この記事では、Python でニューラル ネットワーク モデルを作成する方法を簡単に説明します。一定の参考値があります。必要な友人は参照できます。お役に立てば幸いです。
概要: ニューラル ネットワークがどのように機能するかについて興味がありますか?ニューラル ネットワークがどのように機能するかを理解する最良の方法は、単純なニューラル ネットワークを自分で作成することです。
ニューラル ネットワーク (NN) は、人工ニューラル ネットワーク (ANN) とも呼ばれ、機械学習分野の学習アルゴリズムのサブセットであり、生物学的ニューラル ネットワークの概念を大まかに借用しています。現在、ニューラルネットワークはコンピュータビジョンや自然言語処理などの分野で広く使われています。ドイツの機械学習上級専門家である Andrey Bulezyuk 氏は、「ニューラル ネットワークは、人間の介入をほとんど必要とせずに、さまざまな分野や業界の複雑な抽象化を効果的にシミュレートできるため、機械学習に革命をもたらしています。」と述べています。次のコンポーネント:
- データを送受信する入力層、
- 隠し層、
- 出力層;
#層間の重み;-
#このチュートリアルでは、単純な Sigmoid 活性化関数が使用されますが、ディープ ニューラル ネットワーク モデルでは、勾配分散が発生しやすいため、Sigmoid 活性化関数は一般に第一選択ではないことに注意してください。
さらに、フィードフォワード ニューラル ネットワーク、畳み込みニューラル ネットワーク、リカレント ニューラル ネットワークなど、いくつかの異なるタイプの人工ニューラル ネットワークがあります。この記事では、単純なフィードフォワード ニューラル ネットワークまたは知覚ニューラル ネットワークを例に挙げます。このタイプの人工ニューラル ネットワークは、データを前から後ろに直接転送します。これは順伝播プロセスと呼ばれます。
フィードフォワード ニューロンのトレーニングには通常、逆伝播アルゴリズムが必要です。これには、ネットワークに対応する入力セットと出力セットが必要です。入力データがニューロンに送信されると、それに応じて処理され、その結果の出力が次の層に送信されます。
次の図は、ニューラル ネットワークの構造を簡単に示しています。
さらに、ニューラル ネットワークがどのように機能するかを理解する最良の方法は、学習することです。ツールボックスを使用してゼロから構築する方法。この記事では、Python を使用して簡単なニューラル ネットワークを作成する方法を説明します。
問題
下の表は、私たちが解決する問題を示しています:
新しいセットが与えられたときに正しい出力値を予測できるようにニューラル ネットワークをトレーニングします。データ 。
表からわかるように、出力値は常に入力セクションの最初の値と等しくなります。したがって、新しい状況の出力 (?) 値は 1 であることが期待できます。
Python コードを使用して同じ結果が得られるかどうかを見てみましょう。
ニューラル ネットワーク クラスの作成|NeuralNetwork クラス
正確な予測を提供するためにニューロンをトレーニングするために、Python で NeuralNetwork クラスを作成します。このクラスには、他の補助関数も含まれています。この単純なニューラル ネットワークの例を作成するためにニューラル ネットワーク ライブラリを使用しませんが、計算を支援するために基本的な Numpy ライブラリをインポートします。
Numpy ライブラリはデータ処理用の基本ライブラリであり、次の 4 つの重要な計算メソッドがあります:
EXP - 自然指数の生成に使用されます。
配列 — 行列の生成に使用されます;
ドット — 行列の乗算に使用されます;
-
random - 乱数の生成に使用されます;
シグモイド関数の適用
この関数は、0 から 1 までの任意の値をマッピングでき、入力の加重合計を正規化するのに役立ちます。 
この後、重みの基本的な調整を計算するためにシグモイド関数の導関数を作成します。
シグモイド関数の出力は、その導関数を生成するために使用できます。たとえば、出力変数が「x」の場合、その導関数は x *(1-x) になります。
モデルのトレーニング
モデルのトレーニングとは、ニューラル ネットワークに正確な予測を行うよう教える段階を意味します。各入力には正または負の重みがあります。つまり、正の重みまたは負の重みが大きい入力は、結果の出力に大きな影響を与えます。
モデルが最初にトレーニングされるとき、各重みは乱数で初期化されることに注意してください。
次は、この記事で構築されたニューラル ネットワークのサンプル問題のトレーニング プロセスです:
1. トレーニング データ セットから入力を取得し、その重みに従っていくつかの調整を行います。を介してニューラル ネットワークを計算します。出力メソッドはレイヤーごとに送信するために使用されます;
2. バックプロパゲーションの誤り率を計算します。この場合、それはニューロンの予測出力とトレーニング データ セットの期待出力の間の誤差です;
3. 得られた誤差範囲に基づいて、重み付けされた誤差を使用します。導関数 この式では、いくつかの小さな重み調整が行われます;
##4。このプロセスを 15,000 回繰り返し、各反復中にトレーニング セット全体が同時に処理されます。
