Implementatie van Neurale Netwerken
Basisoverzicht van Neurale Netwerken
Je hebt nu een stadium bereikt waarin je beschikt over de essentiële kennis van TensorFlow om zelfstandig neurale netwerken te creëren. Hoewel de meeste neurale netwerken in de praktijk complex zijn en doorgaans worden gebouwd met behulp van high-level bibliotheken zoals Keras, zullen we een eenvoudig netwerk opzetten met fundamentele TensorFlow-tools. Deze aanpak biedt praktische ervaring met laag-niveau tensor-manipulatie, waardoor je inzicht krijgt in de onderliggende processen.
In eerdere cursussen zoals Inleiding tot Neurale Netwerken, herinner je je wellicht de tijd en moeite die het kostte om zelfs een eenvoudig neuraal netwerk te bouwen, waarbij elke neuron afzonderlijk werd behandeld.
TensorFlow vereenvoudigt dit proces aanzienlijk. Door gebruik te maken van tensors kun je complexe berekeningen inkapselen, waardoor de noodzaak voor ingewikkelde code afneemt. De primaire taak is het opzetten van een sequentiële pijplijn van tensorbewerkingen.
Hier volgt een korte opfrissing van de stappen om een trainingsproces voor een neuraal netwerk te starten:
Gegevensvoorbereiding en Modelcreatie
De eerste fase van het trainen van een neuraal netwerk omvat het voorbereiden van de gegevens, waaronder zowel de inputs als outputs waarvan het netwerk zal leren. Daarnaast worden de hyperparameters van het model vastgesteld – dit zijn de parameters die gedurende het gehele trainingsproces constant blijven. De gewichten worden geïnitialiseerd, meestal getrokken uit een normale verdeling, en de biases, die vaak op nul worden gezet.
Voorwaartse propagatie
Bij voorwaartse propagatie doorloopt elke laag van het netwerk doorgaans de volgende stappen:
- Vermenigvuldigen van de input van de laag met de gewichten.
- Optellen van een bias bij het resultaat.
- Toepassen van een activatiefunctie op deze som.
Vervolgens kan de verliesfunctie worden berekend.
Achterwaartse propagatie
De volgende stap is achterwaartse propagatie, waarbij de gewichten en biases worden aangepast op basis van hun invloed op de verliesfunctie. Deze invloed wordt weergegeven door de gradiënt, die automatisch wordt berekend door TensorFlow's Gradient Tape. De gewichten en biases worden bijgewerkt door de gradiënt, geschaald met het leerpercentage, af te trekken.
Trainingslus
Voor een effectieve training van het neuraal netwerk worden de trainingsstappen meerdere keren herhaald, terwijl de prestaties van het model worden gevolgd. Idealiter zou de verliesfunctie over de epochs moeten afnemen.
Swipe to start coding
Maak een neuraal netwerk dat is ontworpen om de uitkomsten van de XOR-bewerking te voorspellen. Het netwerk moet bestaan uit 2 invoerneuronen, een verborgen laag met 2 neuronen en 1 uitvoerneuron.
- Begin met het initialiseren van de beginwaarden voor gewichten en biases. De gewichten dienen te worden geïnitialiseerd met een normale verdeling, en alle biases moeten worden geïnitialiseerd op nul. Gebruik de hyperparameters
input_size,hidden_sizeenoutput_sizeom de juiste vormen voor deze tensors te definiëren. - Gebruik een function decorator om de functie
train_step()om te zetten naar een TensorFlow grafiek. - Voer voorwaartse propagatie uit door zowel de verborgen als de uitvoerlaag van het netwerk. Gebruik de sigmoid activatiefunctie.
- Bepaal de gradiënten om te begrijpen hoe elk gewicht en elke bias de verliesfunctie beïnvloedt. Zorg ervoor dat de gradiënten in de juiste volgorde worden berekend, overeenkomstig met de namen van de uitvoervariabelen.
- Pas de gewichten en biases aan op basis van hun respectievelijke gradiënten. Neem de
learning_ratemee in dit aanpassingsproces om de grootte van elke update te bepalen.
Oplossing
Conclusie
Aangezien de XOR-functie een relatief eenvoudige taak is, zijn geavanceerde technieken zoals hyperparametertuning, het splitsen van datasets of het opzetten van complexe datapijplijnen op dit moment niet nodig. Deze oefening is slechts een stap richting het bouwen van meer geavanceerde neurale netwerken voor toepassingen in de praktijk.
Het beheersen van deze basisprincipes is essentieel voordat er wordt begonnen aan geavanceerde technieken voor het bouwen van neurale netwerken in de komende cursussen, waarin we de Keras-bibliotheek zullen gebruiken en methoden zullen verkennen om de modelkwaliteit te verbeteren met de uitgebreide mogelijkheden van TensorFlow.
Bedankt voor je feedback!
single
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
Can you explain what forward and backward propagation mean in simple terms?
How does TensorFlow's Gradient Tape work for backpropagation?
What is the purpose of using a hidden layer in the XOR neural network example?
Awesome!
Completion rate improved to 6.25Implementatie van Neurale Netwerken
Veeg om het menu te tonen
Basisoverzicht van Neurale Netwerken
Je hebt nu een stadium bereikt waarin je beschikt over de essentiële kennis van TensorFlow om zelfstandig neurale netwerken te creëren. Hoewel de meeste neurale netwerken in de praktijk complex zijn en doorgaans worden gebouwd met behulp van high-level bibliotheken zoals Keras, zullen we een eenvoudig netwerk opzetten met fundamentele TensorFlow-tools. Deze aanpak biedt praktische ervaring met laag-niveau tensor-manipulatie, waardoor je inzicht krijgt in de onderliggende processen.
In eerdere cursussen zoals Inleiding tot Neurale Netwerken, herinner je je wellicht de tijd en moeite die het kostte om zelfs een eenvoudig neuraal netwerk te bouwen, waarbij elke neuron afzonderlijk werd behandeld.
TensorFlow vereenvoudigt dit proces aanzienlijk. Door gebruik te maken van tensors kun je complexe berekeningen inkapselen, waardoor de noodzaak voor ingewikkelde code afneemt. De primaire taak is het opzetten van een sequentiële pijplijn van tensorbewerkingen.
Hier volgt een korte opfrissing van de stappen om een trainingsproces voor een neuraal netwerk te starten:
Gegevensvoorbereiding en Modelcreatie
De eerste fase van het trainen van een neuraal netwerk omvat het voorbereiden van de gegevens, waaronder zowel de inputs als outputs waarvan het netwerk zal leren. Daarnaast worden de hyperparameters van het model vastgesteld – dit zijn de parameters die gedurende het gehele trainingsproces constant blijven. De gewichten worden geïnitialiseerd, meestal getrokken uit een normale verdeling, en de biases, die vaak op nul worden gezet.
Voorwaartse propagatie
Bij voorwaartse propagatie doorloopt elke laag van het netwerk doorgaans de volgende stappen:
- Vermenigvuldigen van de input van de laag met de gewichten.
- Optellen van een bias bij het resultaat.
- Toepassen van een activatiefunctie op deze som.
Vervolgens kan de verliesfunctie worden berekend.
Achterwaartse propagatie
De volgende stap is achterwaartse propagatie, waarbij de gewichten en biases worden aangepast op basis van hun invloed op de verliesfunctie. Deze invloed wordt weergegeven door de gradiënt, die automatisch wordt berekend door TensorFlow's Gradient Tape. De gewichten en biases worden bijgewerkt door de gradiënt, geschaald met het leerpercentage, af te trekken.
Trainingslus
Voor een effectieve training van het neuraal netwerk worden de trainingsstappen meerdere keren herhaald, terwijl de prestaties van het model worden gevolgd. Idealiter zou de verliesfunctie over de epochs moeten afnemen.
Swipe to start coding
Maak een neuraal netwerk dat is ontworpen om de uitkomsten van de XOR-bewerking te voorspellen. Het netwerk moet bestaan uit 2 invoerneuronen, een verborgen laag met 2 neuronen en 1 uitvoerneuron.
- Begin met het initialiseren van de beginwaarden voor gewichten en biases. De gewichten dienen te worden geïnitialiseerd met een normale verdeling, en alle biases moeten worden geïnitialiseerd op nul. Gebruik de hyperparameters
input_size,hidden_sizeenoutput_sizeom de juiste vormen voor deze tensors te definiëren. - Gebruik een function decorator om de functie
train_step()om te zetten naar een TensorFlow grafiek. - Voer voorwaartse propagatie uit door zowel de verborgen als de uitvoerlaag van het netwerk. Gebruik de sigmoid activatiefunctie.
- Bepaal de gradiënten om te begrijpen hoe elk gewicht en elke bias de verliesfunctie beïnvloedt. Zorg ervoor dat de gradiënten in de juiste volgorde worden berekend, overeenkomstig met de namen van de uitvoervariabelen.
- Pas de gewichten en biases aan op basis van hun respectievelijke gradiënten. Neem de
learning_ratemee in dit aanpassingsproces om de grootte van elke update te bepalen.
Oplossing
Conclusie
Aangezien de XOR-functie een relatief eenvoudige taak is, zijn geavanceerde technieken zoals hyperparametertuning, het splitsen van datasets of het opzetten van complexe datapijplijnen op dit moment niet nodig. Deze oefening is slechts een stap richting het bouwen van meer geavanceerde neurale netwerken voor toepassingen in de praktijk.
Het beheersen van deze basisprincipes is essentieel voordat er wordt begonnen aan geavanceerde technieken voor het bouwen van neurale netwerken in de komende cursussen, waarin we de Keras-bibliotheek zullen gebruiken en methoden zullen verkennen om de modelkwaliteit te verbeteren met de uitgebreide mogelijkheden van TensorFlow.
Schakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande optiesBedankt voor je feedback!
single
