Implémentation de Réseau de Neurones
Aperçu de base du réseau de neurones
Vous avez désormais atteint un stade où vous possédez les connaissances essentielles de TensorFlow pour créer des réseaux de neurones de manière autonome. Bien que la plupart des réseaux de neurones utilisés dans le monde réel soient complexes et généralement construits à l'aide de bibliothèques de haut niveau telles que Keras, nous allons en construire un basique en utilisant les outils fondamentaux de TensorFlow. Cette approche offre une expérience pratique de la manipulation de tenseurs de bas niveau, ce qui aide à comprendre les processus sous-jacents.
Dans des cours précédents comme Introduction to Neural Networks, vous vous souvenez peut-être du temps et des efforts nécessaires pour construire même un réseau de neurones simple, en traitant chaque neurone individuellement.
TensorFlow simplifie considérablement ce processus. En exploitant les tenseurs, il est possible d'encapsuler des calculs complexes, ce qui réduit la nécessité d'une programmation complexe. La tâche principale consiste à mettre en place un pipeline séquentiel d'opérations sur les tenseurs.
Voici un bref rappel des étapes pour lancer le processus d'entraînement d'un réseau de neurones :
Préparation des données et création du modèle
La première phase de l'entraînement d'un réseau de neurones consiste à préparer les données, ce qui inclut à la fois les entrées et les sorties à partir desquelles le réseau va apprendre. De plus, les hyperparamètres du modèle sont définis - il s'agit des paramètres qui restent constants tout au long du processus d'entraînement. Les poids sont initialisés, généralement à partir d'une distribution normale, et les biais, qui sont souvent initialisés à zéro.
Propagation avant
Lors de la propagation avant, chaque couche du réseau suit généralement les étapes suivantes :
- Multiplier l'entrée de la couche par ses poids.
- Ajouter un biais au résultat.
- Appliquer une fonction d'activation à cette somme.
Ensuite, la perte peut être calculée.
Propagation arrière
L'étape suivante est la propagation arrière, où l'on ajuste les poids et les biais en fonction de leur influence sur la perte. Cette influence est représentée par le gradient, que le Gradient Tape de TensorFlow calcule automatiquement. Les poids et les biais sont mis à jour en soustrayant le gradient, pondéré par le taux d'apprentissage.
Boucle d'entraînement
Pour entraîner efficacement le réseau de neurones, les étapes d'entraînement sont répétées plusieurs fois tout en surveillant les performances du modèle. Idéalement, la perte doit diminuer au fil des époques.
Swipe to start coding
Créer un réseau de neurones conçu pour prédire les résultats de l'opération XOR. Le réseau doit comporter 2 neurones d'entrée, une couche cachée de 2 neurones et 1 neurone de sortie.
- Commencer par initialiser les poids et les biais. Les poids doivent être initialisés à l'aide d'une distribution normale, et tous les biais doivent être initialisés à zéro. Utiliser les hyperparamètres
input_size,hidden_sizeetoutput_sizepour définir les dimensions appropriées de ces tenseurs. - Utiliser un décorateur de fonction pour transformer la fonction
train_step()en un graphe TensorFlow. - Effectuer la propagation avant à travers les couches cachée et de sortie du réseau. Utiliser la fonction d'activation sigmoïde.
- Déterminer les gradients afin de comprendre l'impact de chaque poids et biais sur la perte. S'assurer que les gradients sont calculés dans le bon ordre, correspondant aux noms des variables de sortie.
- Modifier les poids et les biais en fonction de leurs gradients respectifs. Incorporer le
learning_ratedans ce processus d'ajustement pour contrôler l'ampleur de chaque mise à jour.
Solution
Conclusion
Puisque la fonction XOR est une tâche relativement simple, il n'est pas nécessaire d'utiliser des techniques avancées telles que l'ajustement des hyperparamètres, la division du jeu de données ou la création de pipelines de données complexes à ce stade. Cet exercice constitue simplement une étape vers la construction de réseaux de neurones plus sophistiqués pour des applications réelles.
