目录[隐藏][展示]神经网络到底是什么？+ - 为什么我们应该了解他们？关于本教程的注释训练神经网络的基本步骤+ - 导入必要的库加载数据集预处理数据定义模型编译模型训练模型评估模型可视化示例+ - 重要的神经网络模型总结，您的下一步应该是什么？近年来，神经网络越来越受欢迎，因为它们在广泛的任务中表现得非常出色。
它们已被证明是图像和音频识别、自然语言处理甚至玩围棋和国际象棋等复杂游戏的绝佳选择。
在这篇文章中，我将带您完成训练神经网络的整个过程。 我将提及并解释训练神经网络的所有步骤。
虽然我将复习这些步骤，但我想添加一个简单示例以确保还有一个实际示例。
那么，来吧，让我们学习如何处理神经网络
让我们从简单的开始，问什么是 神经网络 首先。
神经网络到底是什么？神经网络是模拟人脑运作的计算机软件。 他们可以从海量数据中学习，并发现人们可能难以察觉的模式。
近年来，神经网络因其在图片和音频识别、自然语言处理和预测建模等任务中的多功能性而越来越受欢迎。
总的来说，神经网络是适用于广泛应用的强大工具，并且有机会改变我们处理各种工作的方式。
为什么我们应该了解他们？理解神经网络是至关重要的，因为它们导致了各种领域的发现，包括计算机视觉、语音识别和自然语言处理。
例如，神经网络是自动驾驶汽车、自动翻译服务甚至医疗诊断的最新发展的核心。
了解神经网络如何运作以及如何设计它们有助于我们构建新的和创造性的应用程序。 而且，也许，它可能会在未来带来更大的发现。
关于本教程的注释正如我上面所说，我想通过一个例子来解释训练神经网络的步骤。 为此，我们应该谈谈 MNIST 数据集。 对于想要开始使用神经网络的初学者来说，这是一个受欢迎的选择。
MNIST 是一个首字母缩写词，代表修改后的国家标准与技术研究院。 它是一种手写数字数据集，通常用于训练和测试机器学习模型，尤其是神经网络。
该集合包含 70,000 张从 0 到 9 的手写数字灰度照片。
MNIST 数据集是一个流行的基准 图像分类 任务。 它经常用于教学和学习，因为它紧凑且易于处理，同时对机器学习算法提出了难以回答的挑战。
MNIST 数据集得到多个机器学习框架和库的支持，包括 TensorFlow、Keras 和 PyTorch。
现在我们了解了 MNIST 数据集，让我们开始训练神经网络的步骤。
训练神经网络的基本步骤导入必要的库首次开始训练神经网络时，拥有必要的工具来设计和训练模型至关重要。 创建神经网络的第一步是导入所需的库，例如 TensorFlow、Keras 和 NumPy。
这些库充当神经网络开发的构建块并提供关键功能。 这些库的组合允许创建复杂的神经网络设计和快速训练。
开始我们的例子； 我们将导入所需的库，包括 TensorFlow、Keras 和 NumPy。 TensorFlow 是一个开源机器学习框架，Keras 是一个高级神经网络 API，NumPy 是一个数值计算 Python 库。
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
加载数据集现在必须加载数据集。 数据集是训练神经网络的数据集。 这可以是任何类型的数据，包括照片、音频和文本。
将数据集分为两部分至关重要：一部分用于训练神经网络，另一部分用于评估训练模型的正确性。 可以使用多个库（包括 TensorFlow、Keras 和 PyTorch）来导入数据集。
对于我们的示例，我们还使用 Keras 来加载 MNIST 数据集。 数据集中有 60,000 张训练照片和 10,000 张测试图像。
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
预处理数据数据预处理是训练神经网络的重要阶段。 它需要在将数据输入神经网络之前准备和清理数据。
缩放像素值、归一化数据和将标签转换为单热编码是预处理过程的示例。 这些过程有助于神经网络更有效、更准确地学习。
预处理数据还有助于最大限度地减少过度拟合并提高神经网络的性能。
您必须在训练神经网络之前对数据进行预处理。 这包括将标签更改为单热编码并将像素值缩放到 0 到 1 之间。
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels, 10)
test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels, 10)
定义模型定义神经网络模型的过程涉及建立其架构，例如层数、每层神经元数、激活函数和网络类型（前馈、循环或卷积）。
您使用的神经网络设计取决于您试图解决的问题类型。 定义明确的神经网络设计可以通过提高神经网络的效率和准确性来帮助神经网络学习。
现在是描述神经网络模型的时候了。 对于这个例子，使用一个简单的模型，它有两个隐藏层，每个隐藏层有 128 个神经元，以及一个 softmax 输出层，有 10 个神经元。
