Нейросети. Раскройте всю мощь нейронных сетей: полное руководство по пониманию, внедрению ИИ

– Градиентный спуск – алгоритм оптимизации, используемый для обновления параметров сети на основе рассчитанных градиентов.

– Он итеративно регулирует веса и смещения в направлении, противоположном градиентам, постепенно минимизируя потери.

– Скорость обучения определяет размер шага, выполняемого в каждой итерации. Он уравновешивает компромисс между скоростью конвергенции и превышением.

– Популярные варианты градиентного спуска включают стохастический градиентный спуск (SGD), мини-пакетный градиентный спуск и оптимизацию Адама.

4. Обучающие данные и пакеты:

– Нейронные сети обучаются с использованием большого набора данных, который содержит входные примеры и соответствующие им желаемые выходы.

– Обучающие данные разделены на пакеты, которые являются меньшими подмножествами всего набора данных.

– Пакеты используются для итеративного обновления параметров сети, что снижает вычислительные требования и позволяет лучше обобщать.

5. Переобучение и регуляризация:

– Переобучение происходит, когда нейронная сеть учится хорошо работать на обучающих данных, но не может обобщить невидимые данные.

– Методы регуляризации, такие как регуляризация L1 или L2, отсев или досрочное прекращение, помогают предотвратить переобучение.

– Регуляризация накладывает ограничения на параметры сети, способствуя простоте и снижению чрезмерной сложности.

6. Настройка гиперпараметров:

– Гиперпараметры – настройки, которые управляют поведением и производительностью нейронной сети во время обучения.

– Примеры гиперпараметров включают скорость обучения, количество скрытых слоев, количество нейронов в слое, функции активации и силу регуляризации.

– Настройка гиперпараметров включает в себя выбор оптимальной комбинации гиперпараметров с помощью экспериментов или автоматизированных методов, таких как поиск по сетке или случайный поиск.

Обучение нейронных сетей требует тщательного учета различных факторов, включая выбор функции потерь, правильную реализацию обратного распространения, оптимизацию с помощью градиентного спуска и обработку переобучения. Эксперименты и тонкая настройка гиперпараметров играют решающую роль в достижении наилучшей производительности и обеспечении того, чтобы сеть хорошо обобщала невидимые данные.

Подготовка данных для нейронных сетей

Представление данных и масштабирование объектов

В этой главе мы рассмотрим важность представления данных и масштабирования признаков в нейронных сетях. То, как данные представляются и масштабируются, может существенно повлиять на производительность и эффективность сети. Давайте углубимся в эти ключевые понятия:

1. Представление данных:

– Способ представления и кодирования данных влияет на то, насколько хорошо нейронная сеть может извлекать значимые закономерности и делать точные прогнозы.

– Категориальные данные, такие как текст или номинальные переменные, часто необходимо преобразовать в числовые представления. Этот процесс называется одногорячим кодированием, где каждая категория представлена в виде двоичного вектора.

– Числовые данные должны быть масштабированы до аналогичного диапазона, чтобы одни функции не доминировали над другими. Масштабирование гарантирует, что каждая функция вносит пропорциональный вклад в общий прогноз.

2. Масштабирование функций:

– Масштабирование объектов – это процесс нормализации или стандартизации числовых признаков в наборе данных.

– Нормализация масштабирует данные до диапазона от 0 до 1 путем вычитания минимального значения и деления на диапазон (максимум минус минимум).

– Стандартизация преобразует данные в среднее значение 0 и стандартное отклонение 1 путем вычитания среднего значения и деления на стандартное отклонение.

– Масштабирование функций помогает предотвратить доминирование одних объектов над другими из-за различий в их величинах, обеспечивая справедливое и сбалансированное обучение.

3. Обработка недостающих данных:

– Отсутствующие данные могут создавать проблемы при обучении нейронных сетей.

– Для обработки отсутствующих данных можно использовать различные подходы, такие как методы условного исчисления, которые заполняют недостающие значения на основе статистических показателей, или использование выделенных архитектур нейронных сетей, которые могут обрабатывать отсутствующие значения напрямую.

– Выбор способа обработки отсутствующих данных зависит от характера и количества отсутствующих значений в наборе данных.

4. Работа с несбалансированными данными:

– Несбалансированность данных возникает, когда один класс или категория значительно более распространены, чем другие в наборе данных.

– Несбалансированные данные могут привести к предвзятым прогнозам, когда сеть склоняется в пользу класса большинства.

– Методы устранения несбалансированных данных включают передискретизацию класса меньшинства, недовыборку класса большинства или использование алгоритмов, специально разработанных для несбалансированных данных, таких как SMOTE (метод синтетической избыточной выборки меньшинств).

5. Инженерия функций:

– Проектирование признаков включает в себя преобразование или создание новых объектов из существующего набора данных для повышения предсказательной силы сети.

– Такие методы, как полиномиальные признаки, термины взаимодействия или преобразования, специфичные для предметной области, могут применяться для получения более информативных признаков.

– Проектирование функций требует знания предметной области и понимания проблемы.

Правильное представление данных, масштабирование признаков, обработка отсутствующих данных, работа с несбалансированными данными и продуманное проектирование признаков являются важными шагами в подготовке данных для обучения нейронной сети. Эти процессы гарантируют, что данные находятся в подходящей форме, чтобы сеть могла эффективно учиться и делать точные прогнозы.

Методы предварительной обработки данных

Предварительная обработка данных играет жизненно важную роль в подготовке данных к обучению нейронной сети. Он включает в себя ряд методов и шагов по очистке, преобразованию и нормализации данных. В этой главе мы рассмотрим некоторые распространенные методы предварительной обработки данных, используемые в нейронных сетях:

1. Очистка данных:

– Очистка данных включает в себя обработку отсутствующих значений, выбросов и несоответствий в наборе данных.

– Отсутствующие значения могут быть вменены с использованием таких методов, как среднее условное исчисление, медианное условное исчисление или условное исчисление на основе статистических моделей.

– Выбросы, которые представляют собой экстремальные значения, отклоняющиеся от большинства данных, могут быть обнаружены и либо удалены, либо обработаны с помощью таких методов, как Winsorization или замена статистически правдоподобными значениями.

– Несогласованные данные, такие как конфликтующие записи или проблемы с форматированием, могут быть устранены путем проверки и стандартизации данных.

2. Нормализация и стандартизация данных: