Реалізація нейронної мережі
Огляд базової нейронної мережі
Ви вже досягли етапу, коли володієте необхідними знаннями TensorFlow для самостійного створення нейронних мереж. Хоча більшість реальних нейронних мереж є складними і зазвичай створюються за допомогою вискорівневих бібліотек, таких як Keras, ми побудуємо базову мережу, використовуючи фундаментальні інструменти TensorFlow. Такий підхід надає практичний досвід низькорівневої роботи з тензорами, що допомагає зрозуміти внутрішні процеси.
У попередніх курсах, таких як Вступ до нейронних мереж, ви можете згадати, скільки часу та зусиль потребувало створення навіть простої нейронної мережі, опрацьовуючи кожен нейрон окремо.
TensorFlow значно спрощує цей процес. Використовуючи тензори, можна інкапсулювати складні обчислення, зменшуючи потребу у складному кодуванні. Основне завдання — налаштувати послідовний ланцюжок тензорних операцій.
Ось коротке нагадування про кроки для запуску процесу навчання нейронної мережі:
Підготовка даних і створення моделі
Початковий етап навчання нейронної мережі включає підготовку даних, що охоплює як вхідні, так і вихідні дані, на яких мережа буде навчатися. Додатково встановлюються гіперпараметри моделі — це параметри, які залишаються незмінними протягом усього процесу навчання. Ваги ініціалізуються, зазвичай вони беруться з нормального розподілу, а зміщення часто встановлюються в нуль.
Пряме поширення
Під час прямого поширення кожен шар мережі зазвичай виконує такі кроки:
- Множення вхідних даних шару на його ваги.
- Додавання зміщення до результату.
- Застосування функції активації до цієї суми.
Після цього можна обчислити втрати.
Зворотне поширення
Наступний крок — зворотне поширення, під час якого коригуються ваги та зміщення залежно від їхнього впливу на втрати. Цей вплив визначається градієнтом, який автоматично обчислюється Gradient Tape у TensorFlow. Оновлення ваг і зміщень відбувається шляхом віднімання градієнта, помноженого на коефіцієнт навчання.
Цикл навчання
Для ефективного навчання нейронної мережі кроки тренування повторюються багаторазово з відстеженням продуктивності моделі. Ідеально, якщо втрата зменшується з кожною епохою.
Swipe to start coding
Створення нейронної мережі для прогнозування результатів операції XOR. Мережа повинна складатися з 2 вхідних нейронів, прихованого шару з 2 нейронами та 1 вихідного нейрона.
- Почніть із ініціалізації початкових ваг і зсувів. Ваги мають бути ініціалізовані за допомогою нормального розподілу, а всі зсуви — ініціалізовані значенням нуль. Використовуйте гіперпараметри
input_size,hidden_sizeтаoutput_sizeдля визначення відповідних розмірностей цих тензорів. - Використайте декоратор функції для перетворення функції
train_step()у граф TensorFlow. - Виконайте пряме поширення через прихований і вихідний шари мережі. Застосуйте сигмоїдальну функцію активації.
- Обчисліть градієнти, щоб визначити, як кожна вага і зсув впливають на функцію втрат. Переконайтеся, що градієнти обчислюються у правильному порядку, відповідно до назв вихідних змінних.
- Оновіть ваги та зсуви на основі їх відповідних градієнтів. Врахуйте
learning_rateу цьому процесі для контролю величини кожного оновлення.
Рішення
Висновок
Оскільки функція XOR є відносно простою задачею, на цьому етапі немає потреби у використанні складних технік, таких як налаштування гіперпараметрів, розподіл датасету чи побудова складних конвеєрів обробки даних. Ця вправа є лише кроком до створення більш складних нейронних мереж для реальних застосувань.
Опанування цих основ є важливим перед переходом до розробки складніших нейронних мереж у наступних курсах, де ми будемо використовувати бібліотеку Keras та досліджувати методи покращення якості моделей за допомогою розширених можливостей TensorFlow.
