Поняття нейронної мережі

Нейрон — це основна одиниця обробки інформації в нейронній мережі. Він приймає вхідні дані, обробляє їх і формує вихід.

Кожному входу нейрона призначається вага, яка визначає його важливість у розрахунках. Зсув (bias) — це додатковий параметр, що допомагає зміщувати вихід нейрона, забезпечуючи гнучкість у навчанні шаблонів.

Навчання нейронної мережі полягає в налаштуванні цих ваг і зсувів для мінімізації помилок і підвищення точності.

Активаційна функція перетворює суму зважених входів у вихід нейрона. Поширені активаційні функції:

1. Сигмоїдна функція: повертає значення між 0 і 1, корисна для бінарної класифікації;
2. ReLU (Rectified Linear Unit): сприяє ефективному навчанню глибоких мереж;
3. Гіперболічний тангенс (tanh): повертає значення між -1 і 1, корисний для даних із центруванням навколо нуля.

Під час прямого поширення інформація проходить від вхідного шару через приховані шари до вихідного шару, де здійснюється прогноз або висновок.

Для покращення прогнозів використовується зворотне поширення помилки. Цей процес передає інформацію про помилку назад через мережу, коригуючи ваги для зменшення помилок.

Побудова нейронної мережі з нуля

Багатошаровий перцептрон (MLP) складається з кількох шарів:

1. Вхідний шар: отримує вхідні дані;
2. Приховані шари: обробляють дані та виділяють шаблони;
3. Вихідний шар: формує фінальний прогноз або класифікацію.

Кожен шар містить кілька нейронів, а вихід одного шару слугує входом для наступного.

Зворотне поширення помилки складається з прямого поширення, обчислення помилки, розрахунку градієнта та коригування ваг і зсувів.

Швидкість навчання — ключовий параметр у градієнтному спуску, який визначає, наскільки змінюються ваги під час навчання. Вища швидкість навчання прискорює навчання, але може призвести до втрати важливих шаблонів, тоді як нижча швидкість забезпечує точніше навчання, але може сповільнити збіжність.

Існує кілька способів оцінки якості моделі, зокрема:

• Точність: вимірює відсоток правильних прогнозів;
• Середньоквадратична помилка (MSE): оцінює помилку для задач регресії;
• Крос-ентропія: часто використовується для задач класифікації.

Реалізація нейронної мережі за допомогою Scikit-Learn

Перший крок — створити модель:

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

model = MLPClassifier(max_iter=200, hidden_layer_sizes=(10, 20, 30), learning_rate_init=0.01)

Після створення модель необхідно навчити на тренувальній вибірці:

model.fit(X_train, y_train)

Нарешті, можна зробити прогнози, наприклад, на тестовій вибірці:

y_pred = model.predict(X_test)

Висновок

Під час вибору між традиційними моделями та нейронними мережами слід враховувати розмір набору даних, складність задачі, інтерпретованість.

Поширені типи нейронних мереж:

Популярні бібліотеки для глибокого навчання:

• TensorFlow: фреймворк глибокого навчання від Google для масштабованого машинного навчання;
• PyTorch: гнучка, динамічна бібліотека глибокого навчання, широко використовується у дослідженнях і виробництві.