Нейросети. Раскройте всю мощь нейронных сетей: полное руководство по пониманию, внедрению ИИ
– Нормализация часто подходит для алгоритмов, которые предполагают ограниченный входной диапазон, в то время как стандартизация полезна, когда объекты имеют различные масштабы и распределения.
3. Одноразовое горячее кодирование:
– Одноразовое кодирование используется для представления категориальных переменных в виде двоичных векторов.
– Каждая категория преобразуется в двоичный вектор, где только один элемент равен 1 (что указывает на наличие этой категории), а остальные равны 0.
– Одноразовое кодирование позволяет использовать категориальные данные в качестве входных данных в нейронных сетях, позволяя им обрабатывать нечисловую информацию.
4. Масштабирование функций:
– Масштабирование признаков гарантирует, что числовые объекты находятся в аналогичном масштабе, не позволяя одним объектам доминировать над другими из-за различий в величинах.
– Общие методы включают минимальное и максимальное масштабирование, когда функции масштабируются до определенного диапазона, и стандартизацию, как упоминалось ранее.
5. Уменьшение размерности:
– Методы уменьшения размерности уменьшают количество входных элементов, сохраняя при этом важную информацию.
– Анализ главных компонент (PCA) и t-SNE (t-распределенное стохастическое встраивание соседей) являются популярными методами уменьшения размерности.
– Уменьшение размерности может помочь смягчить проклятие размерности и повысить эффективность обучения.
6. Сплит и перекрестная проверка обучения-тестирования:
– Чтобы оценить производительность нейронной сети, важно разделить данные на обучающий и тестовый наборы.
– Обучающий набор используется для обучения сети, а тестовый – для оценки ее производительности на невидимых данных.
– Перекрестная проверка – это еще один метод, при котором набор данных разделяется на несколько подмножеств (складок) для итеративного обучения и тестирования сети, получения более надежной оценки ее производительности.
Эти методы предварительной обработки данных применяются для обеспечения того, чтобы данные находились в подходящей форме для обучения нейронных сетей. Очищая данные, обрабатывая отсутствующие значения, масштабируя функции и уменьшая размерность, мы можем улучшить производительность сети, повысить ее эффективность и добиться лучшего обобщения невидимых данных.
Обработка отсутствующих данных
Отсутствующие данные являются распространенной проблемой в наборах данных и могут существенно повлиять на производительность и надежность нейронных сетей. В этой главе мы рассмотрим различные методы эффективной обработки отсутствующих данных:
1. Удаление отсутствующих данных:
– Одним из простых подходов является удаление экземпляров или объектов, содержащих отсутствующие значения.
– Если только небольшая часть данных имеет отсутствующие значения, удаление этих экземпляров или функций может не оказать существенного влияния на общий набор данных.
– Однако этот подход следует использовать с осторожностью, так как он может привести к потере ценной информации, особенно если отсутствующие данные не являются случайными.
2. Среднее/медианное условное исчисление:
– Среднее или медианное условное исчисление предполагает замену отсутствующих значений средним или медианным значением соответствующего признака.
– Этот метод предполагает, что отсутствующие значения отсутствуют случайным образом (MAR), а непропущенные значения обладают теми же статистическими свойствами.
– Условное исчисление помогает сохранить размер выборки и поддерживать распределение признака, но может привести к смещению, если пропуск не является случайным.
3. Регрессионное вменение:
– Регрессионное условное исчисление предполагает прогнозирование пропущенных значений с использованием регрессионных моделей.
– Регрессионная модель обучается на непропущенных значениях, а затем модель используется для прогнозирования отсутствующих значений.
– Этот метод фиксирует взаимосвязи между отсутствующим признаком и другими признаками, что позволяет более точно вменить.
– Тем не менее, он предполагает, что отсутствие функции может быть разумно предсказано другими переменными.
4. Множественное вменение:
– Множественное условное исчисление – это метод, при котором отсутствующие значения вменяются несколько раз для создания нескольких полных наборов данных.
– Каждому набору данных присваиваются различные правдоподобные значения, основанные на наблюдаемых данных и их неопределенности.
– Затем нейронная сеть обучается на каждом вмененном наборе данных, и результаты объединяются для получения более надежных прогнозов.
– Множественное условное исчисление объясняет неопределенность в условном исчислении недостающих значений и может привести к более надежным результатам.
5. Выделенные архитектуры нейронных сетей:
– Существуют специальные архитектуры нейронных сетей, предназначенные для непосредственной обработки отсутствующих данных.
– Например, замаскированный автоэнкодер для оценки распределения (MADE) и автоэнкодер шумоподавления (DAE) могут обрабатывать пропущенные значения во время обучения и вывода.
– Эти архитектуры учатся восстанавливать отсутствующие значения на основе имеющейся информации и могут обеспечить повышенную производительность наборов данных с отсутствующими данными.
Выбор метода обработки отсутствующих данных зависит от характера и степени отсутствия, предположений о механизме отсутствующих данных и характеристик набора данных. Важно тщательно рассмотреть последствия каждого метода и выбрать тот, который наилучшим образом соответствует конкретным требованиям и ограничениям имеющегося набора данных.
Работа с категориальными переменными
Категориальные переменные создают уникальные проблемы в нейронных сетях, поскольку для их эффективного использования требуется соответствующее представление и кодирование. В этой главе мы рассмотрим методы работы с категориальными переменными в нейронных сетях:
1. Кодирование этикетки:
– Кодировка меток присваивает уникальную числовую метку каждой категории в категориальной переменной.
– Каждая категория сопоставляется с целочисленным значением, что позволяет нейронным сетям обрабатывать данные.
– Однако кодирование меток может привести к появлению порядковых отношений между категориями, которых не существует, что может привести к неправильным интерпретациям.
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:
– Методы дополнения данных модифицируют обучающие данные, чтобы увеличить их размер и разнообразие, помогая сети лучше обобщать.
– Распространенные методы увеличения данных включают случайную обрезку, поворот, переворачивание и добавление шума или искажений к входным данным.
– Увеличение данных может помочь уменьшить переобучение и улучшить способность модели обрабатывать изменения в реальных данных.
5. Перенос обучения:
– Transfer Learning использует предварительно обученные модели на больших наборах данных и адаптирует их к новым задачам или областям.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «ЛитРес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.
Вы ознакомились с фрагментом книги.
Для бесплатного чтения открыта только часть текста.
Приобретайте полный текст книги у нашего партнера:
Полная версия книги