скачать книгу бесплатно
2. Одногорячее кодирование:
– Одноразовое кодирование – популярный метод представления категориальных переменных в нейронной сети.
– Каждая категория преобразуется в двоичный вектор, где каждый элемент представляет наличие или отсутствие определенной категории.
– Однотонная кодировка гарантирует, что каждая категория представлена одинаково, и удаляет любые подразумеваемые порядковые отношения.
– Это позволяет нейронной сети рассматривать каждую категорию как отдельную функцию.
3. Встраивание:
– Встраивание – это метод, который изучает низкоразмерное представление категориальных переменных в нейронной сети.
– Он сопоставляет каждую категорию с плотным вектором непрерывных значений, при этом аналогичные категории имеют векторы, расположенные ближе в пространстве внедрения.
– Встраивание особенно полезно при работе с многомерными категориальными переменными или когда отношения между категориями важны для задачи.
– Нейронные сети могут изучать вложения в процессе обучения, фиксируя значимые представления категориальных данных.
4. Встраивание сущностей:
– Встраивание сущностей – это специализированная форма внедрения, использующая преимущества связей между категориями.
– Например, в рекомендательных системах встраивание сущностей может представлять категории пользователей и элементов в совместном пространстве внедрения.
– Встраивание сущностей позволяет нейронной сети изучать отношения и взаимодействия между различными категориями, повышая ее предсказательную силу.
5. Хеширование функций:
– Хеширование признаков, или трюк с хешированием, – это метод, который преобразует категориальные переменные в векторное представление фиксированной длины.
– Он применяет хеш-функцию к категориям, сопоставляя их с предопределенным количеством измерений.
– Хеширование функций может быть полезно, когда количество категорий велико и их кодирование по отдельности становится непрактичным.
Выбор метода работы с категориальными переменными зависит от характера данных, количества категорий и отношений между категориями. Обычно используются одноразовое кодирование и внедрение, причем встраивание особенно эффективно при захвате сложных взаимодействий категорий. Тщательное рассмотрение соответствующего метода кодирования гарантирует, что категориальные переменные правильно представлены и могут внести значимый вклад в предсказания нейронной сети.
Часть II: Построение и обучение нейронных сетей
Нейронные сети с прямой связью
Структура и принципы работы
Понимание структуры и принципов работы нейронных сетей имеет решающее значение для их эффективного использования. В этой главе мы рассмотрим ключевые компоненты и принципы работы нейронных сетей:
1. Нейроны:
– Нейроны являются основными строительными блоками нейронных сетей.
– Они принимают входные сигналы, выполняют вычисления и выдают выходные сигналы.
– Каждый нейрон применяет линейное преобразование ко входу, за которым следует нелинейная функция активации для введения нелинейности.
2. Слои:
– Нейронные сети состоят из нескольких слоев взаимосвязанных нейронов.
– Входной слой получает входные данные, выходной слой создает окончательные прогнозы, и между ними может быть один или несколько скрытых слоев.
– Скрытые слои позволяют сети изучать сложные представления данных, извлекая соответствующие функции.
3. Веса и смещения:
– Каждая связь между нейронами в нейронной сети связана с весом.
– Веса определяют силу связи и контролируют влияние выхода одного нейрона на вход другого.
– Смещения – это дополнительные параметры, связанные с каждым нейроном, позволяющие им вносить сдвиг или смещение в вычисления.
4. Функции активации:
– Активационные функции привносят нелинейность в вычисления нейронов.
– Они определяют, следует ли активировать нейрон или нет, основываясь на его входе.
– Общие функции активации включают сигмоид, tanh, ReLU (выпрямленный линейный блок) и softmax.
5. Распространение с прямой связью:
– Распространение с прямой связью – это процесс передачи входных данных через слои сети для создания прогнозов.
– Каждый слой выполняет вычисления на основе входных данных, полученных от предыдущего слоя, применяя веса, смещения и функции активации.
– Выходы одного слоя служат входными данными для следующего слоя, продвигаясь по сети до тех пор, пока не будут получены окончательные прогнозы.
6. Обратное распространение:
– Обратное распространение – алгоритм, используемый для обучения нейронных сетей.
– Он вычисляет градиенты функции потерь по отношению к весам и смещениям сети.
– Градиенты указывают направление и величину самого крутого спуска, направляя обновления параметров сети для минимизации потерь.
– Обратное распространение распространяет градиенты назад по сети, слой за слоем, используя правило цепи исчисления.
7. Обучение и оптимизация:
– Обучение нейронной сети включает в себя итеративную настройку ее весов и смещений, чтобы свести к минимуму разницу между прогнозируемыми и фактическими результатами.
– Алгоритмы оптимизации, такие как градиентный спуск, используются для обновления параметров на основе рассчитанных градиентов.
– Обучение обычно включает в себя подачу в сеть помеченных обучающих данных, сравнение прогнозов с истинными метками и соответствующее обновление параметров.
