Implementering av Nevralt Nettverk
Grunnleggende oversikt over nevrale nettverk
Du har nå kommet til et punkt hvor du har den nødvendige kunnskapen om TensorFlow for å lage nevrale nettverk på egen hånd. Selv om de fleste nevrale nettverk i praksis er komplekse og vanligvis bygges ved hjelp av høy-nivå biblioteker som Keras, skal vi konstruere et enkelt nettverk ved bruk av grunnleggende TensorFlow-verktøy. Denne tilnærmingen gir oss praktisk erfaring med lav-nivå tensor-manipulering, noe som hjelper oss å forstå de underliggende prosessene.
I tidligere kurs som Introduksjon til nevrale nettverk, husker du kanskje hvor mye tid og arbeid det tok å bygge selv et enkelt nevralt nettverk, der hver nevron ble behandlet individuelt.
TensorFlow forenkler denne prosessen betydelig. Ved å bruke tensorer kan du innkapsle komplekse beregninger, noe som reduserer behovet for innviklet koding. Hovedoppgaven vår er å sette opp en sekvensiell kjede av tensor-operasjoner.
Her er en kort oppsummering av stegene for å få i gang en treningsprosess for et nevralt nettverk:
Datapreparering og modellopprettelse
Den innledende fasen av å trene et nevralt nettverk innebærer å forberede dataene, som omfatter både input og output som nettverket skal lære fra. I tillegg fastsettes modellens hyperparametre – dette er parametere som forblir konstante gjennom hele treningsprosessen. Vektene initialiseres, vanligvis trukket fra en normalfordeling, og biasene, som ofte settes til null.
Fremoverpropagasjon
I fremoverpropagasjon følger hvert lag i nettverket vanligvis disse trinnene:
- Multipliser lagets input med dets vekter.
- Legg til en bias til resultatet.
- Bruk en aktiveringsfunksjon på denne summen.
Deretter kan tap beregnes.
Bakoverpropagasjon
Neste steg er bakoverpropagasjon, hvor vi justerer vektene og biasene basert på deres innflytelse på tapet. Denne innflytelsen er representert av gradienten, som TensorFlows Gradient Tape beregner automatisk. Vi oppdaterer vektene og biasene ved å trekke fra gradienten, skalert med læringsraten.
Treningssløyfe
For å trene nevrale nettverk effektivt, gjentas treningsstegene flere ganger mens modellens ytelse overvåkes. Ideelt sett bør tapet reduseres over epoker.
Swipe to start coding
Lag et nevralt nettverk designet for å forutsi utfallene av XOR-operasjonen. Nettverket skal bestå av 2 input-nevroner, et skjult lag med 2 nevroner, og 1 output-nevron.
- Start med å sette opp initiale vekter og biaser. Vektene skal initialiseres ved hjelp av en normalfordeling, og biasene skal alle initialiseres til null. Bruk hyperparametrene
input_size,hidden_sizeogoutput_sizefor å definere riktige former for disse tensorene. - Benytt en funksjonsdekoratør for å gjøre om
train_step()-funksjonen til en TensorFlow graf. - Utfør fremoverpropagering gjennom både det skjulte og utgangslaget i nettverket. Bruk sigmoid aktiveringsfunksjon.
- Bestem gradientene for å forstå hvordan hver vekt og bias påvirker tapet. Sørg for at gradientene beregnes i riktig rekkefølge, tilsvarende navnene på utgangsvariablene.
- Endre vektene og biasene basert på deres tilsvarende gradienter. Inkluder
learning_ratei denne justeringsprosessen for å kontrollere størrelsen på hver oppdatering.
Løsning
Konklusjon
Siden XOR-funksjonen er en relativt enkel oppgave, er det ikke behov for avanserte teknikker som hyperparameterjustering, datasett-deling eller å bygge komplekse datapipelines på dette stadiet. Denne øvelsen er bare et steg mot å bygge mer sofistikerte nevrale nettverk for virkelige applikasjoner.
Å mestre disse grunnleggende prinsippene er avgjørende før man går videre til avanserte teknikker for konstruksjon av nevrale nettverk i kommende kurs, hvor vi vil bruke Keras-biblioteket og utforske metoder for å forbedre modellkvaliteten med TensorFlows omfattende funksjoner.
