Inhaltsverzeechnes[Verstoppen][Show]
An de leschte Joeren sinn neural Netzwierker a Popularitéit gewuess zënter datt se extrem gutt bei enger breeder Palette vun Aufgaben gewisen hunn.
Si goufen als eng super Wiel fir Bild- an Audioerkennung gewisen, natierlech Sproochveraarbechtung, a souguer komplizéiert Spiller wéi Go a Schach ze spillen.
An dësem Post wäert ech Iech duerch de ganze Prozess vun der Ausbildung vun engem neurale Netzwierk féieren. Ech wäert all d'Schrëtt ernimmen an erklären fir en neuralt Netzwierk ze trainéieren.
Wärend ech iwwer d'Schrëtt goen, géif ech gär en einfacht Beispill derbäisetzen fir sécherzestellen datt et och e praktescht Beispill gëtt.
Also, kommt laanscht a loosst eis léieren wéi een neural Netzwierker veraarbecht
Loosst eis einfach ufänken a froen wat sinn neural Netzwierker an der éischter Plaz.
Wat sinn Neural Netzwierker genau?
Neural Netzwierker si Computersoftware déi d'Operatioun vum mënschleche Gehir simuléiert. Si kënne vu grousse Volumen vun Daten a Punktmuster léieren, déi d'Leit schwiereg fannen ze entdecken.
Neural Netzwierker sinn an de leschte Joeren a Popularitéit gewuess wéinst hirer Villsäitegkeet an Aufgaben wéi Bild- an Audioerkennung, natierlech Sproochveraarbechtung, a prévisiv Modeller.
Insgesamt sinn neural Netzwierker e staarkt Tool fir eng breet Palette vun Uwendungen an hunn eng Chance fir d'Art a Weis wéi mir eng breet Palette vun Aarbechtsplazen ugoen ze transforméieren.
Firwat solle mir iwwer si wëssen?
Neural Netzwierker verstoen ass kritesch well se zu Entdeckungen a ville Beräicher gefouert hunn, dorënner Computervisioun, Riederkennung an natierlech Sproochveraarbechtung.
Neural Netzwierker, zum Beispill, sinn am Häerz vun de rezenten Entwécklungen an selbstfahrenden Autoen, automatesch Iwwersetzungsservicer a souguer medizinesch Diagnostik.
Verstoen wéi neural Netzwierker funktionnéieren a wéi se se designen hëlleft eis nei an inventiv Uwendungen ze bauen. An, vläicht, kann et zu nach méi grouss Entdeckungen an Zukunft féieren.
Eng Notiz iwwer den Tutorial
Wéi ech uewe gesot hunn, wéilt ech d'Schrëtt vun der Ausbildung vun engem neurale Netzwierk erklären andeems ech e Beispill ginn. Fir dëst ze maachen, sollte mir iwwer de MNIST Dataset schwätzen. Et ass eng populär Wiel fir Ufänger déi mat neuralen Netzwierker ufänken wëllen.
MNIST ass en Akronym dat steet fir Modified National Institute of Standards and Technology. Et ass eng handgeschriwwe Zifferen Datesaz déi allgemeng benotzt gëtt fir Maschinnléiermodeller ze trainéieren an ze testen, notamment neural Netzwierker.
D'Sammlung enthält 70,000 Fotoe vu groer Skala mat handgeschriwwenen Zifferen tëscht 0 an 9.
D'MNIST Dataset ass e populäre Benchmark fir Bild Klassifikatioun Aufgaben. Et gëtt dacks benotzt fir ze léieren a ze léieren well et kompakt ass an einfach ze këmmeren ass awer trotzdem eng schwiereg Erausfuerderung fir Maschinnléiere Algorithmen ze beäntweren.
D'MNIST Dataset gëtt vu verschiddene Maschinnléiere Kaderen a Bibliothéiken ënnerstëtzt, dorënner TensorFlow, Keras, a PyTorch.
