Table of Contents[Hide][Show]
Superioribus annis, retiacula neural popularia creverunt, quia amplissimum operarum amplitudinem bonum esse ostenderunt.
Magnam electionem ad imaginem et recognitionem auditionis ostensae sunt, linguae naturalis processus, ac etiam ludi perplexi sicut Ite et latrunculi ludentes.
In hac statione ambulabo te per totum processum disciplinae neural retis. Ego commemorabo et exponam omnes gradus ad reticulum neutrum instituendi.
Dum gradus percurram, velim simplex exemplum addere, ut fac exemplum practici pariter.
Age igitur, et discamus quomodo retiacula neutralia procedant
Sit scriptor satus simplex et quaeritur quid neural retiacula in primo loco.
Quid Prorsus Neural Networks?
Neural retiaculi programmata computatralia sunt quae operationem cerebri humani simulat. Discere ex ingentibus voluminibus notitiarum et locorum exemplarium quae homines difficilia deprehendere possunt.
Neural retia popularia annis proximis creverunt propter eorum mobilitatem in officiis sicut picturae et agnitionis auditionis, processus linguae naturalis, et exemplares predictive.
Super, retiacula neural instrumentum validum sunt ad amplis applicationes et facultas mutandi viam quam amplis jobs accedimus.
Cur de illis scire debemus?
Retia neuralis intellectus critica est quia inventa in variis campis duxerunt, inclusa visione computatrum, recognitione sermonis, et processui linguae naturalis.
Retia neural, exempli gratia, cor sunt progressiones recentes in autocinetis auto- pulsis, officia translationis latae, et etiam diagnostica medica.
Intellectus quomodo retia neural exercent et quomodo ad eas designandum adiuvat ut novas et inventivas applicationes aedificemus. Ac fortasse etiam ad maiora in posterum inventa perducat.
Nota De Tutoriali
Ut supra dixi, vestigia retis neuralis educandi exempli gratia exponere velim. Ad hoc loquendum est de MNIST dataset. Popularis electio est incipientibus qui cum retiacula neural incipire vult.
MNIST acronyma est quae pro Modified National Instituto Signorum et Technologiae significat. Digiti autographae notae sunt quae vulgo ad formationem machinae probandi exempla discendi adhibita sunt, retiacula notabiliter neural.
Collectio continet 70,000 cinereorum imagines numerorum manuscriptorum ab 0 usque ad 9 vagantium.
MNIST dataset popularis est velit fermentum enim imago divisio munia. Frequenter adhibetur ad docendum et discendum, cum sit compactum et facile agere cum adhuc difficilis provocatio ad apparatus discendi algorithms respondendi.
Dataset MNIST sustentatur per varia machinae fabricas et bibliothecas discendi, incluso TensorFlow, Keras et PyTorch.
Nunc scimus de dataset MNIST, cum nostris gradibus disciplinae neural retis incipias.
Basic Steps ut Proverbium est Neural Network
Import Necessarium Libraries
Cum primum incipiunt reticulum neural instituere, criticum est instrumenta necessaria habere ad exemplar designandi et instituendi. Primus gradus in retis neurali creandis importare requiritur bibliothecas ut TensorFlow, Keras et NumPy.
Hae bibliothecae pro clausulis aedificandis ad network progressionem neurale ac magnas facultates praebent. Coniunctio harum bibliothecarum permittit ut retis neuralis sophisticatis condiendis consiliis ac disciplina celeriter.
Ad exemplum nostrum inchoandum; inquisitas bibliothecas, quae TensorFlow, Keras et NumPy includunt, importare volumus. TensorFlow machina discendi compage aperta est, Keras est summus gradus retis neuralis API, et NumPy computatio numeralis bibliotheca Pythonis.
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
Onerantes Dataset
Dataset nunc oneratus est. Dataset est copia notitiarum in quibus reticulum neurale instituetur. Hoc genus notitiarum, inter imagines, audio et textum esse potest.
