Neuroverkon käsite

Neuroni on neuroverkon perustavanlaatuinen tiedonkäsittely-yksikkö. Se vastaanottaa syötteitä, käsittelee ne ja tuottaa ulostulon.

Jokaiselle neuronin syötteelle annetaan painokerroin, joka määrittää sen merkityksen laskennassa. Bias on lisäparametri, joka auttaa siirtämään neuronin ulostuloa ja tarjoaa joustavuutta oppimismallien muodostamiseen.

Neuroverkon opettaminen tarkoittaa näiden painojen ja bias-arvojen säätämistä virheiden minimoimiseksi ja tarkkuuden parantamiseksi.

Aktivointifunktio muuntaa painotettujen syötteiden summan neuronin ulostuloksi. Yleisiä aktivointifunktioita ovat:

1. Sigmoidifunktio: tuottaa arvoja välillä 0 ja 1, hyödyllinen binääriluokittelussa;
2. ReLU (Rectified Linear Unit): mahdollistaa syvien verkkojen tehokkaan koulutuksen;
3. Hyperbolinen tangentti (tanh): tuottaa arvoja välillä -1 ja 1, sopii nollakeskitetylle datalle.

Eteenpäinlevitys-vaiheessa tieto kulkee syötekerroksesta piilokerrosten kautta ulostulokerrokseen, jossa tehdään ennuste tai päätelmä.

Ennusteiden parantamiseksi käytetään takaisinkytkentää (backpropagation). Tässä prosessissa virhetieto kulkee verkossa taaksepäin, jolloin painoja säädetään virheiden pienentämiseksi.

Neuroverkon rakentaminen alusta alkaen

Monikerrosperseptroni (MLP) koostuu useista kerroksista:

1. Syötekerros: vastaanottaa syötteen;
2. Piilokerrokset: käsittelevät tietoa ja tunnistavat malleja;
3. Ulostulokerros: tuottaa lopullisen ennusteen tai luokituksen.

Jokaisessa kerroksessa on useita neuroneita, ja yhden kerroksen ulostulo toimii seuraavan kerroksen syötteenä.

Takaisinkytkentä sisältää eteenpäinlevityksen, virheen laskennan, gradientin laskennan sekä painojen ja bias-arvojen säätämisen.

Oppimisnopeus on keskeinen parametri gradienttilaskennassa (gradient descent), ja se määrittää, kuinka paljon painoja päivitetään koulutuksen aikana. Suurempi oppimisnopeus nopeuttaa koulutusta, mutta voi johtaa tärkeiden mallien ohittamiseen, kun taas pienempi oppimisnopeus mahdollistaa tarkemman oppimisen, mutta voi hidastaa lähentymistä.

Mallin suorituskykyä voidaan arvioida useilla tavoilla, kuten:

• Tarkkuus: mittaa oikeiden ennusteiden prosenttiosuuden;
• Keskimääräinen neliövirhe (MSE): arvioi virhettä regressiotehtävissä;
• Ristiinentropia: yleisesti käytetty luokittelutehtävissä.

Neuroverkon toteutus Scikit-Learnilla

Ensimmäinen vaihe on mallin luominen:

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

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

Kun malli on luotu, se tulee opettaa opetusdatalla:

model.fit(X_train, y_train)

Lopuksi voidaan tehdä ennusteita, esimerkiksi testidatalla:

y_pred = model.predict(X_test)

Yhteenveto

Valittaessa perinteisten mallien ja neuroverkkojen välillä tulee ottaa huomioon aineiston koko, ongelman monimutkaisuus ja tulkittavuus.

Yleisiä neuroverkkojen tyyppejä ovat seuraavat:

Suositut syväoppimiskirjastot:

• TensorFlow: Googlen syväoppimiskehys skaalautuvaan koneoppimiseen;
• PyTorch: joustava, dynaaminen syväoppimiskirjasto, jota käytetään laajasti tutkimuksessa ja tuotannossa.