Neuronale Netze sind eines der mächtigsten Werkzeuge auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz. Sie werden verwendet, um verschiedene Aufgaben zu lösen, einschließlich Mustererkennung, Datenklassifizierung und Trendvorhersage. In diesem Artikel werden wir uns eine schrittweise Anleitung ansehen, mit der Sie Ihr eigenes neuronales Netzwerk erstellen können.
Der erste Schritt beim Erstellen eines neuronalen Netzwerks besteht darin, den Zweck Ihres Projekts zu bestimmen. Es ist notwendig zu verstehen, welche Aufgabe Sie mit einem neuronalen Netzwerk lösen möchten. Zum Beispiel möchten Sie vielleicht ein neuronales Netzwerk erstellen, das handgeschriebene Zahlen erkennt.
Als nächstes müssen Sie Daten sammeln und vorbereiten, um das neuronale Netzwerk zu trainieren. Im Falle der Handschrifterkennung können Sie die MNIST-Datenbank verwenden, die Tausende von Bildern mit handgeschriebenen Zahlen enthält. Die Datenverarbeitung beinhaltet ihre Vorverarbeitung, z. B. Skalierung und Normalisierung, damit sie im neuronalen Netzwerk leichter verarbeitet werden können.
Sie müssen dann die Architektur des neuronalen Netzwerks auswählen. Dies beinhaltet die Definition der Anzahl der Layer, der Ebenentypen und ihrer Verknüpfungen. Beispielsweise können Sie sich für die Verwendung von Faltungsebenen entscheiden, um Merkmale aus Bildern zu extrahieren, und für die Klassifizierung können Sie voll verknüpfte Ebenen verwenden.
Nachdem Sie eine Architektur ausgewählt haben, müssen Sie das neuronale Netzwerk auf Ihrem Datensatz trainieren. Das Training beinhaltet die Übertragung von Daten über ein neuronales Netzwerk, das Einstellen von Gewichten und die Optimierung der Verlustfunktion. Das Training kann einige Zeit in Anspruch nehmen und Sie können mehrere Lernepochen durchlaufen, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
Schließlich können Sie nach dem Training Ihr neuronales Netzwerk mit neuen Daten testen, um seine Leistung zu bewerten. Sie können einen Testdatensatz verwenden, der während des Lernprozesses nicht verwendet wurde, um eine objektive Bewertung zu erhalten. Wenn die Ergebnisse Ihren Anforderungen nicht entsprechen, können Sie die Einstellungen des neuronalen Netzwerks anpassen und den Lernprozess wiederholen.
Erste Schritte: Installieren der erforderlichen Software
Bevor Sie mit der Erstellung eines neuronalen Netzwerks beginnen, müssen Sie mehrere Programme installieren, die für die Entwicklung und Schulung des Modells erforderlich sind. In diesem Abschnitt werden wir uns die grundlegenden Werkzeuge ansehen, die Sie benötigen, um loszulegen.
| Werkzeug | Die Beschreibung |
|---|---|
| Python | Python ist eine hochrangige Programmiersprache, die im maschinellen Lernen weit verbreitet ist. Installieren Sie die neueste Version von Python von der offiziellen Website https://www.python.org/downloads / und befolgen Sie die Installationsanweisungen. |
| TensorFlow | TensorFlow ist eine offene Plattform für maschinelles Lernen, die von Google entwickelt wurde. Installieren Sie TensorFlow mit dem Befehl: pip install tensorflow . |
| Keras | Keras ist eine in Python geschriebene neuronale Netzwerk-API auf hoher Ebene und läuft auf TensorFlow. Installieren Sie Keras mit dem Befehl: pip install keras . |
| Jupyter Notebook | Jupyter Notebook ist eine interaktive Entwicklungsumgebung, mit der Sie Code erstellen und ausführen sowie Ergebnisse visualisieren können. Installieren Sie das Jupyter Notebook mit dem Befehl: pip install jupyter . |
Nachdem Sie alle notwendigen Programme installiert haben, sind Sie bereit, mit dem Aufbau Ihres neuronalen Netzwerks zu beginnen. Im nächsten Abschnitt werden wir uns mit den Grundlagen des maschinellen Lernens befassen und mit der Erstellung eines Modells beginnen.
