Konceptet for et neuralt netværk

En neuron er den grundlæggende enhed for informationsbehandling i et neuralt netværk. Den modtager input, behandler dem og producerer et output.

Hvert input til en neuron tildeles en vægt, som bestemmer dets betydning i beregningen. En bias er en yderligere parameter, der hjælper med at flytte neuronens output og giver fleksibilitet i indlæringsmønstre.

Træning af et neuralt netværk indebærer justering af disse vægte og bias for at minimere fejl og forbedre nøjagtigheden.

Aktiveringsfunktionen omdanner summen af de vægtede input til neuronens output. Almindelige aktiveringsfunktioner omfatter:

1. Sigmoid-funktion: returnerer værdier mellem 0 og 1, anvendelig til binær klassifikation;
2. ReLU (Rectified Linear Unit): hjælper dybe netværk med effektiv træning;
3. Hyperbolsk tangens (tanh): returnerer værdier mellem -1 og 1, hvilket gør den nyttig til data centreret omkring nul.

Under fremadpropagering flyder information fra inputlaget gennem skjulte lag til outputlaget, hvor en forudsigelse eller inferens foretages.

For at forbedre forudsigelser anvendes bagudpropagering. Denne proces sender fejlinformation baglæns gennem netværket og justerer vægtene for at reducere fejl.

Opbygning af et neuralt netværk fra bunden

Et multilags perceptron (MLP) består af flere lag:

1. Inputlag: modtager inputdata;
2. Skjulte lag: behandler data og udtrækker mønstre;
3. Outputlag: producerer den endelige forudsigelse eller klassifikation.

Hvert lag indeholder flere neuroner, og output fra et lag fungerer som input til det næste.

Bagudpropagering består af fremadpropagering, fejlberegning, gradientberegning samt justering af vægte og bias.

Læringsraten er en central parameter i gradientnedstigning og styrer, hvor meget vægtene opdateres under træning. En højere læringsrate fremskynder træningen, men kan få modellen til at overse vigtige mønstre, mens en lavere læringsrate sikrer mere præcis indlæring, men kan gøre konvergensen langsommere.

Der findes flere metoder til evaluering af modellens ydeevne, herunder:

• Nøjagtighed: måler procentdelen af korrekte forudsigelser;
• Mean Squared Error (MSE): vurderer fejl for regression;
• Krydsentropi: ofte anvendt til klassifikationsopgaver.

Implementering af et neuralt netværk med Scikit-Learn

Første trin er at oprette en model:

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

model = MLPClassifier(max_iter=200, hidden_layer_sizes=(10, 20, 30), learning_rate_init=0.01)

Når modellen er oprettet, skal den trænes på træningssættet:

model.fit(X_train, y_train)

Endelig kan der foretages forudsigelser, for eksempel på et testdatasæt:

y_pred = model.predict(X_test)

Konklusion

Ved valg mellem traditionelle modeller og neurale netværk bør datasættets størrelse, problemets kompleksitet og fortolkelighed overvejes.

Almindelige typer af neurale netværk er følgende:

Populære deep learning-biblioteker:

• TensorFlow: Googles deep learning-rammeværk til skalerbar maskinlæring;
• PyTorch: et fleksibelt, dynamisk deep learning-bibliotek, der er udbredt i forskning og produktion.