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 dens betydning 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 data 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 sender feilinformasjons bakover gjennom nettverket og justerer vektene for å redusere feil.

Bygging av et nevralt nettverk fra bunnen av

Et 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 konvergensen tregere.

Det finnes flere måter å evaluere en modells ytelse på, inkludert:

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

Implementering av et nevralt nettverk med Scikit-Learn

Første steg 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, skal den trenes på treningssettet:

model.fit(X_train, y_train)

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

y_pred = model.predict(X_test)

Konklusjon

Ved valg mellom tradisjonelle modeller og nevrale nettverk, bør datasettets størrelse, problemets kompleksitet og tolkbarhet vurderes.

Vanlige typer nevrale nettverk inkluderer følgende:

Populære dyp læring-biblioteker:

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