Daptar eusi[Sumputkeun][Témbongkeun]
Dina taun-taun ayeuna, jaringan saraf parantos ningkat popularitasna sabab parantos nunjukkeun pisan saé dina sababaraha pancén anu lega.
Éta parantos kabuktian janten pilihan anu hadé pikeun pangakuan gambar sareng audio, pamrosésan basa alami, sareng bahkan maén kaulinan rumit sapertos Go sareng catur.
Dina postingan ieu, kuring bakal ngajalanan anjeun ngalangkungan sadayana prosés ngalatih jaringan saraf. Kuring bakal nyarios sareng ngajelaskeun sagala léngkah pikeun ngalatih jaringan saraf.
Nalika kuring bakal ngalangkungan léngkah-léngkah kuring hoyong nambihan conto saderhana pikeun mastikeun aya conto praktis ogé.
Janten, hayu, sareng hayu urang diajar kumaha ngolah jaringan saraf
Hayu urang mimitian saderhana sareng naroskeun naon éta jaringan neural di tempat munggaran.
Naon Persis Dupi Jaringan Neural?
Jaringan saraf mangrupikeun parangkat lunak komputer anu simulasi operasi otak manusa. Aranjeunna tiasa diajar tina jumlah data anu ageung sareng pola titik anu sesah dideteksi ku jalma.
Jaringan saraf parantos ningkat popularitasna dina taun-taun ayeuna kusabab fleksibilitasna dina tugas sapertos pangakuan gambar sareng audio, pamrosésan basa alami, sareng modél prediktif.
Gemblengna, jaringan saraf mangrupikeun alat anu kuat pikeun rupa-rupa aplikasi sareng gaduh kasempetan pikeun ngarobih cara urang ngadeukeutan rupa-rupa padamelan.
Naha Urang Kudu Apal Ngeunaan Éta?
Ngartos jaringan saraf penting pisan sabab parantos nyababkeun panemuan dina sababaraha widang, kalebet visi komputer, pangakuan ucapan, sareng pamrosésan basa alami.
Jaringan saraf, contona, aya di jantung kamajuan panganyarna dina mobil nyetir sorangan, jasa tarjamah otomatis, komo diagnostics médis.
Ngartos kumaha fungsi jaringan saraf sareng kumaha mendesainna ngabantosan urang ngawangun aplikasi anu énggal sareng inventif. Sareng, panginten, éta tiasa nyababkeun panemuan anu langkung ageung di hareup.
Catetan Ngeunaan Tutorial
Sakumaha anu kuring nyarios di luhur, kuring badé ngajelaskeun léngkah-léngkah ngalatih jaringan saraf ku masihan conto. Jang ngalampahkeun ieu, urang kedah ngobrol ngeunaan dataset MNIST. Ieu mangrupikeun pilihan anu populer pikeun pamula anu hoyong ngamimitian nganggo jaringan saraf.
MNIST mangrupakeun akronim anu nangtung pikeun Modified National Institute of Standards and Technology. Ieu mangrupikeun set data angka tulisan leungeun anu biasa dianggo pikeun latihan sareng nguji modél pembelajaran mesin, khususna jaringan saraf.
Koléksi éta ngandung 70,000 poto grayscale tina angka tulisan leungeun mimitian ti 0 dugi ka 9.
Dataset MNIST mangrupikeun patokan populér pikeun klasifikasi gambar tugas. Hal ieu sering dianggo pikeun ngajar sareng diajar sabab kompak sareng gampang diurus bari nampilkeun tangtangan anu sesah pikeun dijawab ku algoritma pembelajaran mesin.
Dataset MNIST dirojong ku sababaraha kerangka pembelajaran mesin sareng perpustakaan, kalebet TensorFlow, Keras, sareng PyTorch.
Ayeuna urang terang ngeunaan set data MNIST, hayu urang ngamimitian léngkah-léngkah ngalatih jaringan saraf.
Léngkah Dasar Ngalatih Jaringan Neural
Impor Perpustakaan Diperlukeun
Nalika mimiti ngalatih jaringan saraf, penting pikeun ngagaduhan alat anu dipikabutuh pikeun ngarancang sareng ngalatih modél. Léngkah awal dina nyiptakeun jaringan saraf nyaéta ngimpor perpustakaan anu diperyogikeun sapertos TensorFlow, Keras, sareng NumPy.
Perpustakaan ieu janten blok wangunan pikeun pangwangunan jaringan saraf sareng nyayogikeun kamampuan anu penting. Kombinasi perpustakaan ieu ngamungkinkeun pikeun nyiptakeun desain jaringan saraf anu canggih sareng latihan gancang.