##ここでは、「.T」関数を使用して行列にバイアスをかけます。したがって、数値は次のように保存されます。
最終的に、ニューロンの重みは、提供されたトレーニング データに合わせて最適化されます。したがって、ニューラル ネットワークの出力が期待される出力と一致していれば、学習は完了し、正確な予測が可能であることを意味する、これがバックプロパゲーションの手法です。
カプセル化
最後に、NeuralNetwork クラスを初期化してプログラム全体を実行した後、Python プロジェクトでニューラル ネットワークを作成する方法を示す完全なコードを以下に示します。
import numpy as np
class NeuralNetwork():
def __init__(self):
# 设置随机数种子
np.random.seed(1)
# 将权重转化为一个3x1的矩阵，其值分布为-1~1，并且均值为0
self.synaptic_weights = 2 * np.random.random((3, 1)) - 1
def sigmoid(self, x):
# 应用sigmoid激活函数
return 1 / (1 + np.exp(-x))
def sigmoid_derivative(self, x):
#计算Sigmoid函数的偏导数
return x * (1 - x)
def train(self, training_inputs, training_outputs, training_iterations):
# 训练模型
for iteration in range(training_iterations):
# 得到输出
output = self.think(training_inputs)
# 计算误差
error = training_outputs - output
# 微调权重
adjustments = np.dot(training_inputs.T, error * self.sigmoid_derivative(output))
self.synaptic_weights += adjustments
def think(self, inputs):
# 输入通过网络得到输出
# 转化为浮点型数据类型
inputs = inputs.astype(float)
output = self.sigmoid(np.dot(inputs, self.synaptic_weights))
return output
if __name__ == "__main__":
# 初始化神经类
neural_network = NeuralNetwork()
print("Beginning Randomly Generated Weights: ")
print(neural_network.synaptic_weights)
#训练数据
training_inputs = np.array([[0,0,1],
[1,1,1],
[1,0,1],
[0,1,1]])
training_outputs = np.array([[0,1,1,0]]).T
# 开始训练
neural_network.train(training_inputs, training_outputs, 15000)
print("Ending Weights After Training: ")
print(neural_network.synaptic_weights)
user_input_one = str(input("User Input One: "))
user_input_two = str(input("User Input Two: "))
user_input_three = str(input("User Input Three: "))
print("Considering New Situation: ", user_input_one, user_input_two, user_input_three)
print("New Output data: ")
print(neural_network.think(np.array([user_input_one, user_input_two, user_input_three])))
print("Wow, we did it!")ログイン後にコピー
以下はコードを実行した後の出力結果です:
# 上記は、作成できた単純なニューラル ネットワークです。まず、ニューラル ネットワークは自分自身にランダムな重みを割り当て始め、その後、トレーニング サンプルを使用して自分自身をトレーニングします。
したがって、新しいサンプル入力 [1,0,0] が表示された場合、その出力値は 0.9999584 になります。予想される正解は 1 であり、両者は非常に近いと言えますが、シグモイド関数が非線形関数であることを考慮すると、この誤差は許容されます。
さらに、この記事では、単純なタスクを実行するためにニューラル ネットワークの 1 つの層のみを使用します。これらの人工ニューラル ネットワークを何千も組み合わせたらどうなるでしょうか?人間の思考を100％真似できるでしょうか？答えは「はい」ですが、現時点では実装が難しく、非常に似ているとしか言えません。これに興味のある読者は、ディープラーニングに関連する資料を読むことができます。
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