Ultimativer Leitfaden für Deep Learning mit neuronalen Netzwerken im Jahr 2022

Beim Deep Learning mit Keras müssen Sie nicht viel programmieren, aber es gibt einige Schritte, die Sie langsam übersteigen müssen, damit Sie in naher Zukunft Ihre Modelle erstellen können. Der Ablauf der Modellierung besteht darin, Daten zu laden, das Keras-Modell zu definieren, das Keras-Modell zu kompilieren, das Keras-Modell anzupassen, es zu bewerten, alles zusammenzufügen und die Vorhersagen daraus zu treffen.

Aber manchmal finden Sie es vielleicht verwirrend, weil Sie die Grundlagen des Deep Learning nicht gut im Griff haben. Bevor Sie mit Ihrem neuen Deep-Learning-Projekt mit Keras beginnen, lesen Sie unbedingt diesen ultimativen Leitfaden durch, der Ihnen dabei helfen wird, die Grundlagen des Deep-Learning mit Keras zu wiederholen .

Im Bereich der Künstlichen Intelligenz ist Deep Learning zu einem Schlagwort geworden, das sich immer wieder in diversen Gesprächen wiederfindet. Wenn es darum geht, den Maschinen Intelligenz zu verleihen, setzen wir seit vielen Jahren auf Machine Learning (ML).

In Anbetracht der aktuellen Zeit ist Deep Learning mit Keras jedoch aufgrund seiner Vormachtstellung bei Vorhersagen im Vergleich zu den alten und traditionellen ML-Techniken beliebter und berühmter geworden.

Tiefes Lernen

Maschinelles Lernen hat eine Teilmenge, in der die künstlichen neuronalen Netze (KNN) mit einer großen Datenmenge trainiert werden. Diese Teilmenge ist nichts anderes als Deep Learning. Da ein Deep-Learning-Algorithmus aus Erfahrung lernt, führt er die Aufgabe wiederholt aus; Jedes Mal wird es ein wenig angepasst, um das Ergebnis zu verbessern.

Es wird als "tiefes Lernen" bezeichnet, weil die neuronalen Netze viele tiefe Schichten haben, die das Lernen ermöglichen. Deep Learning kann jedes Problem lösen, bei dem Denken erforderlich ist, um das Problem zu lösen.

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Keras

Es stehen viele APIs, Frameworks und Bibliotheken für den Einstieg in Deep Learning zur Verfügung. Aber hier ist, warum Deep Learning mit Keras von Vorteil ist . Keras ist eine High-Level- Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) für neuronale Netzwerke , die auf TensorFlow läuft – einer End-to-End-Plattform für maschinelles Lernen und Open Source. Nicht nur Tensorflow, sondern auch CNTK, Theano, PlaidML usw.

Es hilft bei der Kommerzialisierung von künstlicher Intelligenz (KI) und Deep Learning. Die Codierung in Keras ist portabel, was bedeutet, dass Sie mit Keras ein neuronales Netzwerk implementieren können, während Sie Theano als Backend verwenden und es anschließend auf Tensorflow ausführen, indem Sie das Backend angeben. Außerdem ist es nicht zwingend, sondern überhaupt nicht erforderlich, den Code zu ändern.

Wenn Sie sich fragen, warum Deep Learning ein wichtiger Begriff in der Künstlichen Intelligenz ist, oder Ihnen die Motivation fehlt, Deep Learning mit Keras zu lernen , zeigt dieser Schnappschuss von Google Trends, wie das Interesse der Menschen an Deep Learning in den letzten Jahren weltweit stetig gewachsen ist.

Es gibt viele Bereiche wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Computer Vision, Spracherkennung, Arzneimitteldesign, Bioinformatik usw., in denen Deep Learning erfolgreich angewendet wurde.

Einstieg in Deep Learning mit Keras

Wie bereits erwähnt, werden beim Deep Learning künstliche neuronale Netze mit einer großen Datenmenge trainiert. Nach dem Training können die Vorhersagen zu unsichtbaren Daten vom Netzwerk leicht genutzt werden. Im Folgenden sind einige wichtige Begriffe aufgeführt, die normalerweise beim Training eines neuronalen Netzwerks verwendet werden, das für Deep Learning mit Keras erforderlich ist .