Pikeun ngamimitian conto urang; urang bakal ngimpor perpustakaan anu diperyogikeun, kalebet TensorFlow, Keras, sareng NumPy. TensorFlow mangrupikeun kerangka pembelajaran mesin open-source, Keras mangrupikeun API jaringan saraf tingkat tinggi, sareng NumPy mangrupikeun perpustakaan Python komputasi numerik.
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
Muatkeun Dataset
Dataset ayeuna kedah dimuat. Dataset mangrupikeun set data dimana jaringan saraf bakal dilatih. Ieu tiasa waé jinis data, kalebet poto, audio, sareng téks.
Penting pikeun ngabagi set data kana dua bagian: hiji pikeun ngalatih jaringan saraf sareng anu sanés pikeun ngira-ngira kabeneran modél anu dilatih. Sababaraha perpustakaan, kalebet TensorFlow, Keras, sareng PyTorch, tiasa dianggo pikeun ngimpor set data.
Salaku conto urang, kami ogé nganggo Keras pikeun ngamuat set data MNIST. Aya 60,000 poto latihan sareng 10,000 gambar uji dina set data.
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
Pra-prosés Data
Preprocessing data mangrupikeun tahap anu penting dina ngalatih jaringan saraf. Éta peryogi nyiapkeun sareng ngabersihan data sateuacan diasupkeun kana jaringan saraf.
Skala nilai piksel, normalisasi data, sarta ngarobah labél kana hiji-panas encoding mangrupakeun conto tina prosedur preprocessing. Prosés ieu mantuan jaringan saraf dina diajar leuwih éféktif jeung tepat.
Preprocessing data ogé bisa mantuan pikeun ngaleutikan overfitting sarta ngaronjatkeun kinerja jaringan saraf urang.
Anjeun kedah ngolah data sateuacan ngalatih jaringan saraf. Ieu kalebet ngarobih labél kana encoding hiji-panas sareng skala nilai piksel janten antara 0 sareng 1.
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)
Nangtukeun Modél
Prosés nangtukeun modél jaringan saraf ngalibatkeun ngadegkeun arsitéktur na, kayaning jumlah lapisan, jumlah neuron per lapisan, fungsi aktivasina, jeung tipe jaringan (feedforward, recurrent, atawa convolutional).
Desain jaringan neural anu anjeun anggo ditangtukeun ku jinis masalah anu anjeun badé direngsekeun. Desain jaringan neural anu jelas tiasa ngabantosan diajar jaringan saraf ku cara ngajantenkeun langkung éfisién sareng akurat.
Waktosna pikeun ngajelaskeun modél jaringan saraf dina waktos ieu. Paké model basajan kalawan dua lapisan disumputkeun, unggal kalawan 128 neuron, sarta lapisan kaluaran softmax, nu boga 10 neuron, contona ieu.
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')
])
Nyusun Modél
Fungsi leungitna, optimizer, sarta metrics kudu dieusian salila kompilasi model jaringan saraf urang. Kamampuhan jaringan saraf pikeun ngaramalkeun kaluaran anu leres diukur ku fungsi leungitna.
Pikeun ningkatkeun akurasi jaringan saraf nalika latihan, pangoptimal ngarobih beuratna. Éféktivitas jaringan saraf nalika latihan diukur nganggo métrik. Modél kudu dijieun saméméh jaringan saraf bisa dilatih.
Dina conto urang, ayeuna urang kedah ayeuna ngawangun modél.
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
Ngalatih Modél
Ngaliwatan set data anu disiapkeun ngaliwatan jaringan saraf bari ngarobih beurat jaringan pikeun ngaleutikan fungsi leungitna katelah ngalatih jaringan saraf.
Dataset validasi dianggo pikeun nguji jaringan saraf salami latihan pikeun ngalacak efektivitasna sareng nyegah overfitting. Prosés palatihan tiasa nyandak sababaraha waktos, janten penting pikeun mastikeun jaringan saraf dilatih leres pikeun nyegah underfitting.
Ngagunakeun data latihan, urang ayeuna bisa ngalatih modél. Jang ngalampahkeun ieu, urang kudu nangtukeun ukuran bets (jumlah sampel diolah saméméh model diropéa) jeung jumlah epochs (jumlah pangulangan sakuliah dataset lengkep).
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=32)
Evaluasi Modél
Nguji kinerja jaringan saraf dina set data tés nyaéta prosés ngevaluasi éta. Dina tahap ieu, jaringan saraf anu dilatih dianggo pikeun ngolah set data tés, sareng akurasi dievaluasi.
Kumaha efektifna jaringan saraf tiasa ngaramalkeun hasil anu leres tina data anu énggal-énggal, henteu acan dicoba mangrupikeun ukuran akurasina. Nganalisa modél tiasa ngabantosan nangtukeun kumaha jaringan saraf berpungsi sareng ogé nyarankeun cara pikeun ngajantenkeun éta langkung saé.
