Kursinhalt
Einführung in TensorFlow
Einführung in TensorFlow
Implementierung Eines Neuronalen Netzwerks
Grundlegender Überblick über neuronale Netze
Sie haben nun einen Punkt erreicht, an dem Sie mit dem grundlegenden Wissen über TensorFlow ausgestattet sind, um eigene neuronale Netze zu erstellen. Während die meisten neuronalen Netze in der realen Welt komplex sind und typischerweise mit High-Level-Bibliotheken wie Keras erstellt werden, werden wir ein einfaches mit grundlegenden TensorFlow-Tools konstruieren. Dieser Ansatz gibt uns praktische Erfahrung mit niedrigstufiger Tensor-Manipulation und hilft uns, die zugrunde liegenden Prozesse zu verstehen.
In früheren Kursen wie Einführung in neuronale Netze erinnern Sie sich vielleicht an die Zeit und Mühe, die es gekostet hat, selbst ein einfaches neuronales Netz zu bauen, indem jeder Neuron einzeln behandelt wurde.
TensorFlow vereinfacht diesen Prozess erheblich. Durch die Nutzung von Tensors können wir komplexe Berechnungen kapseln, was den Bedarf an komplizierter Codierung reduziert. Unsere Hauptaufgabe besteht darin, eine sequenzielle Pipeline von Tensoroperationen einzurichten.
Hier ist eine kurze Auffrischung der Schritte, um einen Trainingsprozess für ein neuronales Netzwerk in Gang zu setzen:
Datenvorbereitung und Modellerstellung
Die Anfangsphase des Trainings eines neuronalen Netzwerks umfasst die Vorbereitung der Daten, einschließlich sowohl der Eingaben als auch der Ausgaben, von denen das Netzwerk lernen wird. Zusätzlich werden wir die Hyperparameter des Modells festlegen - dies sind die Parameter, die während des gesamten Trainingsprozesses konstant bleiben. Wir initialisieren auch die Gewichte, die typischerweise aus einer Normalverteilung gezogen werden, und die Biases, die oft auf null gesetzt werden.
Vorwärtspropagation
In der Vorwärtspropagation folgt jede Schicht des Netzwerks typischerweise diesen Schritten:
- Multiplizieren Sie die Eingabe der Schicht mit ihren Gewichten;
- Fügen Sie ein Bias zu dem Ergebnis hinzu;
- Wenden Sie eine Aktivierungsfunktion auf diese Summe an.
Dann können wir den Verlust berechnen.
Rückwärtspropagation
Der nächste Schritt ist die Rückwärtspropagation, bei der wir die Gewichte und Verzerrungen anpassen basierend auf ihrem Einfluss auf den Verlust. Dieser Einfluss wird durch den Gradienten dargestellt, den TensorFlows Gradient Tape automatisch berechnet. Wir aktualisieren die Gewichte und Verzerrungen, indem wir den Gradienten, skaliert mit der Lernrate, subtrahieren.
Trainingsschleife
Um das neuronale Netzwerk effektiv zu trainieren, wiederholen wir die Trainingsschritte mehrmals, während wir die Leistung des Modells verfolgen. Idealerweise sollten wir sehen, dass der Verlust über die Epochen abnimmt.
Swipe to start coding
Erstellen Sie ein neuronales Netzwerk, das darauf ausgelegt ist, die Ergebnisse der XOR-Operation vorherzusagen. Das Netzwerk sollte aus 2 Eingabeneuronen, einer versteckten Schicht mit 2 Neuronen und einem Ausgabeneuron bestehen.
- Beginnen Sie mit der Einrichtung der anfänglichen Gewichte und Biases. Die Gewichte sollten mit einer Normalverteilung initialisiert werden, und die Biases sollten alle auf null initialisiert werden. Verwenden Sie die Hyperparameter
input_size,hidden_sizeundoutput_size, um die entsprechenden Formen für diese Tensoren zu definieren. - Verwenden Sie einen Funktions-Dekorator, um die Funktion
train_step()in einen TensorFlow-Graphen zu transformieren. - Führen Sie die Vorwärtsausbreitung durch sowohl die versteckte als auch 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.
- Ändern Sie die Gewichte und Biases basierend auf ihren jeweiligen Gradienten. Integrieren Sie die
learning_ratein diesen Anpassungsprozess, um das Ausmaß jeder Aktualisierung zu steuern.
Lösung
Fazit
Da die XOR-Funktion eine relativ einfache Aufgabe ist, benötigen wir in diesem Stadium keine fortgeschrittenen Techniken wie Hyperparameter-Tuning, Datensatzaufteilung oder den Aufbau komplexer Datenpipelines. Diese Übung ist nur ein Schritt in Richtung des Aufbaus anspruchsvollerer neuronaler Netzwerke für reale Anwendungen.
Das Beherrschen dieser Grundlagen ist entscheidend, bevor wir in fortgeschrittene Techniken zum Aufbau neuronaler Netzwerke eintauchen in den kommenden Kursen, in denen wir die Keras-Bibliothek verwenden und Methoden zur Verbesserung der Modellqualität mit den umfangreichen Funktionen von TensorFlow erkunden werden.
