Implémentation de Réseau de Neurones
Aperçu de base du réseau de neurones
Vous avez désormais atteint un niveau où vous possédez les connaissances essentielles sur TensorFlow pour créer des réseaux de neurones de manière autonome. Bien que la plupart des réseaux de neurones utilisés en pratique soient complexes et généralement construits à l'aide de bibliothèques de haut niveau comme Keras, nous allons en construire un basique en utilisant les outils fondamentaux de TensorFlow. Cette méthode offre une expérience pratique de la manipulation de tenseurs à bas niveau, ce qui permet de mieux comprendre les processus sous-jacents.
Dans des cours précédents comme Introduction to Neural Networks, vous vous souvenez peut-être du temps et des efforts nécessaires pour construire même un simple réseau de neurones, en traitant chaque neurone individuellement.
TensorFlow simplifie considérablement ce processus. En exploitant les tenseurs, il est possible de regrouper des calculs complexes, ce qui réduit la nécessité d'une programmation détaillée. La tâche principale consiste à mettre en place une chaîne séquentielle d'opérations sur les tenseurs.
Voici un bref rappel des étapes pour lancer le processus d'entraînement d'un réseau de neurones :
Préparation des données et création du modèle
La première étape de l'entraînement d'un réseau de neurones consiste à préparer les données, ce qui inclut à la fois les entrées et les sorties sur lesquelles le réseau va apprendre. De plus, les hyperparamètres du modèle sont définis - il s'agit des paramètres qui restent constants pendant tout le processus d'entraînement. Les poids sont initialisés, généralement à partir d'une distribution normale, et les biais, qui sont souvent initialisés à zéro.
Propagation avant
Lors de la propagation avant, chaque couche du réseau suit généralement les étapes suivantes :
- Multiplier l'entrée de la couche par ses poids.
- Ajouter un biais au résultat.
- Appliquer une fonction d'activation à cette somme.
Ensuite, la perte peut être calculée.
Propagation arrière
L'étape suivante est la propagation arrière, où l'on ajuste les poids et les biais en fonction de leur influence sur la perte. Cette influence est représentée par le gradient, que le Gradient Tape de TensorFlow calcule automatiquement. Nous mettons à jour les poids et les biais en soustrayant le gradient, pondéré par le taux d'apprentissage.
Boucle d'entraînement
Pour entraîner efficacement le réseau de neurones, les étapes d'entraînement sont répétées plusieurs fois tout en surveillant les performances du modèle. Idéalement, la perte doit diminuer au fil des époques.
Swipe to start coding
Créer un réseau de neurones conçu pour prédire les résultats de l'opération XOR. Le réseau doit comporter 2 neurones d'entrée, une couche cachée de 2 neurones et 1 neurone de sortie.
- Commencez par initialiser les poids et les biais. Les poids doivent être initialisés à l'aide d'une distribution normale, et tous les biais doivent être initialisés à zéro. Utilisez les hyperparamètres
input_size,hidden_sizeetoutput_sizepour définir les formes appropriées de ces tenseurs. - Utilisez un décorateur de fonction pour transformer la fonction
train_step()en un graphe TensorFlow. - Effectuez la propagation avant à travers les couches cachée et de sortie du réseau. Utilisez la fonction d'activation sigmoïde.
- Déterminez les gradients afin de comprendre l'impact de chaque poids et biais sur la perte. Assurez-vous que les gradients sont calculés dans le bon ordre, correspondant aux noms des variables de sortie.
- Modifiez les poids et les biais en fonction de leurs gradients respectifs. Intégrez le
learning_ratedans ce processus d'ajustement pour contrôler l'ampleur de chaque mise à jour.
Solution
Conclusion
Comme la fonction XOR constitue une tâche relativement simple, il n'est pas nécessaire d'utiliser des techniques avancées telles que l'ajustement des hyperparamètres, la division du jeu de données ou la création de pipelines de données complexes à ce stade. Cet exercice représente simplement une étape vers la construction de réseaux de neurones plus sophistiqués pour des applications réelles.
