Implementierung Neuronaler Netzwerke
Überblick über grundlegende neuronale Netzwerke
Sie haben nun einen Stand erreicht, an dem Sie über das notwendige Wissen zu TensorFlow verfügen, um eigene neuronale Netzwerke zu erstellen. Während die meisten neuronalen Netzwerke in der Praxis komplex sind und in der Regel mit High-Level-Bibliotheken wie Keras entwickelt werden, werden wir ein einfaches Netzwerk mit grundlegenden TensorFlow-Werkzeugen konstruieren. Dieser Ansatz ermöglicht praktische Erfahrungen mit Low-Level-Tensor-Manipulationen und fördert das Verständnis der zugrunde liegenden Abläufe.
In früheren Kursen wie Einführung in neuronale Netzwerke erinnern Sie sich vielleicht an den Zeit- und Arbeitsaufwand, der selbst für den Aufbau eines einfachen neuronalen Netzwerks erforderlich war, bei dem jedes Neuron einzeln behandelt wurde.
TensorFlow vereinfacht diesen Prozess erheblich. Durch die Nutzung von Tensoren können komplexe Berechnungen gekapselt werden, wodurch der Bedarf an aufwendigem Code reduziert wird. Die Hauptaufgabe besteht darin, eine sequenzielle Pipeline von Tensoroperationen einzurichten.
Hier eine kurze Zusammenfassung der Schritte, um einen Trainingsprozess für ein neuronales Netzwerk zu starten:
Datenvorbereitung und Modellerstellung
Die Anfangsphase des Trainings eines neuronalen Netzwerks umfasst die Vorbereitung der Daten, einschließlich der Eingaben und Ausgaben, aus denen das Netzwerk lernen soll. Zusätzlich werden die Hyperparameter des Modells festgelegt – dies sind die Parameter, die während des gesamten Trainingsprozesses konstant bleiben. Die Gewichte werden initialisiert, typischerweise aus einer Normalverteilung gezogen, und die Biases, die häufig auf null gesetzt werden.
Vorwärtspropagation
Bei der Vorwärtspropagation durchläuft jede Schicht des Netzwerks typischerweise folgende Schritte:
- Multiplikation des Eingabewerts der Schicht mit den Gewichten.
- Addition eines Bias zum Ergebnis.
- Anwendung einer Aktivierungsfunktion auf diese Summe.
Anschließend kann der Loss berechnet werden.
Rückwärtspropagation
Der nächste Schritt ist die Rückwärtspropagation, bei der Gewichte und Biases angepasst werden, basierend auf ihrem Einfluss auf den Loss. Dieser Einfluss wird durch den Gradienten dargestellt, den TensorFlows Gradient Tape automatisch berechnet. Die Gewichte und Biases werden aktualisiert, indem der Gradient, skaliert mit der Lernrate, subtrahiert wird.
Trainingsschleife
Um das neuronale Netzwerk effektiv zu trainieren, werden die Trainingsschritte mehrfach wiederholt, während die Leistung des Modells überwacht wird. Idealerweise sollte der Loss über die Epochen hinweg abnehmen.
Swipe to start coding
Erstellung eines neuronalen Netzwerks zur Vorhersage der Ergebnisse der XOR-Operation. Das Netzwerk besteht aus 2 Eingabeneuronen, einer versteckten Schicht mit 2 Neuronen und 1 Ausgabeneuron.
- Zunächst Initialisierung der Anfangsgewichte und -biases. Die Gewichte werden mit einer Normalverteilung initialisiert, die Biases werden alle auf Null gesetzt. Verwenden Sie die Hyperparameter
input_size,hidden_sizeundoutput_size, um die entsprechenden Tensorformen zu definieren. - Verwenden Sie einen Funktions-Dekorator, um die Funktion
train_step()in einen TensorFlow-Graphen umzuwandeln. - Führen Sie die Vorwärtspropagation durch die versteckte und die Ausgabeschicht des Netzwerks durch. Verwenden Sie die Sigmoid-Aktivierungsfunktion.
- Bestimmen Sie die Gradienten, um zu verstehen, wie jedes Gewicht und jeder Bias den Verlust beeinflusst. Stellen Sie sicher, dass die Gradienten in der richtigen Reihenfolge berechnet werden, entsprechend den Namen der Ausgabewerte.
- Passen Sie die Gewichte und Biases basierend auf ihren jeweiligen Gradienten an. Integrieren Sie die
learning_ratein diesen Anpassungsprozess, um das Ausmaß jeder Aktualisierung zu steuern.
Lösung
Fazit
Da die XOR-Funktion eine relativ einfache Aufgabe darstellt, sind fortgeschrittene Techniken wie Hyperparameter-Optimierung, Datensatzaufteilung oder der Aufbau komplexer Datenpipelines an dieser Stelle nicht erforderlich. Diese Übung ist lediglich ein Schritt auf dem Weg zum Aufbau anspruchsvollerer neuronaler Netzwerke für reale Anwendungen.
Das Beherrschen dieser Grundlagen ist entscheidend, bevor fortgeschrittene Techniken zum Aufbau neuronaler Netzwerke in den kommenden Kursen behandelt werden, in denen wir die Keras-Bibliothek verwenden und Methoden zur Verbesserung der Modellqualität mit den umfangreichen Funktionen von TensorFlow erkunden.
