أول شبكة عصبية

في هذا التمرين، سندرّب أول شبكة عصبية صغيرة. ستعطينا الشبكات العصبية طريقة لتعلم النماذج غير الخطية بدون استخدام تقاطعات الخصائص الواضحة.

المهمة 1: يجمع النموذج كما هو مذكور بين ميزتي الإدخال في خلية عصبية واحدة. هل سيتعلم هذا النموذج أي خطوط غير خطية؟ قم بتشغيله للتأكد من كما أعتقد.

المهمة 2: حاول زيادة عدد الخلايا العصبية في الطبقة المخفية من 1 إلى 2، وحاول أيضًا التغيير من التفعيل الخطّي إلى التفعيل غير الخطّي مثل ReLU. هل يمكنك إنشاء نموذج يمكنه أن يتعلم الأمور غير الخطية؟ هل يمكنه تصميم البيانات بشكل فعال؟

المهمة 3: حاول زيادة عدد الخلايا العصبية في الطبقة المخفية من 2 إلى 3، باستخدام تفعيل غير خطي مثل ReLU. هل يمكنه نمذجة البيانات فعالية؟ كيف تختلف جودة النموذج من عملية تشغيل إلى أخرى؟

المهمة 4: متابعة التجربة عن طريق إضافة طبقات مخفية أو إزالتها والخلايا العصبية في كل طبقة. لا تتردد أيضًا في تغيير معدلات التعلم، والتسويق وإعدادات التعلم الأخرى. ما الأصغر عدد الخلايا العصبية والطبقات التي يمكنك استخدامها لمنح الاختبار 0.177 أو أقل؟

هل تؤدي زيادة حجم النموذج إلى تحسين الملاءمة أم مدى سرعة التقارب؟ هل يؤدي هذا إلى تغيير عدد المرات التي تتقارب فيها إلى نموذج جيد؟ على سبيل المثال، جرّب الهندسة التالية:

  • أول طبقة مخفية تحتوي على 3 خلايا عصبية.
  • طبقة ثانية مخفية تحتوي على 3 خلايا عصبية.
  • الطبقة المخفية الثالثة مع خليتين عصبيتين.

(تظهر الإجابات أسفل التمرين مباشرةً.)