Schritt 1: Python herunterladen und installieren
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Python zu installieren:
| 1. | Gehen Sie zur offiziellen Python-Website unter https://www.python.org/downloads/ |
| 2. | Klicken Sie auf die Schaltfläche "Download" und wählen Sie die neueste Version von Python für Ihr Betriebssystem (Windows, macOS oder Linux) aus. |
| 3. | Führen Sie die heruntergeladene Installationsdatei aus, und folgen Sie den Anweisungen des Installationsassistenten. |
| 4. | Stellen Sie sicher, dass "Add Python to PATH" während der Installation ausgewählt ist. Dies ermöglicht die Verwendung von Python über die Befehlszeile. |
| 5. | Nachdem die Installation abgeschlossen ist, öffnen Sie die Eingabeaufforderung (für Windows können Sie die Tastenkombination Win + R verwenden, den Befehl "cmd" eingeben und die Eingabetaste drücken) und geben Sie den Befehl "Python" ein. Wenn eine Zeile mit der Python-Version angezeigt wird, ist die Installation erfolgreich. |
Herzlichen Glückwunsch, Sie haben Python installiert! Jetzt sind Sie bereit, mit dem nächsten Schritt zum Erstellen eines neuronalen Netzwerks fortzufahren.
Schritt 2: Installieren der TensorFlow-Bibliothek
Um TensorFlow zu installieren, benötigen Sie den Python Pip-Batch-Manager installiert. Wenn Sie Python und pip bereits installiert haben, können Sie mit dem nächsten Schritt fortfahren. Wenn nicht, müssen Sie sie zuerst installieren.
Öffnen Sie die Eingabeaufforderung (Terminal) auf Ihrem Computer und führen Sie den folgenden Befehl aus:
pip install tensorflowWenn Sie Python 2 installiert haben, führen Sie den folgenden Befehl aus:
pip install tensorflow==2.0.0Nach dem Ausführen des Befehls wird pip TensorFlow und seine Abhängigkeiten automatisch herunterladen und installieren. Warten Sie, bis die Installation abgeschlossen ist.
Geben Sie den folgenden Befehl ein, um die Installation von TensorFlow zu überprüfen:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"Wenn die Installation erfolgreich war, wird die Version von TensorFlow in der Konsole angezeigt.
Jetzt, da TensorFlow auf Ihrem Computer installiert ist, sind Sie bereit, mit dem Aufbau Ihres neuronalen Netzwerks zu beginnen.
Erstellen und Trainieren eines neuronalen Netzwerks
1. Datenaufbereitung
Der erste Schritt beim Erstellen eines neuronalen Netzwerks besteht darin, die Daten vorzubereiten. Um ein Modell zu trainieren, müssen Sie über ausreichende Daten verfügen, bei denen es sich um Eingabe- und Ausgabepaare handelt. Die Eingaben sind Merkmale oder Merkmale, die das Modell zur Vorhersage der Ausgabewerte verwenden wird. Die Ausgabewerte sind die Zielwerte oder Beschriftungen, die das Modell vorhersagen möchte.
Um das neuronale Netzwerk effektiv zu betreiben, werden die Daten normalerweise in drei Teile unterteilt: eine Lernprobe, eine Validierungsprobe und eine Testprobe. Eine Stichprobe wird zum Trainieren des Modells verwendet, eine Stichprobe zum Validieren von Hyperparametern und zur Auswahl des besten Modells und eine Stichprobe zum Bewerten der Qualität des Modells.
2. Entwicklung einer neuronalen Netzwerkarchitektur
Nach der Vorbereitung der Daten ist der nächste Schritt die Entwicklung einer neuronalen Netzwerkarchitektur. Die Architektur definiert die Struktur und Schichten des neuronalen Netzwerks. Jeder Layer führt bestimmte Eingaben durch und übergibt sie an den nächsten Layer. Neuronale Netzschichten können von verschiedenen Arten sein, z. B. Vollbindungsschichten, Faltungsschichten, rekurrente Schichten usw.
Bei der Entwicklung der Architektur müssen die Besonderheiten der Aufgabe und die Dateneigenschaften berücksichtigt werden. Die Bestimmung der Anzahl der Layer und ihrer Typen sowie die Auswahl der Aktivierungsfunktion für jede Ebene sind wichtige Aspekte des neuronalen Netzdesigns.
3. Modell lernen und testen
Nach der Definition der Architektur des neuronalen Netzwerks kommt die Phase des Lernens und Testens des Modells. Das Modelltraining besteht darin, Trainingsdaten an den Eingang des neuronalen Netzwerks zu senden und die Gewichte und Parameter des Modells anzupassen, um Vorhersagefehler zu minimieren. Dies wird normalerweise durch eine Gradient-Down-Methode und verschiedene Optimierungsalgorithmen erreicht.
Nach dem Training des Modells wird ein Test durchgeführt, bei dem Testdaten an den Eingang des Modells gesendet werden und die Qualitätsmesswerte des Modells wie Genauigkeit, Vollständigkeit, F1-Kennzahl und andere gemessen werden. Auf der Grundlage dieser Indikatoren können wir Rückschlüsse auf die Qualität des Modells und seine Fähigkeit zur Vorhersage der richtigen Werte ziehen.
