Concept van een Neuraal Netwerk

Een neuron is de fundamentele eenheid voor informatieverwerking in een neuraal netwerk. Het ontvangt input, verwerkt deze en genereert een output.

Elke input naar een neuron krijgt een gewicht toegekend, wat de belangrijkheid ervan in de berekening bepaalt. Een bias is een extra parameter die helpt om de output van het neuron te verschuiven, waardoor flexibiliteit in het leren van patronen ontstaat.

Het trainen van een neuraal netwerk houdt in dat deze gewichten en biases worden aangepast om fouten te minimaliseren en de nauwkeurigheid te verbeteren.

De activatiefunctie zet de som van de gewogen inputs om in de output van het neuron. Veelgebruikte activatiefuncties zijn:

1. Sigmoidfunctie: geeft waarden tussen 0 en 1, nuttig voor binaire classificatie;
2. ReLU (Rectified Linear Unit): helpt diepe netwerken efficiënt te trainen;
3. Hyperbolische Tangens (tanh): geeft waarden tussen -1 en 1, waardoor het geschikt is voor data gecentreerd rond nul.

Tijdens voorwaartse propagatie stroomt informatie van de inputlaag via de verborgen lagen naar de outputlaag, waar een voorspelling of inferentie wordt gedaan.

Om voorspellingen te verbeteren wordt backpropagation gebruikt. Dit proces verspreidt foutinformatie terug door het netwerk, waarbij de gewichten worden aangepast om fouten te verminderen.

Opbouwen van een Neuraal Netwerk vanaf de Basis

Een multilayer perceptron (MLP) bestaat uit meerdere lagen:

1. Inputlaag: ontvangt de invoergegevens;
2. Verborgen lagen: verwerken de gegevens en halen patronen eruit;
3. Outputlaag: genereert de uiteindelijke voorspelling of classificatie.

Elke laag bevat meerdere neuronen en de output van de ene laag dient als input voor de volgende.

Backpropagation bestaat uit voorwaartse propagatie, foutberekening, gradiëntberekening en aanpassing van gewichten en biases.

Het leerpercentage is een belangrijke parameter bij gradient descent en bepaalt hoeveel de gewichten worden aangepast tijdens het trainen. Een hoger leerpercentage versnelt het trainen maar kan ertoe leiden dat het model belangrijke patronen mist, terwijl een lager leerpercentage zorgt voor nauwkeuriger leren maar de convergentie kan vertragen.

Er zijn verschillende manieren om de prestaties van een model te evalueren, waaronder:

• Nauwkeurigheid: meet het percentage correcte voorspellingen;
• Mean Squared Error (MSE): evalueert de fout voor regressietaken;
• Cross-Entropy: wordt vaak gebruikt voor classificatieproblemen.

Implementatie van een Neuraal Netwerk met Scikit-Learn

De eerste stap is het aanmaken van een model:

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

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

Zodra het model is aangemaakt, moet het getraind worden op de trainingsset:

model.fit(X_train, y_train)

Ten slotte kunnen voorspellingen worden gedaan, bijvoorbeeld op een testset:

y_pred = model.predict(X_test)

Conclusie

Bij het kiezen tussen traditionele modellen en neurale netwerken is het belangrijk om rekening te houden met de omvang van de dataset, de complexiteit van het probleem en de uitlegbaarheid.

Veelvoorkomende typen neurale netwerken zijn de volgende:

Populaire deep learning-bibliotheken:

• TensorFlow: het deep learning-framework van Google voor schaalbare machine learning;
• PyTorch: een flexibele, dynamische deep learning-bibliotheek die veel wordt gebruikt in onderzoek en productie.