạng, cho phép mạng tìm hiểu các mẫu phức tạp. Các hàm kích hoạt phổ biến bao gồm ReLU (Kích hoạt tuyến tính chỉnh lưu), Sigmoid, Tanh, v.v.
-
Kết nối (hoặc Trọng lượng): Mỗi nút trong một lớp được kết nối với mọi nút trong lớp tiếp theo với trọng số được liên kết với mỗi kết nối. Các trọng số này được điều chỉnh trong quá trình huấn luyện để tối ưu hóa hiệu suất của mạng.
Các kiến trúc mạng nơ-ron khác nhau có thể có các biến thể hoặc các lớp bổ sung dành riêng cho mục đích của chúng, nhưng các lớp này tạo thành cấu trúc cơ bản của mạng nơ-ron.
