Справочник по нейронным сетям: от теории к практике

Нормализуя и стандартизируя данные, вы обеспечиваете одинаковый масштаб каждой характеристики, что может улучшить производительность нейронной сети.

Одноходовое кодирование

Категориальные переменные – это переменные, которые принимают ограниченное число значений, например, "да" или "нет", или "красный", "зеленый" и "синий". Нейронные сети предназначены для работы с числовыми данными, поэтому категориальные переменные должны быть преобразованы в числовые данные, прежде чем их можно будет использовать.

Одноточечное кодирование – это распространенный метод преобразования категориальных переменных в числовые данные.

При одномоментном кодировании каждое уникальное значение категориальной переменной преобразуется в новый двоичный столбец. Например, если категориальная переменная имеет три уникальных значения, "красный", "зеленый" и "синий", будут созданы три новых столбца: "is_red", "is_green" и "is_blue". Значения в этих столбцах равны 0 или 1, в зависимости от того, принадлежит ли запись к соответствующей категории.

В заключение следует отметить, что предварительная обработка данных является важным шагом в построении нейронной сети. Обработка отсутствующих данных, нормализация и стандартизация данных, а также одноточечное кодирование категориальных переменных позволяют обеспечить правильный формат данных и отсутствие ошибок, что может значительно улучшить производительность модели.

Кроме того, важно помнить, что предварительная обработка данных – это итеративный процесс, который может потребовать нескольких итераций для обеспечения надлежащей очистки и форматирования данных.

Также важно учитывать потенциальное влияние выбора предварительной обработки на общую производительность модели и проверять результаты этапа предварительной обработки, чтобы убедиться, что она не внесла смещения и не исказила исходные данные. Тщательная обработка и подготовка данных позволяет более эффективно обучать нейронные сети, что приводит к созданию более точных и надежных моделей.

Глава 3: Построение модели

В этой главе мы обсудим архитектуру нейронных сетей и то, как выбрать количество скрытых слоев и нейронов в модели. Мы также рассмотрим функции активации, которые играют важную роль в работе нейронных сетей.

Понимание архитектуры нейронных сетей

Нейронная сеть – это математическая модель, созданная на основе структуры и функций человеческого мозга.