Поняття нейронної мережі

Нейрон — це базова одиниця обробки інформації в нейронній мережі. Він приймає вхідні дані, обробляє їх і формує вихід.

Кожному входу нейрона призначається вага, яка визначає його важливість у розрахунках. Зсув (bias) — це додатковий параметр, що дозволяє зміщувати вихід нейрона, забезпечуючи гнучкість у навчанні шаблонів.

Навчання нейронної мережі полягає в коригуванні ваг і зсувів для мінімізації помилок і підвищення точності.

Функція активації перетворює суму зважених входів у вихід нейрона. Поширені функції активації:

1. Сигмоїдна функція: повертає значення від 0 до 1, корисна для бінарної класифікації;
2. ReLU (Rectified Linear Unit): сприяє ефективному навчанню глибоких мереж;
3. Гіперболічний тангенс (tanh): повертає значення від -1 до 1, що зручно для даних із центруванням навколо нуля.

Під час прямого поширення інформація проходить від вхідного шару через приховані шари до вихідного шару, де формується прогноз або висновок.

Для покращення прогнозів використовується зворотне поширення помилки. Цей процес передає інформацію про помилку назад мережею, коригуючи ваги для зменшення помилок.

Побудова нейронної мережі з нуля

Багатошаровий перцептрон (MLP) складається з кількох шарів:

1. Вхідний шар: отримує вхідні дані;
2. Приховані шари: обробляють дані та виділяють закономірності;
3. Вихідний шар: формує фінальний прогноз або класифікацію.

Кожен шар містить кілька нейронів, а вихід одного шару слугує входом для наступного.

Зворотне поширення помилки включає пряме поширення, обчислення помилки, розрахунок градієнта та коригування ваг і зсувів.

Швидкість навчання — ключовий параметр у градієнтному спуску, що визначає, наскільки змінюються ваги під час навчання. Вища швидкість навчання прискорює навчання, але може призвести до втрати важливих закономірностей, тоді як нижча швидкість забезпечує точніше навчання, але може уповільнити збіжність.

Існують різні способи оцінки якості моделі, зокрема:

• Точність (accuracy): відсоток правильних прогнозів;
• Середньоквадратична помилка (MSE): оцінка помилки для задач регресії;
• Крос-ентропія: часто використовується для задач класифікації.

Реалізація нейронної мережі за допомогою Scikit-Learn

Перший крок — створення моделі:

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

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

Після створення модель необхідно навчити на тренувальній вибірці:

model.fit(X_train, y_train)

Нарешті, можна виконати прогнозування, наприклад, на тестовій вибірці:

y_pred = model.predict(X_test)

Висновок

Під час вибору між традиційними моделями та нейронними мережами слід враховувати розмір набору даних, складність задачі, інтерпретованість.

Поширені типи нейронних мереж:

Популярні бібліотеки для глибокого навчання:

• TensorFlow: фреймворк глибокого навчання від Google для масштабованого машинного навчання;
• PyTorch: гнучка, динамічна бібліотека глибокого навчання, широко використовується в дослідженнях і виробництві.