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Neuronale Netze

Es waren neuronale Netze in unserem Gehirn, die zu der Idee künstlicher neuronaler Netze geführt haben. Normalerweise gibt es drei Schichten in einem neuronalen Netzwerk. Diese drei Schichten sind – Eingabeschicht, Ausgabeschicht und verborgene Schicht. Ein Beispiel für das neuronale Netzwerk ist in der folgenden Abbildung dargestellt.

Da das oben gezeigte neuronale Netz nur aus einer verborgenen Schicht besteht, wird es als „flaches neuronales Netz“ bezeichnet. In solchen Architekturen werden weitere verborgene Schichten hinzugefügt, um komplexere Architekturen zu erstellen.

Tiefe Netzwerke

In einem tiefen Netzwerk werden mehrere versteckte Schichten hinzugefügt. Wenn die Anzahl verborgener Schichten im Netzwerk zunimmt, wird das Training solcher Architekturen nicht nur hinsichtlich der Zeit, die zum vollständigen Trainieren des Netzwerks benötigt wird, komplex, sondern es erfordert auch mehr Ressourcen. Unten ist ein tiefes Netzwerk angegeben, das aus einer Eingabe, vier verborgenen Schichten und einer Ausgabe besteht.

Netzwerktraining

Sobald Ihre Netzwerkarchitektur definiert wurde, muss sie für bestimmte Arten von Vorhersagen trainiert werden. Im Trainingsprozess eines Netzwerks werden die richtigen Gewichtungen für jede Verbindung für das Netzwerk gefunden.

Während des Trainings fließen die Daten in die Standardrichtung, also von der Eingabe- zur Ausgabeschicht und passieren dabei viele verborgene Schichten. Dieses Netzwerk wird als Feed-Forward-Netzwerk bezeichnet, da die Daten immer in eine Richtung fließen, dh von der Eingabe- zur Ausgabeschicht. Die Datenausbreitung wird hier als Vorwärtsausbreitung bezeichnet.

Aktivierungsfunktion

Auf allen Ebenen müssen Sie die gewichtete Summe der Eingaben berechnen und an eine Aktivierungsfunktion übergeben. Diese Aktivierungsfunktion macht das Netzwerk nichtlinear. Es ist einfach eine mathematische Funktion, die die Ausgabe nimmt und sie diskretisiert. Einige der am häufigsten verwendeten Aktivierungsfunktionen sind Hyperbel, Sigmoid, Tangens (tanh), Softmax und ReLU.

Backpropagation

Bei der Backpropagation erfolgt die Ausbreitung von Fehlern in Rückwärtsrichtung, also von der Ausgangs- zur Eingangsschicht. Beim überwachten Lernen ist Backpropagation ein Algorithmus. Für eine gegebene Fehlerfunktion wird der Gradient der Fehlerfunktion bezüglich der zugewiesenen Gewichtung bei jeder Verbindung berechnet.

Durch das Netzwerk geht sogar die Gradientenberechnung rückwärts. Der Gewichtsgradient der letzten Schicht wird zuerst berechnet und der Gewichtsgradient der ersten Schicht wird zuletzt berechnet.

Bei jeder Schicht werden beim Bestimmen des Gradienten für die vorhergehende Schicht die Teilberechnungen des Gradienten wiederverwendet. Das ist nichts anderes als „Gradientenabstieg“.

Definieren des Modells im Deep Learning mit Keras

Die Definition des Modells im Deep Learning kann in mehrere Merkmale unterteilt werden:

1. Anzahl der Schichten.
2. Arten von Schichten.
3. Anzahl der Neuronen in jeder Schicht.
4. Aktivierungsfunktion jeder Schicht.
5. Eingabegröße und Ausgabegröße.

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Das Endergebnis

Das Erlernen von Deep Learning mit Keras ist unerlässlich, da Keras eine einfach zu verwendende und leistungsstarke Open-Source- und kostenlose Python-Bibliothek zur Bewertung und Entwicklung von Deep-Learning-Modellen ist. Keras umfasst auch die weit verbreiteten numerischen Berechnungsbibliotheken wie TensorFlow und Theano, mit denen Sie die neuronalen Netzwerkmodelle mit nur wenigen Zeilen Programmiercode trainieren und definieren können.

Sobald Sie Python 2 oder 3 installiert und konfiguriert haben, können Sie mit Ihrem Deep Learning with Keras- Projekt beginnen. Sie müssen nur SciPy installiert und konfiguriert hinzufügen, einschließlich NumPy, und Keras mit einem TensorFlow- oder Theano-Backend installiert und konfiguriert haben.

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