Konseptet med et nevralt nettverk

En nevron er den grunnleggende enheten for informasjonsbehandling i et nevralt nettverk. Den mottar input, behandler dem og produserer en output.

Hver input til et nevron tildeles en vekt, som bestemmer hvor viktig den er i beregningen. En bias er en tilleggsparameter som hjelper til med å forskyve nevronets output, og gir fleksibilitet i læringsmønstre.

Trening av et nevralt nettverk innebærer å justere disse vektene og biasene for å minimere feil og forbedre nøyaktigheten.

Aktiveringsfunksjonen transformerer summen av vektede input til nevronets output. Vanlige aktiveringsfunksjoner inkluderer:

1. Sigmoid-funksjon: gir verdier mellom 0 og 1, nyttig for binær klassifisering;
2. ReLU (Rectified Linear Unit): hjelper dype nettverk å trenes effektivt;
3. Hyperbolsk tangens (tanh): gir verdier mellom -1 og 1, noe som gjør den nyttig for datasett sentrert rundt null.

Under fremoverpropagering flyter informasjon fra inputlaget gjennom skjulte lag til outputlaget, hvor en prediksjon eller slutning gjøres.

For å forbedre prediksjoner brukes bakpropagering. Denne prosessen sprer feilinformasjons bakover gjennom nettverket og justerer vektene for å redusere feil.

Bygging av et nevralt nettverk fra bunnen av

En multilags perseptron (MLP) består av flere lag:

1. Inputlag: mottar inputdata;
2. Skjulte lag: behandler dataene og trekker ut mønstre;
3. Outputlag: produserer den endelige prediksjonen eller klassifiseringen.

Hvert lag inneholder flere nevroner, og output fra ett lag fungerer som input til det neste.

Bakpropagering består av fremoverpropagering, feilberegning, gradientberegning og justering av vekter og bias.

Læringsraten er en sentral parameter i gradient descent, og styrer hvor mye vektene oppdateres under trening. En høyere læringsrate øker treningshastigheten, men kan føre til at modellen overser viktige mønstre, mens en lavere læringsrate gir mer presis læring, men kan gjøre at konvergensen går saktere.

Det finnes flere måter å evaluere modellens ytelse på, inkludert:

• Nøyaktighet: måler prosentandelen korrekte prediksjoner;
• Mean Squared Error (MSE): evaluerer feil for regresjonsoppgaver;
• Kryssentropi: ofte brukt for klassifiseringsproblemer.

Implementering av nevralt nettverk med Scikit-Learn

Første trinn er å opprette en modell:

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

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

Når modellen er opprettet, trenes den på treningssettet:

model.fit(X_train, y_train)

Til slutt kan prediksjoner utføres, for eksempel på et testsett:

y_pred = model.predict(X_test)

Konklusjon

Når du skal velge mellom tradisjonelle modeller og nevrale nettverk, bør du vurdere datasettets størrelse, problemets kompleksitet og tolkbarhet.

Vanlige typer nevrale nettverk er følgende:

Populære dyp læring-biblioteker:

• TensorFlow: Googles rammeverk for dyp læring og skalerbar maskinlæring;
• PyTorch: et fleksibelt, dynamisk bibliotek for dyp læring som er mye brukt i forskning og produksjon.