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

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.