Руководство по созданию нейросетей на основе программных библиотек Python, TensorFlow и Keras
Нейросети — это математические модели, которые имитируют работу нейронов в мозге и способны обучаться на данных и решать различные задачи. Нейросети состоят из слоев нейронов, которые соединены весами и смещениями и имеют функции активации, определяющие выход каждого нейрона. Нейросети можно обучать с помощью алгоритмов оптимизации, которые подбирают оптимальные значения весов и смещений для минимизации функции потерь.
Для создания и обучения нейросетей на Python существует множество библиотек и фреймворков, но одними из самых популярных и удобных являются TensorFlow и Keras. TensorFlow — это фреймворк для глубокого обучения, разработанный компанией Google, который позволяет работать с тензорами — многомерными массивами данных — и выполнять на них различные операции. Keras — это высокоуровневая библиотека для Python, которая упрощает создание нейросетей с помощью TensorFlow или других бэкендов. Keras предоставляет готовые слои, функции активации, функции потерь, оптимизаторы и другие инструменты для быстрого прототипирования и экспериментирования с нейросетями.
В этом руководстве мы рассмотрим, как создать простую нейросеть на Python с помощью TensorFlow и Keras и обучить ее на датасете MNIST — наборе изображений рукописных цифр. Мы будем использовать Google Colaboratory — облачную платформу для интерактивного программирования на Python, которая предоставляет бесплатный доступ к вычислительным ресурсам, включая GPU и TPU.
Создание нейросети на Python с помощью TensorFlow и Keras
Для начала работы с Google Colaboratory нужно создать новый блокнот (notebook) или открыть существующий. Блокнот состоит из ячеек (cells), в которых можно писать код на Python или текстовые комментарии. Для выполнения кода в ячейке нужно нажать Shift+Enter или кнопку Play.
Первым шагом будет импорт необходимых библиотек:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
```
TensorFlow предоставляет встроенный модуль keras, который содержит все необходимые инструменты для работы с нейросетями. Numpy — это библиотека для работы с массивами данных, а matplotlib — для визуализации результатов.
Далее мы загрузим датасет MNIST, который уже разделен на обучающую и тестовую выборки:
```python
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
```
x_train и x_test — это массивы изображений рукописных цифр размером 28x28 пикселей, а y_train и y_test
y_train и y_test — это массивы меток классов, соответствующих цифрам от 0 до 9.
Для того, чтобы нейросеть могла обучаться на этих данных, нам нужно выполнить некоторую подготовку. Во-первых, мы преобразуем массивы изображений в одномерные векторы длиной 784 (28x28) элемента, так как наша нейросеть будет иметь 784 входных нейрона:
```python
x_train = x_train.reshape(-1, 784)
x_test = x_test.reshape(-1, 784)
```
Во-вторых, мы нормализуем данные, то есть приведем их к диапазону от 0 до 1, поделив на максимальное значение пикселя (255). Нормализация данных помогает ускорить обучение и улучшить сходимость нейросети.
```python
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0
```
В-третьих, мы преобразуем метки классов в категориальные переменные, то есть векторы длиной 10 элементов, где только один элемент равен 1 (соответствующий классу), а остальные равны 0. Это делается для того, чтобы наша нейросеть могла выдавать вероятности принадлежности к каждому из 10 классов на выходе.
```python
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)
```
Теперь мы готовы создать нашу нейросеть. Для этого мы будем использовать модуль keras.models, который предоставляет два способа определения модели: последовательный (Sequential) и функциональный (Functional). Мы выберем последовательный способ, так как он проще и подходит для нашей задачи. Последовательная модель представляет собой линейный стек слоев нейронов, которые можно добавлять с помощью метода add.
```python
model = keras.models.Sequential()
```
Далее мы добавим первый слой — полносвязный (Dense), который имеет 128 нейронов и функцию активации ReLU (Rectified Linear Unit). Эта функция активации просто возвращает максимум из входного значения и нуля. Она позволяет избежать проблемы затухания градиента и ускоряет обучение.
```python
model.add(keras.layers.Dense(128, activation='relu'))
```
Затем мы добавим второй слой — также полносвязный, но с 10 нейронами и функцией активации softmax. Эта функция активации преобразует вектор входных значений в вектор вероятностей для каждого из 10 классов. Сумма всех вероятностей равна единице.
```python
model.add(keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))
```
Наша нейросеть готова! Теперь мы можем посмотреть ее архитектуру с помощью метода summary:
Источник: беседа с Bing, 04.04.2023(1) Нормализация данных для Нейросети - YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=I5G2EntBlw8 Получен доступ 04.04.2023.
(2) Нейросети — это просто (Часть 13): Пакетная нормализация (Batch .... https://www.mql5.com/ru/articles/9207 Получен доступ 04.04.2023.
(3) нейронные сети - Нормализация данных в нейронных сетях - Stack Overflow .... https://ru.stackoverflow.com/questions/783367/%d0%9d%d0%be%d1%80%d0%bc%d0%b0%d0%bb%d0%b8%d0%b7%d0%b0%d1%86%d0%b8%d1%8f-%d0%b4%d0%b0%d0%bd%d0%bd%d1%8b%d1%85-%d0%b2-%d0%bd%d0%b5%d0%b9%d1%80%d0%be%d0%bd%d0%bd%d1%8b%d1%85-%d1%81%d0%b5%d1%82%d1%8f%d1%85 Получен доступ 04.04.2023.