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
编译模型损失函数、优化器和指标必须在神经网络模型的编译过程中指定。 神经网络正确预测输出的能力由损失函数衡量。
为了提高神经网络在训练期间的准确性，优化器会修改其权重。 神经网络在训练期间的有效性是使用指标来衡量的。 必须先创建模型，然后才能训练神经网络。
在我们的示例中，我们现在必须立即构建模型。
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
训练模型将准备好的数据集通过神经网络，同时修改网络的权重以最小化损失函数称为训练神经网络。
验证数据集用于在训练期间测试神经网络，以跟踪其有效性并防止过度拟合。 训练过程可能需要一些时间，因此确保神经网络得到适当训练以防止欠拟合非常重要。
使用训练数据，我们现在可以训练模型。 为此，我们必须定义批量大小（在更新模型之前处理的样本数）和时期数（整个数据集的重复次数）。
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=32)
评估模型测试神经网络在测试数据集上的性能是对其进行评估的过程。 在这个阶段，训练好的神经网络被用来处理测试数据集，并评估准确率。
神经网络如何有效地从全新的、未经试验的数据中预测出正确的结果是衡量其准确性的标准。 分析模型可能有助于确定神经网络的工作情况，并提出改进方法。
我们最终可以使用训练后的测试数据来评估模型的性能。
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)
就这样！ 我们训练了一个神经网络来检测 MNIST 数据集中的数字。
从准备数据到评估训练模型的有效性，训练神经网络涉及多个过程。 这些说明可帮助新手有效地构建和训练神经网络。
想要使用神经网络解决各种问题的初学者可以按照这些说明进行操作。
可视化示例让我们试着想象一下我们对这个例子做了什么，以便更好地理解。
此代码片段中使用 Matplotlib 包绘制训练数据集中随机选择的照片。 首先，我们导入 Matplotlib 的“pyplot”模块并将其别名为“plt”。 然后，在总尺寸为 10 x 10 英寸的情况下，我们制作了一个包含 5 行和 5 列子图的图形。
然后，我们使用 for 循环遍历子图，在每个子图上显示一张来自训练数据集的图片。 要显示图片，使用“imshow”函数，将“cmap”选项设置为“gray”以灰度显示照片。 每个子图的标题也设置为集合中相关图像的标签。
最后，我们使用“show”函数将绘制好的图片显示在图中。 此功能使我们能够直观地评估数据集中的照片样本，这有助于我们理解数据和识别任何可能的问题。
import matplotlib.pyplot as plt
# Plot a random sample of images
fig, axes = plt.subplots(nrows=5, ncols=5, figsize=(10,10))
for i, ax in enumerate(axes.flat):
ax.imshow(train_images[i], cmap='gray')
ax.set_title(f"Label: {train_labels[i].argmax()}")
ax.axis('off')
plt.show()
重要的神经网络模型前馈神经网络 (FFNN)： 一种简单类型的神经网络，其中信息仅以一种方式传播，即通过一个或多个隐藏层从输入层到输出层。卷积神经网络 (CNN)： 一种常用于图像检测和处理的神经网络。 CNN 旨在自动识别和提取图片中的特征。循环神经网络 (RNN)： 一种常用于图像检测和处理的神经网络。 CNN 旨在自动识别和提取图片中的特征。长短期记忆 (LSTM) 网络： 为克服标准 RNN 中梯度消失的问题而创建的一种 RNN 形式。 使用 LSTM 可以更好地捕获顺序数据中的长期依赖性。自动编码器： 无监督学习神经网络，其中教导网络在其输出层重现其输入数据。 数据压缩、异常检测和图片去噪都可以使用自动编码器来完成。生成对抗网络 (GAN)： 生成神经网络是神经网络的一种形式，它被教导产生与训练数据集相当的新数据。 GAN 由两个网络组成：一个生成新数据的生成器网络和一个评估所创建数据质量的鉴别器网络。总结，您的下一步应该是什么？浏览多个在线资源和课程，以了解有关训练神经网络的更多信息。 研究项目或示例是更好地掌握神经网络的一种方法。
从简单的示例开始，如二元分类问题或图片分类任务，然后转到更困难的任务，如自然语言处理或 强化学习.
在项目上工作可以帮助您获得真实的经验并提高您的神经网络训练技能。
您还可以加入在线机器学习和神经网络群组和论坛，与其他学习者和专业人士互动、分享您的工作并获得评论和帮助。