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Sie haben nun einen Stand erreicht, an dem Sie über das notwendige Wissen zu TensorFlow verfügen, um eigene neuronale Netzwerke zu erstellen. Während die meisten neuronalen Netzwerke in der Praxis komplex sind und in der Regel mit High-Level-Bibliotheken wie Keras entwickelt werden, werden wir ein einfaches Netzwerk mit grundlegenden TensorFlow-Werkzeugen konstruieren. Dieser Ansatz ermöglicht praktische Erfahrungen mit Low-Level-Tensor-Manipulationen und fördert das Verständnis der zugrunde liegenden Abläufe.
In früheren Kursen wie Einführung in neuronale Netzwerke erinnern Sie sich vielleicht an den Zeit- und Arbeitsaufwand, der selbst für den Aufbau eines einfachen neuronalen Netzwerks erforderlich war, bei dem jedes Neuron einzeln behandelt wurde.
TensorFlow vereinfacht diesen Prozess erheblich. Durch die Nutzung von Tensoren können komplexe Berechnungen gekapselt werden, wodurch der Bedarf an aufwendigem Code reduziert wird. Die Hauptaufgabe besteht darin, eine sequenzielle Pipeline von Tensoroperationen einzurichten.
Hier eine kurze Zusammenfassung der Schritte, um einen Trainingsprozess für ein neuronales Netzwerk zu starten:
Datenvorbereitung und Modellerstellung
Die Anfangsphase des Trainings eines neuronalen Netzwerks umfasst die Vorbereitung der Daten, einschließlich der Eingaben und Ausgaben, aus denen das Netzwerk lernen soll. Zusätzlich werden die Hyperparameter des Modells festgelegt – dies sind die Parameter, die während des gesamten Trainingsprozesses konstant bleiben. Die Gewichte werden initialisiert, typischerweise aus einer Normalverteilung gezogen, und die Biases, die häufig auf null gesetzt werden.
Vorwärtspropagation
Bei der Vorwärtspropagation durchläuft jede Schicht des Netzwerks typischerweise folgende Schritte:
- Multiplikation des Eingabewerts der Schicht mit den Gewichten.
- Addition eines Bias zum Ergebnis.
- Anwendung einer Aktivierungsfunktion auf diese Summe.
Anschließend kann der Loss berechnet werden.
Rückwärtspropagation
Der nächste Schritt ist die Rückwärtspropagation, bei der Gewichte und Biases angepasst werden, basierend auf ihrem Einfluss auf den Loss. Dieser Einfluss wird durch den Gradienten dargestellt, den TensorFlows Gradient Tape automatisch berechnet. Die Gewichte und Biases werden aktualisiert, indem der Gradient, skaliert mit der Lernrate, subtrahiert wird.
Trainingsschleife
Um das neuronale Netzwerk effektiv zu trainieren, werden die Trainingsschritte mehrfach wiederholt, während die Leistung des Modells überwacht wird. Idealerweise sollte der Loss über die Epochen hinweg abnehmen.
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Erstellung eines neuronalen Netzwerks zur Vorhersage der Ergebnisse der XOR-Operation. Das Netzwerk besteht aus 2 Eingabeneuronen, einer versteckten Schicht mit 2 Neuronen und 1 Ausgabeneuron.
- Zunächst Initialisierung der Anfangsgewichte und -biases. Die Gewichte werden mit einer Normalverteilung initialisiert, die Biases werden alle auf Null gesetzt. Verwenden Sie die Hyperparameter
input_size,hidden_sizeundoutput_size, um die entsprechenden Tensorformen zu definieren. - Verwenden Sie einen Funktions-Dekorator, um die Funktion
train_step()in einen TensorFlow-Graphen umzuwandeln. - Führen Sie die Vorwärtspropagation durch die versteckte und die Ausgabeschicht des Netzwerks durch. Verwenden Sie die Sigmoid-Aktivierungsfunktion.
- Bestimmen Sie die Gradienten, um zu verstehen, wie jedes Gewicht und jeder Bias den Verlust beeinflusst. Stellen Sie sicher, dass die Gradienten in der richtigen Reihenfolge berechnet werden, entsprechend den Namen der Ausgabewerte.
- Passen Sie die Gewichte und Biases basierend auf ihren jeweiligen Gradienten an. Integrieren Sie die
learning_ratein diesen Anpassungsprozess, um das Ausmaß jeder Aktualisierung zu steuern.
Lösung
Fazit
Da die XOR-Funktion eine relativ einfache Aufgabe darstellt, sind fortgeschrittene Techniken wie Hyperparameter-Optimierung, Datensatzaufteilung oder der Aufbau komplexer Datenpipelines an dieser Stelle nicht erforderlich. Diese Übung ist lediglich ein Schritt auf dem Weg zum Aufbau anspruchsvollerer neuronaler Netzwerke für reale Anwendungen.
Das Beherrschen dieser Grundlagen ist entscheidend, bevor fortgeschrittene Techniken zum Aufbau neuronaler Netzwerke in den kommenden Kursen behandelt werden, in denen wir die Keras-Bibliothek verwenden und Methoden zur Verbesserung der Modellqualität mit den umfangreichen Funktionen von TensorFlow erkunden.
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