Elo wësse mer iwwer de MNIST Dataset, loosst eis ufänken mat eise Schrëtt fir en neuralt Netzwierk ze trainéieren.
Basis Schrëtt fir en Neural Netzwierk ze trainéieren
Import néideg Bibliothéiken
Wann Dir als éischt ufänkt en neuralt Netzwierk ze trainéieren, ass et kritesch déi néideg Tools ze hunn fir de Modell ze designen an ze trainéieren. Den éischte Schrëtt fir en neuralt Netzwierk ze kreéieren ass erfuerderlech Bibliothéike wéi TensorFlow, Keras an NumPy z'importéieren.
Dës Bibliothéiken déngen als Bausteng fir d'Entwécklung vum neurale Netzwierk a bidden entscheedend Fäegkeeten. D'Kombinatioun vun dëse Bibliothéiken erlaabt d'Schafung vu raffinéierte neurale Netzwierkdesignen a séier Training.
Fir eist Beispill unzefänken; mir importéieren déi erfuerderlech Bibliothéiken, déi TensorFlow, Keras an NumPy enthalen. TensorFlow ass en Open-Source Maschinn Léieren Kader, Keras ass eng héich-Niveau neural Netzwierk API, an NumPy ass eng numeresch Rechenzäit Python Bibliothéik.
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
Lued den Dataset
Den Dataset muss elo gelueden ginn. Den Dataset ass de Satz vun Donnéeën op deenen den neurale Netzwierk trainéiert gëtt. Dëst kann all Zort vun Daten sinn, dorënner Fotoen, Audio, an Text.
Et ass kritesch fir den Dataset an zwee Deeler opzedeelen: een fir den neurale Netzwierk ze trainéieren an en aneren fir d'Korrektheet vum trainéierte Modell ze bewäerten. Verschidde Bibliothéiken, dorënner TensorFlow, Keras, a PyTorch, kënne benotzt ginn fir d'Dateset z'importéieren.
Fir eist Beispill benotze mir och Keras fir de MNIST Dataset ze lueden. Et gi 60,000 Trainingsfotoen an 10,000 Testbilder am Dataset.
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
Preprocess d'Daten
Datevirveraarbechtung ass eng wichteg Etapp am Training vun engem neurale Netzwierk. Et enthält d'Virbereedung an d'Botzen vun den Donnéeën ier se an dat neuralt Netzwierk gefüttert ginn.
Pixel Wäerter skaléieren, Daten normaliséieren, an Etiketten an eng waarm Kodéierung konvertéieren si Beispiller vu Virveraarbechtungsprozeduren. Dës Prozesser hëllefen dem neurale Netzwierk méi effektiv a präzis ze léieren.
D'Virveraarbechtung vun den Donnéeën kann och hëllefe fir Iwwerfitting ze minimiséieren an d'Performance vum neurale Netzwierk ze verbesseren.
Dir musst d'Donnéeën virveraarbechten ier Dir den neurale Netzwierk trainéiert. Dëst beinhalt d'Ännerung vun den Etiketten op eng waarm Kodéierung an d'Skaléierung vun de Pixel Wäerter tëscht 0 an 1 ze sinn.
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)
Definéiert de Modell
De Prozess fir den neuralen Netzwierkmodell ze definéieren involvéiert seng Architektur z'etabléieren, sou wéi d'Zuel vun de Schichten, d'Zuel vun den Neuronen pro Schicht, d'Aktivéierungsfunktiounen an d'Netzwierktyp (Feedforward, widderhuelend oder convolutional).
Den neurale Netzwierkdesign deen Dir benotzt gëtt bestëmmt vun der Aart vum Problem deen Dir probéiert ze léisen. E gutt definéierten neuralen Netzwierkdesign kann am neuralen Netzwierk Léieren hëllefen andeems se et méi effizient a präzis maachen.
