Aperçu de Base du Réseau Neuronal

Vous avez maintenant atteint un stade où vous êtes équipé des connaissances essentielles de TensorFlow pour créer des réseaux neuronaux par vous-même. Bien que la plupart des réseaux neuronaux du monde réel soient complexes et généralement construits à l'aide de bibliothèques de haut niveau comme Keras, nous allons en construire un basique en utilisant les outils fondamentaux de TensorFlow. Cette approche nous donne une expérience pratique de la manipulation de tenseurs de bas niveau, nous aidant à comprendre les processus sous-jacents.

Dans des cours précédents comme Introduction aux Réseaux Neuronaux, vous vous souvenez peut-être du temps et des efforts nécessaires pour construire même un simple réseau neuronal, traitant chaque neurone individuellement.

TensorFlow simplifie considérablement ce processus. En utilisant des tenseurs, nous pouvons encapsuler des calculs complexes, réduisant ainsi le besoin de codage complexe. Notre tâche principale est de mettre en place un pipeline séquentiel d'opérations sur les tenseurs.

Voici un bref rappel des étapes pour démarrer un processus d'entraînement de réseau de neurones :

Préparation des données et création du modèle

La phase initiale de l'entraînement d'un réseau de neurones implique la préparation des données, englobant à la fois les entrées et les sorties que le réseau apprendra. De plus, nous établirons les hyperparamètres du modèle - ce sont les paramètres qui restent constants tout au long du processus d'entraînement. Nous initialisons également les poids, généralement tirés d'une distribution normale, et les biais, qui sont souvent fixés à zéro.

Propagation avant

Dans la propagation avant, chaque couche du réseau suit généralement ces étapes :

1. Multipliez l'entrée de la couche par ses poids ;
2. Ajoutez un biais au résultat ;
3. Appliquez une fonction d'activation à cette somme.

Ensuite, nous pouvons calculer la perte.

Propagation Rétrograde

La prochaine étape est la propagation rétrograde, où nous ajustons 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. Nous mettons à jour les poids et les biais en soustrayant le gradient, mis à l'échelle par le taux d'apprentissage.

Boucle d'entraînement

Pour entraîner efficacement le réseau de neurones, nous répétons les étapes d'entraînement plusieurs fois tout en suivant la performance du modèle. Idéalement, nous devrions voir la perte diminuer au fil des époques.

Conclusion

Étant donné que la fonction XOR est une tâche relativement simple, nous n'avons pas besoin de techniques avancées comme l'ajustement des hyperparamètres, la division du jeu de données ou la construction de pipelines de données complexes à ce stade. Cet exercice n'est qu'une étape vers la construction de réseaux de neurones plus sophistiqués pour des applications réelles.

Maîtriser ces bases est crucial avant de plonger dans les techniques avancées de construction de réseaux de neurones dans les cours à venir, où nous utiliserons la bibliothèque Keras et explorerons des méthodes pour améliorer la qualité du modèle avec les riches fonctionnalités de TensorFlow.