exponenta event banner

Рабочий процесс для проекта нейронной сети

Поток операций для процесса проектирования нейронной сети имеет семь первичных шагов. Темы, на которые ссылаются, обсуждают основные идеи позади шагов 2, 3, и 5.

  1. Соберите данные

  2. Создайте сеть — Создают Объект Нейронной сети

  3. Сконфигурируйте сеть — Конфигурируют Мелкие Вводы и выводы Нейронной сети

  4. Инициализируйте веса и смещения

  5. Обучите сеть — Концепции Обучения Нейронной сети

  6. Проверьте сеть

  7. Используйте сеть

Сбор данных на шаге 1 обычно происходит вне среды программного обеспечения Deep Learning Toolbox™, но это обсуждено в общих чертах в Многоуровневых Мелких Нейронных сетях и Обучении Обратной связи. Детали других шагов и обсуждения шагов 4, 6, и 7, обсуждены в темах, характерных для типа сети.

Программное обеспечение Deep Learning Toolbox использует сетевой объект, чтобы хранить всю информацию, которая задает нейронную сеть. Эта тема описывает основные компоненты нейронной сети и показывает, как они создаются и хранятся в сетевом объекте.

После того, как нейронная сеть была создана, она должна быть сконфигурирована и затем обучена. Настройка включает расположение сети так, чтобы это было совместимо с задачей, которую вы хотите решить, как задано выборочными данными. После того, как сеть была сконфигурирована, корректируемые сетевые параметры (названный весами и смещениями) должны быть настроены, так, чтобы производительность сети была оптимизирована. Этот настраивающий процесс упоминается как обучение сети. Настройка и обучение требуют, чтобы сети предоставили данные в качестве примера. Эта тема показывает, как отформатировать данные для представления к сети. Это также объясняет конфигурацию сети и две формы сетевого обучения: инкрементное учебное и пакетное обучение.

Похожие темы