Wechseln Sie zum Desktop, um in der realen Welt zu übenFahren Sie dort fort, wo Sie sind, indem Sie eine der folgenden Optionen verwendenDanke für Ihr Feedback!
Implementierung Eines Neuronalen Netzwerks
Grundlegender Überblick über neuronale Netze
Sie haben nun einen Punkt erreicht, an dem Sie mit dem grundlegenden Wissen über TensorFlow ausgestattet sind, um eigene neuronale Netze zu erstellen. Während die meisten neuronalen Netze in der realen Welt komplex sind und typischerweise mit High-Level-Bibliotheken wie Keras erstellt werden, werden wir ein einfaches mit grundlegenden TensorFlow-Tools konstruieren. Dieser Ansatz gibt uns praktische Erfahrung mit niedrigstufiger Tensor-Manipulation und hilft uns, die zugrunde liegenden Prozesse zu verstehen.
In früheren Kursen wie Einführung in neuronale Netze erinnern Sie sich vielleicht an die Zeit und Mühe, die es gekostet hat, selbst ein einfaches neuronales Netz zu bauen, indem jeder Neuron einzeln behandelt wurde.
TensorFlow vereinfacht diesen Prozess erheblich. Durch die Nutzung von Tensors können wir komplexe Berechnungen kapseln, was den Bedarf an komplizierter Codierung reduziert. Unsere Hauptaufgabe besteht darin, eine sequenzielle Pipeline von Tensoroperationen einzurichten.
Hier ist eine kurze Auffrischung der Schritte, um einen Trainingsprozess für ein neuronales Netzwerk in Gang zu setzen:
Datenvorbereitung und Modellerstellung
Die Anfangsphase des Trainings eines neuronalen Netzwerks umfasst die Vorbereitung der Daten, einschließlich sowohl der Eingaben als auch der Ausgaben, von denen das Netzwerk lernen wird. Zusätzlich werden wir die Hyperparameter des Modells festlegen - dies sind die Parameter, die während des gesamten Trainingsprozesses konstant bleiben. Wir initialisieren auch die Gewichte, die typischerweise aus einer Normalverteilung gezogen werden, und die Biases, die oft auf null gesetzt werden.
Vorwärtspropagation
In der Vorwärtspropagation folgt jede Schicht des Netzwerks typischerweise diesen Schritten:
- Multiplizieren Sie die Eingabe der Schicht mit ihren Gewichten;
- Fügen Sie ein Bias zu dem Ergebnis hinzu;
- Wenden Sie eine Aktivierungsfunktion auf diese Summe an.
Dann können wir den Verlust berechnen.
Rückwärtspropagation
Der nächste Schritt ist die Rückwärtspropagation, bei der wir die Gewichte und Verzerrungen anpassen basierend auf ihrem Einfluss auf den Verlust. Dieser Einfluss wird durch den Gradienten dargestellt, den TensorFlows Gradient Tape automatisch berechnet. Wir aktualisieren die Gewichte und Verzerrungen, indem wir den Gradienten, skaliert mit der Lernrate, subtrahieren.
Trainingsschleife
Um das neuronale Netzwerk effektiv zu trainieren, wiederholen wir die Trainingsschritte mehrmals, während wir die Leistung des Modells verfolgen. Idealerweise sollten wir sehen, dass der Verlust über die Epochen abnimmt.
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Erstellen Sie ein neuronales Netzwerk, das darauf ausgelegt ist, die Ergebnisse der XOR-Operation vorherzusagen. Das Netzwerk sollte aus 2 Eingabeneuronen, einer versteckten Schicht mit 2 Neuronen und einem Ausgabeneuron bestehen.
- Beginnen Sie mit der Einrichtung der anfänglichen Gewichte und Biases. Die Gewichte sollten mit einer Normalverteilung initialisiert werden, und die Biases sollten alle auf null initialisiert werden. Verwenden Sie die Hyperparameter
input_size,hidden_sizeundoutput_size, um die entsprechenden Formen für diese Tensoren zu definieren. - Verwenden Sie einen Funktions-Dekorator, um die Funktion
train_step()in einen TensorFlow-Graphen zu transformieren. - Führen Sie die Vorwärtsausbreitung durch sowohl die versteckte als auch 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.
- Ändern Sie die Gewichte und Biases basierend auf ihren jeweiligen Gradienten. Integrieren Sie die
learning_ratein diesen Anpassungsprozess, um das Ausmaß jeder Aktualisierung zu steuern.
Lösung
Fazit
Da die XOR-Funktion eine relativ einfache Aufgabe ist, benötigen wir in diesem Stadium keine fortgeschrittenen Techniken wie Hyperparameter-Tuning, Datensatzaufteilung oder den Aufbau komplexer Datenpipelines. Diese Übung ist nur ein Schritt in Richtung des Aufbaus anspruchsvollerer neuronaler Netzwerke für reale Anwendungen.
Das Beherrschen dieser Grundlagen ist entscheidend, bevor wir in fortgeschrittene Techniken zum Aufbau neuronaler Netzwerke eintauchen in den kommenden Kursen, in denen wir die Keras-Bibliothek verwenden und Methoden zur Verbesserung der Modellqualität mit den umfangreichen Funktionen von TensorFlow erkunden werden.
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