Понимание структуры и принципов работы нейронных сетей помогает в разработке и обучении эффективных моделей. Регулируя архитектуру, функции активации и процесс обучения, нейронные сети могут изучать сложные взаимосвязи и делать точные прогнозы по различным задачам.
Реализация нейронной сети с прямой связью
Реализация нейронной сети с прямой связью включает в себя перевод концепций и принципов в практическую реализацию кода. В этой главе мы рассмотрим шаги по реализации базовой нейронной сети с прямой связью:
1. Определите сетевую архитектуру:
– Определите количество слоев и количество нейронов в каждом слое.
– Определитесь с функциями активации, которые будут использоваться в каждом слое.
– Определите входные и выходные размеры в зависимости от поставленной задачи.
2. Инициализируйте параметры:
– Инициализируйте веса и смещения для каждого нейрона в сети.
– Случайная инициализация обычно используется, чтобы нарушить симметрию и избежать застревания в локальных минимумах.
3. Реализуйте распространение с прямой связью:
– Передавайте входные данные через слои сети, по одному слою за раз.
– Для каждого слоя вычислите взвешенную сумму входных данных и примените функцию активации для получения выходных данных слоя.
– Прямое распространение продолжается до тех пор, пока не будет достигнут выходной уровень, генерируя прогнозы сети.
4. Определите функцию потерь:
– Выберите подходящую функцию потерь, которая измеряет расхождение между прогнозируемыми выходными данными и истинными метками.
– Общие функции потерь включают среднеквадратичную ошибку (MSE) для задач регрессии и потери кросс-энтропии для задач классификации.
5. Реализуйте обратное распространение:
– Вычислить градиенты функции потерь по отношению к весам и смещениям сети.
– Распространяйте градиенты назад по сети, слой за слоем, используя правило цепи исчисления.
– Обновите веса и смещения с помощью алгоритма оптимизации, такого как градиентный спуск, на основе вычисленных градиентов.
6. Обучите сеть:
– Перебирайте обучающие данные, передавая их в сеть, выполняя прямое распространение, вычисляя потери и обновляя параметры с помощью обратного распространения.
– Отрегулируйте скорость обучения, которая контролирует размер шага обновления параметров, чтобы сбалансировать скорость сходимости и стабильность.
– Отслеживайте прогресс обучения, оценивая потери на отдельном проверочном наборе.
7. Оцените сеть:
– После того, как сеть будет обучена, оцените ее производительность на невидимых данных.
– Используйте прямое распространение для создания прогнозов для набора оценочных данных.
– Вычисляйте соответствующие показатели, такие как точность, прецизионность, отзыв или среднеквадратичная ошибка, в зависимости от типа проблемы.
8. Итерация и тонкая настройка:
– Экспериментируйте с различными сетевыми архитектурами, функциями активации и параметрами оптимизации для повышения производительности.
– Настройте модель, настроив гиперпараметры, такие как скорость обучения, размер пакета и методы регуляризации, такие как отсев или регуляризация L2.
Реализация нейронной сети с прямой связью включает в себя перевод математических концепций в код с использованием языка программирования и фреймворка глубокого обучения, такого как TensorFlow или PyTorch. Следуя шагам, описанным выше, и экспериментируя с различными конфигурациями, вы можете обучать и использовать нейронные сети для различных задач.
Тонкая настройка модели
Тонкая настройка нейронной сети предполагает оптимизацию ее производительности путем корректировки различных аспектов модели. В этой главе мы рассмотрим приемы тонкой настройки нейронной сети:
1. Настройка гиперпараметров:
– Гиперпараметры – это настройки, которые определяют поведение нейронной сети, но не изучаются на основе данных.
– Примеры гиперпараметров включают скорость обучения, размер пакета, количество скрытых слоев, количество нейронов в каждом слое, параметры регуляризации и функции активации.
– Тонкая настройка включает в себя систематическое изменение этих гиперпараметров и оценку производительности сети для поиска оптимальной конфигурации.
2. Планирование скорости обучения:
– Скорость обучения определяет размер шага при обновлении параметров во время обучения.
– Выбор подходящей скорости обучения имеет решающее значение для конвергенции и предотвращения превышения или застревания в локальных минимумах.
– Методы планирования скорости обучения, такие как снижение скорости обучения с течением времени или использование адаптивных методов, таких как Adam или RMSprop, могут помочь точно настроить производительность модели.
3. Методы регуляризации:
– Методы регуляризации предотвращают переобучение и улучшают обобщение, добавляя дополнительные ограничения или штрафы к функции потерь.
– Регуляризация L1 и L2 добавляет штрафной термин к функции потерь в зависимости от величины весов, поощряя меньшие веса и уменьшая чрезмерную зависимость от определенных признаков.
– Dropout случайным образом деактивирует часть нейронов во время обучения, заставляя сеть изучать более надежные и разнообразные представления.
4. Увеличение данных:
