W tym dniu skupimy się na podstawach architektury sieci neuronowych. Zrozumiemy, jak buduje się sieci, jakie warstwy i funkcje aktywacji są używane oraz jak mierzymy błędy za pomocą funkcji kosztu.
Sieci neuronowe, jak sama nazwa wskazuje, naśladują działanie ludzkiego mózgu. Składają się z połączonych ze sobą warstw. Najprostsza sieć składa się z warstwy wejściowej, jednej lub więcej warstw ukrytych i warstwy wyjściowej. Informacja przepływa przez sieć, przechodząc przez kolejne warstwy, gdzie przetwarzana jest w oparciu o wagi i funkcje aktywacji. Wyobraźmy sobie sieć do rozpoznawania obrazów – na wejściu podajemy obraz, warstwy ukryte wyciągają cechy, a na wyjściu otrzymujemy etykietę obiektu (np. 'kot').
Istnieją różne typy warstw:
Przykład: W prostym przykładzie rozpoznawania obrazów, warstwa wejściowa może mieć rozmiar odpowiadający rozmiarowi obrazu (np. 28x28 pikseli). Warstwy ukryte będą składać się z neuronów przetwarzających te piksele. Warstwa wyjściowa może mieć neurony odpowiadające różnym klasom (np. 'pies', 'kot', 'ptak').
Funkcje aktywacji wprowadzają nieliniowość do sieci neuronowych, co pozwala im uczyć się złożonych wzorców. Bez nich, sieć byłaby po prostu złożeniem operacji liniowych, co ograniczałoby jej zdolności uczenia się. Popularne funkcje aktywacji to:
Przykład: Wyobraźmy sobie neuron, który otrzymuje dane. Zanim przejdą one do następnej warstwy, przechodzą przez funkcję aktywacji. ReLU sprawia, że neurony reagują tylko na 'pozytywne' sygnały.
Funkcja kosztu mierzy, jak dobrze sieć radzi sobie z zadaniem. Określa różnicę między przewidywaniami sieci a rzeczywistymi wartościami. Celem uczenia jest minimalizacja funkcji kosztu. Popularne funkcje kosztu:
Przykład: Jeśli sieć przewiduje, że obraz jest w 20% psem, a w 80% kotem, ale w rzeczywistości jest to pies, funkcja kosztu policzy 'błąd' (im wyższy, tym gorszy). Uczenie polega na zmianie wag w sieci, aby ten błąd zminimalizować.
Explore advanced insights, examples, and bonus exercises to deepen understanding.
Gratulacje! Zrobiliście już solidną podstawę w budowaniu sieci neuronowych. Dzisiaj zagłębimy się w bardziej zaawansowane aspekty architektury i zobaczymy, jak drobne zmiany mogą mieć ogromny wpływ na działanie naszych modeli. Pamiętajmy, że głębokie uczenie to sztuka balansowania: odpowiednia architektura, optymalna funkcja kosztu i mądry wybór funkcji aktywacji to klucz do sukcesu.
W poprzednich lekcjach skupiliśmy się na elementach składowych. Teraz przyjrzyjmy się, jak te elementy łączą się w całość i co możemy kontrolować, aby poprawić wyniki. Pamiętajmy, że architektura sieci to zbiór decyzji, które podejmujemy podczas budowy modelu: liczba warstw, liczba neuronów w warstwach, rodzaje warstw (np. gęste, konwolucyjne, rekurencyjne), a także wybór funkcji aktywacji i funkcji kosztu.
Hiperparametry to te parametry, które ustawiamy przed procesem uczenia (w przeciwieństwie do parametrów, które model uczy się sam - takich jak wagi i bias). Wybór hiperparametrów ma kluczowe znaczenie. Przykłady:
Optymalizacja hiperparametrów jest często procesem iteracyjnym. Popularne techniki obejmują walidację krzyżową, grid search i random search. Możemy także używać automatycznych narzędzi do tuningu hiperparametrów.
Wypróbujcie te zadania, aby utrwalić zdobytą wiedzę:
Rozważmy, jak to, czego się uczymy, jest wykorzystywane w prawdziwym świecie:
Implementacja mechanizmu regularyzacji: Regularyzacja to technika, która zapobiega przeuczeniu. Implementuj w swoim modelu (np. za pomocą L1 lub L2 regularyzacji) i sprawdź, jak wpływa na wyniki na zbiorze walidacyjnym. Poszukaj informacji o mechanizmie "dropout" i spróbuj go zaimplementować.
Aby kontynuować naukę, rozważcie te tematy:
Stwórz w głowie lub na kartce szkic prostej sieci neuronowej do rozpoznawania cyfr (0-9) na podstawie obrazów 28x28 pikseli. Określ liczbę warstw, typy warstw, funkcje aktywacji i warstwę wyjściową. Zastanów się, jakiego typu funkcja kosztu byłaby najbardziej odpowiednia. Zapisz swoje przemyślenia.
Przeanalizuj kilka scenariuszy klasyfikacji i regresji. Dla każdego z nich określ, która funkcja aktywacji (Sigmoid, ReLU, Tanh) byłaby najbardziej odpowiednia dla warstwy wyjściowej i dlaczego. Uzasadnij swoje odpowiedzi.
Wyobraź sobie, że budujesz model, który przewiduje cenę mieszkania. Którą funkcję kosztu (MSE czy entropię krzyżową) powinieneś wybrać i dlaczego?
Wyobraź sobie, że chcesz zbudować prostą sieć neuronową do rozpoznawania znaków drogowych (np. ograniczenie prędkości). Jakie warstwy i funkcje aktywacji byś wybrał? Z czego składałaby się funkcja kosztu? Spróbuj zaprojektować schemat.
Przygotuj się na kolejne zajęcia, gdzie zaczniemy implementować te koncepty w praktyce, używając biblioteki TensorFlow/Keras. Zainstaluj te biblioteki (jeśli jeszcze tego nie zrobiłeś/zrobiłaś) i zapoznaj się z podstawowymi przykładami ich użycia.
We're automatically tracking your progress. Sign up for free to keep your learning paths forever and unlock advanced features like detailed analytics and personalized recommendations.