La maîtrise de ces bases est essentielle avant d'aborder les techniques avancées de construction de réseaux de neurones dans les prochains cours, où nous utiliserons la bibliothèque Keras et explorerons des méthodes pour améliorer la qualité du modèle grâce aux nombreuses fonctionnalités de TensorFlow.
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Vous avez désormais atteint un stade où vous possédez les connaissances essentielles de TensorFlow pour créer des réseaux de neurones de manière autonome. Bien que la plupart des réseaux de neurones utilisés dans le monde réel soient complexes et généralement construits à l'aide de bibliothèques de haut niveau telles que Keras, nous allons en construire un basique en utilisant les outils fondamentaux de TensorFlow. Cette approche offre une expérience pratique de la manipulation de tenseurs de bas niveau, ce qui aide à comprendre les processus sous-jacents.
Dans des cours précédents comme Introduction to Neural Networks, vous vous souvenez peut-être du temps et des efforts nécessaires pour construire même un réseau de neurones simple, en traitant chaque neurone individuellement.
TensorFlow simplifie considérablement ce processus. En exploitant les tenseurs, il est possible d'encapsuler des calculs complexes, ce qui réduit la nécessité d'une programmation complexe. La tâche principale consiste à mettre en place un pipeline séquentiel d'opérations sur les tenseurs.
Voici un bref rappel des étapes pour lancer le processus d'entraînement d'un réseau de neurones :
Préparation des données et création du modèle
La première phase de l'entraînement d'un réseau de neurones consiste à préparer les données, ce qui inclut à la fois les entrées et les sorties à partir desquelles le réseau va apprendre. De plus, les hyperparamètres du modèle sont définis - il s'agit des paramètres qui restent constants tout au long du processus d'entraînement. Les poids sont initialisés, généralement à partir d'une distribution normale, et les biais, qui sont souvent initialisés à zéro.
Propagation avant
Lors de la propagation avant, chaque couche du réseau suit généralement les étapes suivantes :
- Multiplier l'entrée de la couche par ses poids.
- Ajouter un biais au résultat.
- Appliquer une fonction d'activation à cette somme.
Ensuite, la perte peut être calculée.
Propagation arrière
L'étape suivante est la propagation arrière, où l'on ajuste les poids et les biais en fonction de leur influence sur la perte. Cette influence est représentée par le gradient, que le Gradient Tape de TensorFlow calcule automatiquement. Les poids et les biais sont mis à jour en soustrayant le gradient, pondéré par le taux d'apprentissage.
Boucle d'entraînement
Pour entraîner efficacement le réseau de neurones, les étapes d'entraînement sont répétées plusieurs fois tout en surveillant les performances du modèle. Idéalement, la perte doit diminuer au fil des époques.
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- Commencer par initialiser les poids et les biais. Les poids doivent être initialisés à l'aide d'une distribution normale, et tous les biais doivent être initialisés à zéro. Utiliser les hyperparamètres
input_size,hidden_sizeetoutput_sizepour définir les dimensions appropriées de ces tenseurs. - Utiliser un décorateur de fonction pour transformer la fonction
train_step()en un graphe TensorFlow. - Effectuer la propagation avant à travers les couches cachée et de sortie du réseau. Utiliser la fonction d'activation sigmoïde.
- Déterminer les gradients afin de comprendre l'impact de chaque poids et biais sur la perte. S'assurer que les gradients sont calculés dans le bon ordre, correspondant aux noms des variables de sortie.
- Modifier les poids et les biais en fonction de leurs gradients respectifs. Incorporer le
learning_ratedans ce processus d'ajustement pour contrôler l'ampleur de chaque mise à jour.
Solution
Conclusion
Puisque la fonction XOR est une tâche relativement simple, il n'est pas nécessaire d'utiliser des techniques avancées telles que l'ajustement des hyperparamètres, la division du jeu de données ou la création de pipelines de données complexes à ce stade. Cet exercice constitue simplement une étape vers la construction de réseaux de neurones plus sophistiqués pour des applications réelles.
La maîtrise de ces bases est essentielle avant d'aborder les techniques avancées de construction de réseaux de neurones dans les prochains cours, où nous utiliserons la bibliothèque Keras et explorerons des méthodes pour améliorer la qualité du modèle grâce aux nombreuses fonctionnalités de TensorFlow.
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