Programmierung und Training neuronaler Netze
Completion requirements
Modellarchitektur definieren:
- Die Struktur des neuronalen Netzes wird festgelegt, einschließlich der Anzahl der Schichten, der Anzahl der Neuronen in jeder Schicht und der Art der Aktivierungsfunktionen.
Gewichte initialisieren:
- Die Gewichte und Biases werden initial zufällig oder mit speziellen Techniken wie Xavier- oder He-Normal-Initialisierung gesetzt.
Vorwärtspropagation (Forward Propagation):
- Die Eingabedaten werden durch das Netz geleitet, und die Ausgaben jeder Schicht werden berechnet, bis die endgültige Ausgabe in der Ausgabeschicht vorliegt.
Verlustfunktion (Loss Function):
- Eine Verlustfunktion misst, wie gut oder schlecht die Ausgabe des Netzes im Vergleich zu den tatsächlichen Zielwerten ist. Häufig verwendete Verlustfunktionen sind Mean Squared Error (MSE) für Regression und Cross-Entropy für Klassifikation.
Rückwärtspropagation (Backpropagation):
- Ein Algorithmus, der die Gradienten der Verlustfunktion in Bezug auf die Gewichte berechnet und diese verwendet, um die Gewichte anzupassen. Dies geschieht durch den Gradientenabstieg:
Hierbei ist
die Lernrate und der Gradient der Verlustfunktion .Optimierung:
- Algorithmen wie Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam oder RMSprop werden verwendet, um die Gewichte iterativ zu aktualisieren und die Verlustfunktion zu minimieren.
Last modified: Tuesday, 4 June 2024, 6:08 AM