Urang tungtungna tiasa meunteun kinerja modél nganggo data tés saatos latihan.
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)
Éta hungkul! Kami ngalatih jaringan saraf pikeun ngadeteksi digit dina set data MNIST.
Ti nyiapkeun data pikeun meunteun efektivitas modél anu dilatih, ngalatih jaringan saraf ngalibatkeun sababaraha prosés. Parentah ieu ngabantosan pamula dina ngawangun sareng ngalatih jaringan saraf sacara éfisién.
Pamula anu hoyong nganggo jaringan saraf pikeun ngarengsekeun sagala rupa masalah tiasa dilakukeun ku nuturkeun petunjuk ieu.
Visualizing Conto
Hayu urang coba visualize naon geus urang dipigawé ku conto ieu ngartos hadé.
Paket Matplotlib dianggo dina snippet kode ieu pikeun ngarencanakeun pilihan acak poto tina set data latihan. Mimiti, urang ngimpor modul "pyplot" Matplotlib sareng alias "plt". Lajeng, kalayan diménsi total 10 ku 10 inci, urang nyieun hiji inohong kalawan 5 baris jeung 5 kolom subplots.
Lajeng, urang ngagunakeun loop pikeun iterate leuwih subplots, mintonkeun gambar tina set data latihan dina tiap. Pikeun mintonkeun gambar, fungsi "imshow" dipaké, kalawan pilihan "cmap" disetel ka 'abu' pikeun mintonkeun poto dina grayscale. Judul unggal subplot ogé disetel ka labél gambar pakait dina kumpulan.
Tungtungna, kami nganggo fungsi "acara" pikeun mintonkeun gambar plotted dina gambar. Pungsi ieu ngamungkinkeun urang pikeun ngaevaluasi sacara visual conto poto tina set data, anu tiasa ngabantosan urang ngartos data sareng idéntifikasi masalah anu mungkin.
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()
Model Jaringan Neural Penting
- Feedforward Neural Networks (FFNN): Jinis jaringan saraf saderhana dimana inpormasi ngan ukur ngarambat dina hiji cara, ti lapisan input ka lapisan kaluaran ngalangkungan hiji atanapi langkung lapisan disumputkeun.
- Jaringan Syaraf Konvolusional (CNN): Jaringan saraf anu biasa dianggo dina deteksi sareng ngolah gambar. CNNs dimaksudkeun pikeun ngakuan sareng ékstrak fitur tina gambar sacara otomatis.
- Jaringan Syaraf Recurrent (RNN): Jaringan saraf anu biasa dianggo dina deteksi sareng ngolah gambar. CNNs dimaksudkeun pikeun ngakuan sareng ékstrak fitur tina gambar sacara otomatis.
- Jaringan Mémori Jangka Pendek Panjang (LSTM): Wangun RNN dijieun pikeun nungkulan masalah leungit gradién dina RNN standar. Katergantungan jangka panjang dina data sequential tiasa langkung saé dicandak ku LSTM.
- Autoencoders: Unsupervised learning jaringan saraf dimana jaringan diajarkeun pikeun baranahan data input na dina lapisan kaluaran na. Komprési data, deteksi anomali, sareng denoising gambar sadayana tiasa dilaksanakeun nganggo autoencoders.
- Generative Adversarial Networks (GAN): Jaringan saraf generatif mangrupikeun bentuk jaringan saraf anu diajarkeun pikeun ngahasilkeun data énggal anu tiasa dibandingkeun sareng set data latihan. GAN diwangun ku dua jaringan: jaringan generator nu nyieun data seger jeung jaringan discriminator nu assesses kualitas data dijieun.
Bungkus-Up, Naon Anu Kedah Janten Léngkah Anjeun salajengna?
Jelajahi sababaraha sumber sareng kursus online pikeun diajar langkung seueur ngeunaan ngalatih jaringan saraf. Ngagarap proyék atanapi conto mangrupikeun salah sahiji metode pikeun ngartos jaringan saraf anu langkung saé.
Mimitian ku conto anu gampang sapertos masalah klasifikasi binér atanapi tugas klasifikasi gambar, teras angkat ka tugas anu langkung hese sapertos ngolah basa alami atanapi pembelajaran tulangan.
Gawé dina proyék ngabantosan anjeun kéngingkeun pangalaman nyata sareng ningkatkeun kaahlian latihan jaringan saraf anjeun.
Anjeun ogé tiasa gabung online machine learning sareng grup jaringan saraf sareng forum pikeun berinteraksi sareng peserta didik sareng profésional sanés, ngabagi karya anjeun, sareng nampi koméntar sareng bantosan.
LSRS MONRAD-KROHN
⁶ĵHoyong ningali program python pikeun ngaminimalkeun kasalahan. Titik pilihan husus pikeun parobahan beurat kana lapisan salajengna