Et ass Zäit den neurale Netzwierkmodell zu dësem Zäitpunkt ze beschreiwen. Benotzt en einfache Modell mat zwee verstoppte Schichten, jidderee mat 128 Neuronen, an eng Softmax Ausgangsschicht, déi 10 Neuronen huet, fir dëst Beispill.
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')
])
Kompiléiert de Modell
D'Verloschtfunktioun, den Optimizer an d'Metriken musse während der Kompiléierung vum neurale Netzwierkmodell spezifizéiert ginn. D'Fäegkeet vum neurale Netzwierk fir den Ausgang korrekt ze prognostizéieren gëtt vun der Verloschtfunktioun gemooss.
Fir d'Genauegkeet vum neurale Netzwierk während dem Training ze erhéijen, ännert den Optimizer seng Gewiichter. D'Effizienz vum neurale Netzwierk wärend dem Training gëtt mat Metriken gemooss. De Modell muss erstallt ginn ier den neurale Netzwierk trainéiert ka ginn.
An eisem Beispill musse mir elo grad elo de Modell konstruéieren.
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
Trainéiert de Model
Passéiert de preparéierten Dataset duerch den neurale Netzwierk wärend d'Gewiichter vum Netz änneren fir d'Verloschtfunktioun ze minimiséieren ass bekannt als Training vum neurale Netzwierk.
D'Validatiounsdates gëtt benotzt fir den neurale Netzwierk während Training ze testen fir seng Effektivitéit ze verfolgen an Iwwerfitting ze vermeiden. Den Trainingsprozess kann e bëssen Zäit daueren, dofir ass et wichteg sécherzestellen datt den neurale Netzwierk entspriechend trainéiert ass fir Ënnerfitting ze vermeiden.
Mat Hëllef vun den Trainingsdaten kënne mir elo de Modell trainéieren. Fir dëst ze maachen, musse mir d'Batchgréisst definéieren (d'Zuel vun de Proben, déi veraarbecht ginn ier de Modell aktualiséiert gëtt) an d'Zuel vun den Epochen (d'Zuel vun de Wiederholungen iwwer de komplette Dataset).
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=32)
Evaluatioun vum Model
D'Performance vum neurale Netzwierk op der Testdates testen ass de Prozess fir et ze evaluéieren. An dëser Etapp gëtt dat trainéiert neuralt Netzwierk benotzt fir den Testdates ze verarbeiten, an d'Genauegkeet gëtt bewäert.
Wéi effektiv en neuralt Netzwierk dat richtegt Resultat vu fuschneie, onbepréiften Donnéeën ka viraussoen ass e Mooss fir seng Genauegkeet. D'Analyse vum Modell kann hëllefen ze bestëmmen wéi gutt den neurale Netzwierk funktionnéiert an och Weeër virschloen fir et nach besser ze maachen.
Mir kënnen endlech d'Performance vum Modell bewäerten mat den Testdaten nom Training.
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)
Dat ass alles! Mir hunn en neuralt Netzwierk trainéiert fir Zifferen an der MNIST Dataset z'entdecken.
Vun der Virbereedung vun den Donnéeën fir d'Effizienz vum ausgebilte Modell ze beurteelen, d'Ausbildung vun engem neurale Netzwierk beinhalt verschidde Prozesser. Dës Instruktiounen hëllefen Ufänger am effiziente Bauen an Training neural Netzwierker.
Ufänger déi neural Netzwierker benotze wëllen fir verschidde Themen unzegoen, kënnen dat maachen andeems Dir dës Instruktioune befollegt.
Visualiséierung vum Beispill
Loosst eis probéieren ze visualiséieren wat mir mat dësem Beispill gemaach hunn fir besser ze verstoen.
De Matplotlib Package gëtt an dësem Code Snippet benotzt fir eng zoufälleg Auswiel vu Fotoen aus der Trainingsdates ze plotten. Als éischt importéiere mir de Matplotlib "pyplot" Modul an alias et als "plt". Dann, mat enger Gesamtdimension vun 10 op 10 Zoll, maache mir eng Figur mat 5 Reihen a 5 Sailen vun Subplots.