La maîtrise de ces bases est essentielle avant d'aborder les techniques avancées de construction de réseaux de neurones dans les prochains cours, où nous utiliserons la bibliothèque Keras et explorerons des méthodes pour améliorer la qualité du modèle grâce aux fonctionnalités avancées de TensorFlow.
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Vous avez désormais atteint un niveau où vous possédez les connaissances essentielles sur TensorFlow pour créer des réseaux de neurones de manière autonome. Bien que la plupart des réseaux de neurones utilisés en pratique soient complexes et généralement construits à l'aide de bibliothèques de haut niveau comme Keras, nous allons en construire un basique en utilisant les outils fondamentaux de TensorFlow. Cette méthode offre une expérience pratique de la manipulation de tenseurs à bas niveau, ce qui permet de mieux comprendre les processus sous-jacents.
Dans des cours précédents comme Introduction to Neural Networks, vous vous souvenez peut-être du temps et des efforts nécessaires pour construire même un simple réseau de neurones, en traitant chaque neurone individuellement.
TensorFlow simplifie considérablement ce processus. En exploitant les tenseurs, il est possible de regrouper des calculs complexes, ce qui réduit la nécessité d'une programmation détaillée. La tâche principale consiste à mettre en place une chaîne séquentielle d'opérations sur les tenseurs.
Voici un bref rappel des étapes pour lancer le processus d'entraînement d'un réseau de neurones :
Préparation des données et création du modèle
La première étape de l'entraînement d'un réseau de neurones consiste à préparer les données, ce qui inclut à la fois les entrées et les sorties sur lesquelles le réseau va apprendre. De plus, les hyperparamètres du modèle sont définis - il s'agit des paramètres qui restent constants pendant tout le processus d'entraînement. Les poids sont initialisés, généralement à partir d'une distribution normale, et les biais, qui sont souvent initialisés à zéro.
Propagation avant
Lors de la propagation avant, chaque couche du réseau suit généralement les étapes suivantes :
- Multiplier l'entrée de la couche par ses poids.
- Ajouter un biais au résultat.
- Appliquer une fonction d'activation à cette somme.
Ensuite, la perte peut être calculée.
Propagation arrière
L'étape suivante est la propagation arrière, où l'on ajuste les poids et les biais en fonction de leur influence sur la perte. Cette influence est représentée par le gradient, que le Gradient Tape de TensorFlow calcule automatiquement. Nous mettons à jour les poids et les biais en soustrayant le gradient, pondéré par le taux d'apprentissage.
Boucle d'entraînement
Pour entraîner efficacement le réseau de neurones, les étapes d'entraînement sont répétées plusieurs fois tout en surveillant les performances du modèle. Idéalement, la perte doit diminuer au fil des époques.
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- Commencez par initialiser les poids et les biais. Les poids doivent être initialisés à l'aide d'une distribution normale, et tous les biais doivent être initialisés à zéro. Utilisez les hyperparamètres
input_size,hidden_sizeetoutput_sizepour définir les formes appropriées de ces tenseurs. - Utilisez un décorateur de fonction pour transformer la fonction
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- Déterminez les gradients afin de comprendre l'impact de chaque poids et biais sur la perte. Assurez-vous que les gradients sont calculés dans le bon ordre, correspondant aux noms des variables de sortie.
- Modifiez les poids et les biais en fonction de leurs gradients respectifs. Intégrez le
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Comme la fonction XOR constitue une tâche relativement simple, il n'est pas nécessaire d'utiliser des techniques avancées telles que l'ajustement des hyperparamètres, la division du jeu de données ou la création de pipelines de données complexes à ce stade. Cet exercice représente simplement une étape vers la construction de réseaux de neurones plus sophistiqués pour des applications réelles.
La maîtrise de ces bases est essentielle avant d'aborder les techniques avancées de construction de réseaux de neurones dans les prochains cours, où nous utiliserons la bibliothèque Keras et explorerons des méthodes pour améliorer la qualité du modèle grâce aux fonctionnalités avancées de TensorFlow.
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