Beim Lernen und Testen eines Modells ist es wichtig, auf mögliche Umschulungen zu achten - ein Phänomen, bei dem das Modell zu schwierig ist, sich an Lerndaten anzupassen, aber das Wissen nicht gut in neue Daten zusammenfasst. Um die Umschulung zu bekämpfen, werden Methoden zur Regularisierung und Kontrolle von Hyperparametern verwendet.
Abschließend ist die Erstellung und Ausbildung eines neuronalen Netzwerks ein Prozess, der Liebe zum Detail und die Auswahl geeigneter Techniken und Architekturen erfordert. Wenn Sie die richtige Strategie befolgen, können Sie gute Ergebnisse erzielen und ein effektives Modell zur Lösung des Problems erstellen.
Schritt 3: Definieren der neuronalen Netzwerkstruktur
Es gibt verschiedene Arten von neuronalen Netzen, und jedes hat seine eigene Struktur. Die Definition der Struktur des neuronalen Netzwerks hängt von der Aufgabe ab. Wenn wir zum Beispiel ein neuronales Netzwerk erstellen möchten, um ein Klassifizierungsproblem zu lösen, wird normalerweise eine Architektur mit mehreren Schichten verwendet.
Die häufigste neuronale Netzstruktur für Klassifizierungsaufgaben ist ein mehrschichtiges Perceptron-neuronales Netzwerk. Es besteht aus einer Eingabeschicht, verdeckten Schichten und einer Ausgabeschicht. Die Anzahl der Neuronen in jeder Schicht und die Verbindungen zwischen ihnen werden basierend auf der Komplexität der Aufgabe und der verfügbaren Datenmenge bestimmt.
Bei der Bestimmung der Struktur des neuronalen Netzwerks ist es wichtig, Faktoren zu berücksichtigen wie:
- Die Anzahl der Eingabemerkmale ist die Anzahl der Variablen, die dem Eingang des neuronalen Netzwerks zugeführt werden. Es wird auf der Grundlage der Spezifität der Daten und ihrer Vorverarbeitung bestimmt.
- Die Anzahl der Klassen ist die Anzahl der Kategorien, in die die Daten kategorisiert werden sollen. Wenn wir 3 Klassen haben, hat die Ausgabeschicht 3 Neuronen.
- Die Größe der ausgeblendeten Layer basiert auf der Komplexität der Aufgabe und der verfügbaren Datenmenge. Die optimale Anzahl von Neuronen in versteckten Schichten wird normalerweise empirisch bestimmt.
Nachdem Sie die Struktur des neuronalen Netzwerks definiert haben, können Sie mit der Einstellung der Parameter jedes Neurons beginnen, z. B. der Aktivierungs-, Gewichts- und Verschiebungsfunktion.
Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass die Definition der Struktur eines neuronalen Netzwerks eine Kunst ist, die Erfahrung und Experimente erfordert. Es wird empfohlen, mit einem kleinen neuronalen Netzwerk zu beginnen und es nach Bedarf schrittweise zu vergrößern.
Schritt 4: Vorbereiten der Daten für das Training
Bevor Sie mit dem Training eines neuronalen Netzwerks beginnen, müssen Sie die Daten vorbereiten, auf denen es trainiert wird.
Der erste Schritt besteht darin, Daten zu sammeln und zu verarbeiten. Sie können verschiedene Datenquellen wie Texte, Bilder, Audio oder Video verwenden. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die Daten vollständig, vielfältig und ausreichend für das Lernen sind.
Nachdem die Daten gesammelt wurden, müssen Sie diese vorarbeiten. Dazu gehören das Löschen von Rauschen, die Umwandlung in ein einzelnes Format, die Aufteilung in Lern- und Testproben und die Skalierung.
In einigen Fällen müssen Sie möglicherweise zusätzliche Schritte ausführen, z. B. das Entfernen von Ausreißern, das Konvertieren von Daten in ein numerisches Format oder das Anwenden von Komprimierungstechniken.
Als nächstes müssen Sie die Daten codieren. Für die Arbeit mit einem neuronalen Netzwerk werden die Daten normalerweise in Form von numerischen Matrizen dargestellt. Daher müssen Sie die Daten in ein numerisches Format konvertieren und codieren.
Ein wichtiger Schritt ist die Aufteilung der Daten in Trainings- und Testproben. Eine Lernprobe wird verwendet, um ein neuronales Netzwerk zu trainieren, und eine Testprobe wird verwendet, um seine Qualität und Verallgemeinerungsfähigkeit zu bewerten. Normalerweise werden 70 bis 80% der Daten für das Training verwendet, während die restlichen 20 bis 30% für Tests verwendet werden.
Der letzte Schritt besteht darin, die Daten zu skalieren. Neuronale Netzwerke arbeiten besser mit Daten, die sich in einem kleinen Wertebereich befinden, daher wird empfohlen, die Daten vor dem Training zu skalieren.
Nach all diesen Schritten sind die Daten bereit, um das neuronale Netzwerk zu trainieren.
