Построение нейронной сети начинается с определения ее архитектуры. Во-первых, определите количество слоев и количество нейронов в каждом слое. Обычно нейронные сети состоят из трех типов слоев: входного слоя, скрытых слоев и выходного слоя. Входной слой содержит нейроны, которые принимают данные в нейронную сеть. Скрытые слои выполняют вычисления, а выходной слой возвращает результаты работы нейронной сети.
Затем необходимо выбрать функцию активации для каждого нейрона. Функции активации позволяют нейронам передавать сигналы другим нейронам. Некоторые из распространенных функций активации включают ReLU, сигмоиду и гиперболический тангенс.
После определения архитектуры и функций активации необходимо выбрать оптимизатор и функцию потерь. Оптимизатор используется для настройки весов нейронной сети таким образом, чтобы минимизировать функцию потерь. Функция потерь оценивает ошибку между предсказаниями нейронной сети и истинными значениями.
Затем проводится обучение нейронной сети. Для этого необходимо подготовить обучающий набор данных, включающий входные данные и соответствующие им правильные ответы. Далее данные подаются на вход нейронной сети, и она обновляет веса после каждой итерации обучения.
Наконец, после завершения обучения нейронной сети необходимо провести тестирование и оценку ее производительности. Это позволит оценить качество работы нейронной сети и внести необходимые корректировки, если это потребуется.