Takk for tilbakemeldingene dine!
single
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
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 5.56Implementering av Nevralt Nettverk
Sveip for å vise menyen
Grunnleggende oversikt over nevrale nettverk
Du har nå kommet til et punkt hvor du har den nødvendige kunnskapen om TensorFlow for å lage nevrale nettverk på egen hånd. Selv om de fleste nevrale nettverk i praksis er komplekse og vanligvis bygges ved hjelp av høy-nivå biblioteker som Keras, skal vi konstruere et enkelt nettverk ved bruk av grunnleggende TensorFlow-verktøy. Denne tilnærmingen gir oss praktisk erfaring med lav-nivå tensor-manipulering, noe som hjelper oss å forstå de underliggende prosessene.
I tidligere kurs som Introduksjon til nevrale nettverk, husker du kanskje hvor mye tid og arbeid det tok å bygge selv et enkelt nevralt nettverk, der hver nevron ble behandlet individuelt.
TensorFlow forenkler denne prosessen betydelig. Ved å bruke tensorer kan du innkapsle komplekse beregninger, noe som reduserer behovet for innviklet koding. Hovedoppgaven vår er å sette opp en sekvensiell kjede av tensor-operasjoner.
Her er en kort oppsummering av stegene for å få i gang en treningsprosess for et nevralt nettverk:
Datapreparering og modellopprettelse
Den innledende fasen av å trene et nevralt nettverk innebærer å forberede dataene, som omfatter både input og output som nettverket skal lære fra. I tillegg fastsettes modellens hyperparametre – dette er parametere som forblir konstante gjennom hele treningsprosessen. Vektene initialiseres, vanligvis trukket fra en normalfordeling, og biasene, som ofte settes til null.
Fremoverpropagasjon
I fremoverpropagasjon følger hvert lag i nettverket vanligvis disse trinnene:
- Multipliser lagets input med dets vekter.
- Legg til en bias til resultatet.
- Bruk en aktiveringsfunksjon på denne summen.
Deretter kan tap beregnes.
Bakoverpropagasjon
Neste steg er bakoverpropagasjon, hvor vi justerer vektene og biasene basert på deres innflytelse på tapet. Denne innflytelsen er representert av gradienten, som TensorFlows Gradient Tape beregner automatisk. Vi oppdaterer vektene og biasene ved å trekke fra gradienten, skalert med læringsraten.
Treningssløyfe
For å trene nevrale nettverk effektivt, gjentas treningsstegene flere ganger mens modellens ytelse overvåkes. Ideelt sett bør tapet reduseres over epoker.
Swipe to start coding
Lag et nevralt nettverk designet for å forutsi utfallene av XOR-operasjonen. Nettverket skal bestå av 2 input-nevroner, et skjult lag med 2 nevroner, og 1 output-nevron.
- Start med å sette opp initiale vekter og biaser. Vektene skal initialiseres ved hjelp av en normalfordeling, og biasene skal alle initialiseres til null. Bruk hyperparametrene
input_size,hidden_sizeogoutput_sizefor å definere riktige former for disse tensorene. - Benytt en funksjonsdekoratør for å gjøre om
train_step()-funksjonen til en TensorFlow graf. - Utfør fremoverpropagering gjennom både det skjulte og utgangslaget i nettverket. Bruk sigmoid aktiveringsfunksjon.
- Bestem gradientene for å forstå hvordan hver vekt og bias påvirker tapet. Sørg for at gradientene beregnes i riktig rekkefølge, tilsvarende navnene på utgangsvariablene.
- Endre vektene og biasene basert på deres tilsvarende gradienter. Inkluder
learning_ratei denne justeringsprosessen for å kontrollere størrelsen på hver oppdatering.
Løsning
Konklusjon
Siden XOR-funksjonen er en relativt enkel oppgave, er det ikke behov for avanserte teknikker som hyperparameterjustering, datasett-deling eller å bygge komplekse datapipelines på dette stadiet. Denne øvelsen er bare et steg mot å bygge mer sofistikerte nevrale nettverk for virkelige applikasjoner.
Å mestre disse grunnleggende prinsippene er avgjørende før man går videre til avanserte teknikker for konstruksjon av nevrale nettverk i kommende kurs, hvor vi vil bruke Keras-biblioteket og utforske metoder for å forbedre modellkvaliteten med TensorFlows omfattende funksjoner.
Bytt til skrivebordet for virkelighetspraksisFortsett der du er med et av alternativene nedenforTakk for tilbakemeldingene dine!
single