Dann benotze mir eng For Loop fir iwwer d'Subplots ze iteréieren, e Bild aus der Trainingsdates op all eenzel ze weisen. Fir d'Bild ze weisen, gëtt d'"imshow" Funktioun benotzt, mat der "cmap" Optioun op 'grau' gesat fir d'Fotoen a groer Skala ze weisen. Den Titel vun all Ënnerplott ass och op de Label vum verbonne Bild an der Sammlung gesat.
Schlussendlech benotze mir d'Funktioun "Show" fir déi geplot Biller an der Figur ze weisen. Dës Funktioun erlaabt eis eng Probe vu Fotoen aus dem Dataset visuell ze evaluéieren, wat eis Verständnis vun den Donnéeën an der Identifikatioun vun all méigleche Bedenken hëllefe kann.
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()
Wichteg Neural Netzwierkmodeller
- Feedforward Neural Networks (FFNN): Eng einfach Aart vun neuralen Netzwierk an deem d'Informatioun nëmmen op eng Manéier reest, vun der Inputschicht op d'Ausgangsschicht iwwer eng oder méi verstoppte Schichten.
- Convolutional Neural Networks (CNN): En neuralt Netzwierk dat allgemeng an der Bilderkennung a Veraarbechtung benotzt gëtt. CNNs sollen automatesch Features aus Biller erkennen an extrahieren.
- Widderhuelend Neural Netzwierker (RNN): En neuralt Netzwierk dat allgemeng an der Bilderkennung a Veraarbechtung benotzt gëtt. CNNs sollen automatesch Features aus Biller erkennen an extrahieren.
- Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwierker: Eng Form vu RNN erstallt fir d'Fro vun verschwannende Gradienten an Standard RNNs ze iwwerwannen. Laangfristeg Ofhängegkeeten a sequentiellen Daten kënne besser mat LSTMs erfaasst ginn.
- Autoencoder: Net iwwerwaacht Léieren neuralt Netzwierk an deem d'Netzwierk geléiert gëtt seng Inputdaten op senger Ausgangsschicht ze reproduzéieren. Datekompressioun, Anomalierkennung, a Bilddenoising kënnen all mat Autoencoder erfëllt ginn.
- Generative Adversarial Networks (GAN): E generativt neuralt Netzwierk ass eng Form vun neuralt Netzwierk dat geléiert gëtt nei Donnéeën ze produzéieren déi vergläichbar mat engem Trainingsdataset sinn. GANs besteet aus zwee Netzwierker: e Generatornetz dat frësch Daten erstellt an en Diskriminatornetz deen d'Qualitéit vun den erstallten Donnéeën bewäert.
Wrap-Up, Wat sollen Är nächst Schrëtt sinn?
Entdeckt verschidde Online Ressourcen a Coursen fir méi iwwer d'Ausbildung vun engem neurale Netzwierk ze léieren. Un Projeten oder Beispiller ze schaffen ass eng Method fir e bessere Grëff vun neuralen Netzwierker ze kréien.
Start mat einfache Beispiller wéi binäre Klassifikatiounsproblemer oder Bildklassifizéierungsaufgaben, a gitt dann op méi schwéier Aufgaben wéi natierlech Sproochveraarbechtung oder Verstäerkung ze léieren.
Schafft un Projeten hëlleft Iech richteg Erfahrung ze kréien an Är neural Netzwierk Trainingsfäegkeeten ze verbesseren.
Dir kënnt och online Maschinn Léieren an neural Netzwierkgruppen a Foren bäitrieden fir mat anere Schüler a Fachleit ze interagéieren, Är Aarbecht ze deelen a Kommentarer an Hëllef ze kréien.
LSRS MONRAD-KROHN
⁶ĵWëllt de Python-Programm fir d'Fehlerminiméierung gesinn. Besonnesch Selektiounsknäppchen fir Gewiichtsverännerungen op déi nächst Schicht