Neuroverkon Toteutus
Perustason neuroverkon yleiskatsaus
Olet nyt saavuttanut vaiheen, jossa sinulla on olennaiset TensorFlow-taidot neuroverkkojen luomiseen itsenäisesti. Vaikka useimmat todelliset neuroverkot ovat monimutkaisia ja rakennetaan yleensä korkean tason kirjastoilla kuten Keras, rakennamme tässä yksinkertaisen verkon käyttäen perustason TensorFlow-työkaluja. Tämä lähestymistapa tarjoaa käytännön kokemusta matalan tason tensorien käsittelystä, mikä auttaa ymmärtämään taustalla olevia prosesseja.
Aiemmilla kursseilla, kuten Johdatus neuroverkkoihin, saatat muistaa, kuinka paljon aikaa ja vaivaa yksinkertaisen neuroverkon rakentaminen vaati, kun jokainen neuroni käsiteltiin erikseen.
TensorFlow yksinkertaistaa tätä prosessia merkittävästi. Hyödyntämällä tensoreita voidaan kapseloida monimutkaisia laskutoimituksia, mikä vähentää monimutkaisen koodin tarvetta. Päätehtävänä on rakentaa johdonmukainen tensoritoimintojen ketju.
Tässä lyhyt kertaus vaiheista, joilla neuroverkon koulutusprosessi saadaan käyntiin:
Datan valmistelu ja mallin luominen
Neuroverkon koulutuksen alkuvaiheessa suoritetaan datan valmistelu, joka kattaa sekä syötteet että tulosteet, joista verkko oppii. Lisäksi määritellään mallin hyperparametrit – nämä ovat parametreja, jotka pysyvät vakioina koko koulutusprosessin ajan. Painot alustetaan, tyypillisesti normaalijakaumasta, ja bias-termit asetetaan usein nollaan.
Eteenpäin suuntautuva laskenta
Eteenpäin suuntautuvassa laskennassa jokainen verkon kerros noudattaa tyypillisesti seuraavia vaiheita:
- Kerroksen syötteen kertominen sen painoilla.
- Biasin lisääminen tulokseen.
- Aktivointifunktion soveltaminen tähän summaan.
Tämän jälkeen voidaan laskea häviö.
Takaisinkytkentä
Seuraava vaihe on takaisinkytkentä, jossa painoja ja biaseja säädetään niiden vaikutuksen perusteella häviöön. Tämä vaikutus esitetään gradienttina, jonka TensorFlow'n Gradient Tape laskee automaattisesti. Painoja ja biaseja päivitetään vähentämällä gradientti, kerrottuna oppimisnopeudella.
Koulutussilmukka
Neuroverkon tehokkaaseen kouluttamiseen koulutusvaiheet toistetaan useita kertoja samalla, kun mallin suorituskykyä seurataan. Ihanteellisesti häviön tulisi pienentyä epookkien aikana.
Swipe to start coding
Luo neuroverkko, joka on suunniteltu ennustamaan XOR-operaation tuloksia. Verkossa tulee olla 2 syöteneuronia, piilokerros, jossa on 2 neuronia, sekä 1 ulostuloneuroni.
- Aloita alkuperäisten painojen ja biasien asettamisella. Painot tulee alustaa normaalijakaumaa käyttäen ja biasit alustetaan kaikki nollaksi. Käytä hyperparametreja
input_size,hidden_sizejaoutput_sizemäärittääksesi tensorien oikeat muodot. - Hyödynnä funktiokoristetta muuntaaksesi
train_step()-funktion TensorFlow'n grafiksi. - Suorita eteenpäinlevitys sekä piilo- että ulostulokerroksen läpi. Käytä sigmoid-aktivointifunktiota.
- Määritä gradientit selvittääksesi, miten kukin paino ja bias vaikuttaa tappioon. Varmista, että gradientit lasketaan oikeassa järjestyksessä vastaamaan ulostulomuuttujien nimiä.
- Muokkaa painoja ja biaseja niiden vastaavien gradienttien perusteella. Ota huomioon
learning_ratepäivitysprosessissa, jotta voit hallita kunkin päivityksen suuruutta.
Ratkaisu
Yhteenveto
Koska XOR-funktio on suhteellisen yksinkertainen tehtävä, tässä vaiheessa ei tarvita edistyneitä tekniikoita, kuten hyperparametrien säätöä, aineiston jakamista tai monimutkaisten dataputkien rakentamista. Tämä harjoitus on vain askel kohti kehittyneempien neuroverkkojen rakentamista todellisiin sovelluksiin.
Näiden perusteiden hallinta on olennaista ennen siirtymistä kehittyneisiin neuroverkkorakennetekniikoihin tulevilla kursseilla, joissa käytämme Keras-kirjastoa ja tutkimme tapoja parantaa mallin laatua TensorFlow'n monipuolisten ominaisuuksien avulla.
Kiitos palautteestasi!
single
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Can you explain what forward and backward propagation mean in simple terms?
What is the purpose of using activation functions in neural networks?
How does TensorFlow's Gradient Tape help with training neural networks?
Awesome!