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
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 5.56Реалізація нейронної мережі
Свайпніть щоб показати меню
Огляд базової нейронної мережі
Ви вже досягли етапу, коли володієте необхідними знаннями TensorFlow для самостійного створення нейронних мереж. Хоча більшість реальних нейронних мереж є складними і зазвичай створюються за допомогою вискорівневих бібліотек, таких як Keras, ми побудуємо базову мережу, використовуючи фундаментальні інструменти TensorFlow. Такий підхід надає практичний досвід низькорівневої роботи з тензорами, що допомагає зрозуміти внутрішні процеси.
У попередніх курсах, таких як Вступ до нейронних мереж, ви можете згадати, скільки часу та зусиль потребувало створення навіть простої нейронної мережі, опрацьовуючи кожен нейрон окремо.
TensorFlow значно спрощує цей процес. Використовуючи тензори, можна інкапсулювати складні обчислення, зменшуючи потребу у складному кодуванні. Основне завдання — налаштувати послідовний ланцюжок тензорних операцій.
Ось коротке нагадування про кроки для запуску процесу навчання нейронної мережі:
Підготовка даних і створення моделі
Початковий етап навчання нейронної мережі включає підготовку даних, що охоплює як вхідні, так і вихідні дані, на яких мережа буде навчатися. Додатково встановлюються гіперпараметри моделі — це параметри, які залишаються незмінними протягом усього процесу навчання. Ваги ініціалізуються, зазвичай вони беруться з нормального розподілу, а зміщення часто встановлюються в нуль.
Пряме поширення
Під час прямого поширення кожен шар мережі зазвичай виконує такі кроки:
- Множення вхідних даних шару на його ваги.
- Додавання зміщення до результату.
- Застосування функції активації до цієї суми.
Після цього можна обчислити втрати.
Зворотне поширення
Наступний крок — зворотне поширення, під час якого коригуються ваги та зміщення залежно від їхнього впливу на втрати. Цей вплив визначається градієнтом, який автоматично обчислюється Gradient Tape у TensorFlow. Оновлення ваг і зміщень відбувається шляхом віднімання градієнта, помноженого на коефіцієнт навчання.
Цикл навчання
Для ефективного навчання нейронної мережі кроки тренування повторюються багаторазово з відстеженням продуктивності моделі. Ідеально, якщо втрата зменшується з кожною епохою.
Swipe to start coding
Створення нейронної мережі для прогнозування результатів операції XOR. Мережа повинна складатися з 2 вхідних нейронів, прихованого шару з 2 нейронами та 1 вихідного нейрона.
- Почніть із ініціалізації початкових ваг і зсувів. Ваги мають бути ініціалізовані за допомогою нормального розподілу, а всі зсуви — ініціалізовані значенням нуль. Використовуйте гіперпараметри
input_size,hidden_sizeтаoutput_sizeдля визначення відповідних розмірностей цих тензорів. - Використайте декоратор функції для перетворення функції
train_step()у граф TensorFlow. - Виконайте пряме поширення через прихований і вихідний шари мережі. Застосуйте сигмоїдальну функцію активації.
- Обчисліть градієнти, щоб визначити, як кожна вага і зсув впливають на функцію втрат. Переконайтеся, що градієнти обчислюються у правильному порядку, відповідно до назв вихідних змінних.
- Оновіть ваги та зсуви на основі їх відповідних градієнтів. Врахуйте
learning_rateу цьому процесі для контролю величини кожного оновлення.
Рішення
Висновок
Оскільки функція XOR є відносно простою задачею, на цьому етапі немає потреби у використанні складних технік, таких як налаштування гіперпараметрів, розподіл датасету чи побудова складних конвеєрів обробки даних. Ця вправа є лише кроком до створення більш складних нейронних мереж для реальних застосувань.
Опанування цих основ є важливим перед переходом до розробки складніших нейронних мереж у наступних курсах, де ми будемо використовувати бібліотеку Keras та досліджувати методи покращення якості моделей за допомогою розширених можливостей TensorFlow.
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
single