Discrimen est schedae in duas partes dividere: unam ad reticulum neurale formandum, alterum ad exemplar rectitudinem eruditorum perpendendam. Plures bibliothecae, inclusae TensorFlow, Keras et PyTorch, adhiberi possunt ad dataset importare.
Pro exemplo nostro etiam Keras ad onus MNIST dataset utimur. Sunt 60,000 imagines formativae et 10,000 imagines testium in dataset.
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
Preprocessus Data
Data praeprocessus scaena magni momenti est in retis neurali exercitandis. Praeparationem et purgationem notitias secumfert antequam in aes neural alatur.
Ascendentes pixel valores, notitias normales, et labellas in unum candens modum transtulerunt, exempla sunt processus procedendi. Hi processus neural retis in discendo efficacius et pressius adiuvant.
Praeveniens notitias adiuvari potest etiam ad superfluitatem minuendam et ad perficiendum network neutrum emendandum.
Praecedere debetis notitias ante retis neuralis formandis. Haec includit mutanda pittacia ad modum modice candentium et pixelli valores scandendo inter 0 et 1 esse.
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels, 10)
test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels, 10)
Definire exemplum
Processus definiendi exemplar retis neuralis involvit architecturam suam instituendam, ut numerus laminis, numerus neuronum per accumsan, functiones activationis, et genus retis (feedfandi, recurrentis, vel convolutionis).
Neural retis consilio uteris determinatur quaestionis genus solvere conaris. Consilium retis neuralis bene definitae adiuvari potest in retis neuralis discendi, eo efficaciorem et accuratiorem reddendo.
Tempus est retis neuralis exemplar in hac parte describere. Exemplar simplici utere cum duobus stratis occultis, singulis cum 128 neurons, et strato sativa, quod habet 10 neurons, hoc exemplum.
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
Exemplar ordinare
Munus damni, optimizer et metrici specifici debent in compilatione retis neuralis exemplaris. Neuralis retis facultas recte providendi output in amissione functionis pensatur.
Ad acuendam subtilitatem retis neuralis in disciplina, optimizer modificat sua pondera. Efficacia retis neuralis in disciplina metrica utens consideratur. Exemplar creari debet antequam retis neuralis institui potest.
Nunc in exemplo nostro nunc rectum exemplar construere debemus.
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
Exemplar instituendi
Praeparata dataset transiens per reticulum neural, dum pondera retis modificat ut munus detrimentum minuat, nota est ut reticulum neural exerceat.
Convalidatio dataset adhibetur ut reticulum neurale experiatur in exercitatione ut efficaciam eius vestiat et ne superfluat. Processus educatio aliquod tempus capere potest, sic magni momenti est efficere ut reticulum neurale apte instituatur ad ne underfiting exerceatur.
Exercitatio notitia utendo, exemplar nunc instituere possumus. Ad hoc faciendum batch amplitudo definienda est (numerus exemplorum ante exemplar renovatum processit) et numerus epochae (numerus repetitionum per integram dataset).
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=32)
Aestimandis Model
Temptare retiacula neuralis exhibitio in probatione dataset processus est aestimandi. In hoc scaena, retiacula neuralis docta ad probationes colligendas adhibetur, et accuratio aestimatur.
Quam efficaciter retis neuralis ius exitum ex novo, inexpertum notitiae mensurae subtilitatis praevidere potest. Exemplar examinando adiuvare potest quomodo bene network neutrale laborat ac etiam vias suadeant ut meliorem efficiant.
Tandem perpendere possumus exemplum effectus pervestigationis datae post exercitationem.
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)
Ita est! Reticulum neurale instituimus ad digitos deprehendendos in MNIST dataset.
Ex parare notitias ad efficaciam exemplaris exercitati perpendendi, retis neuralis formandis plures processus implicat. Hae instructiones novitiis adiuvant in reticulis neuralis aedificandis et educandis efficienter.