Completion rate improved to 5.56Neuroverkon Toteutus
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Perustason neuroverkon yleiskatsaus
Olet nyt saavuttanut vaiheen, jossa sinulla on olennaiset TensorFlow-taidot neuroverkkojen luomiseen itsenäisesti. Vaikka useimmat todelliset neuroverkot ovat monimutkaisia ja rakennetaan yleensä korkean tason kirjastoilla kuten Keras, rakennamme tässä yksinkertaisen verkon käyttäen perustason TensorFlow-työkaluja. Tämä lähestymistapa tarjoaa käytännön kokemusta matalan tason tensorien käsittelystä, mikä auttaa ymmärtämään taustalla olevia prosesseja.
Aiemmilla kursseilla, kuten Johdatus neuroverkkoihin, saatat muistaa, kuinka paljon aikaa ja vaivaa yksinkertaisen neuroverkon rakentaminen vaati, kun jokainen neuroni käsiteltiin erikseen.
TensorFlow yksinkertaistaa tätä prosessia merkittävästi. Hyödyntämällä tensoreita voidaan kapseloida monimutkaisia laskutoimituksia, mikä vähentää monimutkaisen koodin tarvetta. Päätehtävänä on rakentaa johdonmukainen tensoritoimintojen ketju.
Tässä lyhyt kertaus vaiheista, joilla neuroverkon koulutusprosessi saadaan käyntiin:
Datan valmistelu ja mallin luominen
Neuroverkon koulutuksen alkuvaiheessa suoritetaan datan valmistelu, joka kattaa sekä syötteet että tulosteet, joista verkko oppii. Lisäksi määritellään mallin hyperparametrit – nämä ovat parametreja, jotka pysyvät vakioina koko koulutusprosessin ajan. Painot alustetaan, tyypillisesti normaalijakaumasta, ja bias-termit asetetaan usein nollaan.
Eteenpäin suuntautuva laskenta
Eteenpäin suuntautuvassa laskennassa jokainen verkon kerros noudattaa tyypillisesti seuraavia vaiheita:
- Kerroksen syötteen kertominen sen painoilla.
- Biasin lisääminen tulokseen.
- Aktivointifunktion soveltaminen tähän summaan.
Tämän jälkeen voidaan laskea häviö.
Takaisinkytkentä
Seuraava vaihe on takaisinkytkentä, jossa painoja ja biaseja säädetään niiden vaikutuksen perusteella häviöön. Tämä vaikutus esitetään gradienttina, jonka TensorFlow'n Gradient Tape laskee automaattisesti. Painoja ja biaseja päivitetään vähentämällä gradientti, kerrottuna oppimisnopeudella.
Koulutussilmukka
Neuroverkon tehokkaaseen kouluttamiseen koulutusvaiheet toistetaan useita kertoja samalla, kun mallin suorituskykyä seurataan. Ihanteellisesti häviön tulisi pienentyä epookkien aikana.
Swipe to start coding
Luo neuroverkko, joka on suunniteltu ennustamaan XOR-operaation tuloksia. Verkossa tulee olla 2 syöteneuronia, piilokerros, jossa on 2 neuronia, sekä 1 ulostuloneuroni.
- Aloita alkuperäisten painojen ja biasien asettamisella. Painot tulee alustaa normaalijakaumaa käyttäen ja biasit alustetaan kaikki nollaksi. Käytä hyperparametreja
input_size,hidden_sizejaoutput_sizemäärittääksesi tensorien oikeat muodot. - Hyödynnä funktiokoristetta muuntaaksesi
train_step()-funktion TensorFlow'n grafiksi. - Suorita eteenpäinlevitys sekä piilo- että ulostulokerroksen läpi. Käytä sigmoid-aktivointifunktiota.
- Määritä gradientit selvittääksesi, miten kukin paino ja bias vaikuttaa tappioon. Varmista, että gradientit lasketaan oikeassa järjestyksessä vastaamaan ulostulomuuttujien nimiä.
- Muokkaa painoja ja biaseja niiden vastaavien gradienttien perusteella. Ota huomioon
learning_ratepäivitysprosessissa, jotta voit hallita kunkin päivityksen suuruutta.
Ratkaisu
Yhteenveto
Koska XOR-funktio on suhteellisen yksinkertainen tehtävä, tässä vaiheessa ei tarvita edistyneitä tekniikoita, kuten hyperparametrien säätöä, aineiston jakamista tai monimutkaisten dataputkien rakentamista. Tämä harjoitus on vain askel kohti kehittyneempien neuroverkkojen rakentamista todellisiin sovelluksiin.
Näiden perusteiden hallinta on olennaista ennen siirtymistä kehittyneisiin neuroverkkorakennetekniikoihin tulevilla kursseilla, joissa käytämme Keras-kirjastoa ja tutkimme tapoja parantaa mallin laatua TensorFlow'n monipuolisten ominaisuuksien avulla.
Vaihda työpöytään todellista harjoitusta vartenJatka siitä, missä olet käyttämällä jotakin alla olevista vaihtoehdoistaKiitos palautteestasi!
single