Incipientes, qui reticulis neuralis uti volunt, varias quaestiones occupare possunt, his mandatis sequendo.
Visualizing Exemplum
Studeamus insitum videre quod hoc exemplo fecimus ut melius intelligatur.
Sarcina Matplotlib in hoc codice PRAECISIO adhibita est ut delectu imaginum temere delectu dataset machinaretur. Primum moduli "pyplot" matplotlib et alias "plt" importamus. Deinde cum tota dimensione 10 per 10 pollices, figuram facimus cum 5 ordinibus et 5 columnis subplotarum.
Tum pro fascia utimur ad iterandum super subplotis, picturam e notitiaset in singulis exhibens. Ad picturam exhibendam, munus "imshow" adhibetur, cum "cmap" optione "griseo" positae ut imagines in cineraceis exhibeant. Cuiusque subploti titulus etiam titulo imaginis iunctae in collectione ponitur.
Denique munus "ostendere" utimur ad machinatas imagines in figura exhibendas. Hoc munus nobis permittit ut uisum specimen imagines e dataset aestimare queat, quod adiuvari potest ad intellegendum notitiarum et cognitionis quarumlibet rerum possibilium.
import matplotlib.pyplot as plt
# Plot a random sample of images
fig, axes = plt.subplots(nrows=5, ncols=5, figsize=(10,10))
for i, ax in enumerate(axes.flat):
ax.imshow(train_images[i], cmap='gray')
ax.set_title(f"Label: {train_labels[i].argmax()}")
ax.axis('off')
plt.show()
Magna Neural Network exemplum
- Feedforward Neural Networks (FFNN); Simplex genus retis neuralis in quo notitia tantum uno modo percurrit, ab input stratum ad output stratum per unum vel magis stratis occultis.
- Convolutional Networks Neural (Cnn); Retis neuralis quae vulgo in imagine deprehendendi et processus adhibetur. Rhoncus in animo est lineamenta ex imaginibus statim cognoscere et extrahere.
- Recurrentes Neural Networks (RNN); Retis neuralis quae vulgo in imagine deprehendendi et processus adhibetur. Rhoncus in animo est lineamenta ex imaginibus statim cognoscere et extrahere.
- Longa Brevis Term Memoria (LSTM) Networks: Forma RNN creata est ad superandam fluxum graduum evanescentium in RNNs vexillum. Diu terminus dependentiae in notitia sequential melius capi possunt cum LSTMs.
- Autoencoders: Supervised discendi retis neuralis in quibus retis docetur suum inputare notitias effingere ad suum accumsan output. Compressio data, detectio anomalia et imago deformatio cum autoencoders omnia perfici possunt.
- Generativa Networks adversaria (GAN); Retis neuralis generativa est forma retis neuralis quae docetur novas notitias producere quae comparandae sunt cum dataset disciplinae. GAN efficiuntur ex duobus reticulis: generans retis quae novas notitias gignit et reticulum discriminatorem quae notitiarum creatarum qualitatem aestimat.
Wrap-Up, What should Be Your Next Steps?
Explorare plures facultates et cursus online ad discendum plura de retis neuralis instituendis. Operandi in inceptis vel exemplis modus unus est ut meliorem capiamus retiacula neuralis.
Incipe facilibus exemplis sicut problematum classificationis binarii seu picturae classificationis functionum, et deinde ad difficiliora negotia sicut processus linguae naturalis vel habeo doctrina.
Operantes in inceptis adiuvat ut experientiam realem obtineas et ad artes retis disciplinae neural emendas.
Adde etiam machinam online doctrinarum et retis neuralis sodalitatum ac fororum ad mutuam cum aliis discentibus et professionalibus, opus tuum communicare ac commentarios et auxilium accipere.
LSRS MONRAD-KROHN
-Pythonem programmata erroris minimizationis videre voluisset. Specialis lectio nodi pro pondere mutationes in proximo iacuit