20.5. Construire des réseaux de neurones avec Keras et TensorFlow : travailler avec des couches denses, convolutives et récurrentes

20.5 Créer des réseaux de neurones avec Keras et TensorFlow

Le domaine du machine learning et du deep learning a connu une croissance exponentielle ces dernières années, entraînant avec elle le besoin d'outils puissants et abordables pour créer et entraîner des modèles complexes. TensorFlow et Keras sont deux de ces outils qui se sont démarqués dans le développement des réseaux de neurones. Dans ce chapitre, nous explorerons comment créer des réseaux de neurones à l'aide de ces bibliothèques et travailler avec différents types de couches, notamment les couches denses, convolutives et récurrentes.

Présentation de TensorFlow et Keras

TensorFlow est une bibliothèque Open Source développée par l'équipe Google Brain qui fournit une plate-forme complète pour créer et entraîner des modèles de machine learning. Keras, quant à lui, est une API de haut niveau qui peut s'exécuter sur TensorFlow, ce qui rend le processus de modélisation plus accessible et plus facile à comprendre.

Avec Keras, il est possible de construire des réseaux de neurones de manière modulaire, en ajoutant des couches comme s'il s'agissait d'empiler des blocs. Cela facilite l'expérimentation et le prototypage rapide de modèles complexes.

Couches denses

Les couches denses, également appelées couches entièrement connectées, constituent l'élément fondamental des réseaux neuronaux. Dans une couche dense, chaque neurone reçoit les informations de tous les neurones de la couche précédente, traite ces informations et transmet le résultat à la couche suivante. Ce type de couche est largement utilisé dans les problèmes de classification et de régression.

Pour ajouter une couche dense dans Keras, vous pouvez utiliser le code suivant :

depuis keras.models import séquentiel
à partir de keras.layers importer Dense

modèle = Séquentiel()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=50))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

Ici, nous créons un modèle séquentiel et ajoutons une couche dense avec 64 neurones et la fonction d'activation ReLU. La deuxième couche dense possède 10 neurones et utilise la fonction d'activation softmax, qui est couramment utilisée dans la couche de sortie des problèmes de classification multi-classes.

Couches convolutives

Les couches convolutives constituent le cœur des réseaux de neurones convolutifs (CNN), particulièrement puissants pour les tâches de vision par ordinateur telles que la reconnaissance d'images et de vidéos. Ces couches appliquent un ensemble de filtres apprenables aux images d'entrée pour extraire les caractéristiques importantes pour la tâche à accomplir.

Pour ajouter une couche convolutionnelle dans Keras, vous pouvez utiliser le code suivant :

de keras.layers importer Conv2D

model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))

Dans cet exemple, nous avons ajouté une couche convolutive avec 32 filtres et une taille de noyau de 3x3. La fonction d'activation ReLU est utilisée pour introduire des non-linéarités dans le modèle.

Couches récurrentes

Les couches récurrentes sont une classe de réseaux de neurones adaptés au travail avec des séquences de données, telles que des séries temporelles ou du texte. Les réseaux neuronaux récurrents (RNN) ont la capacité de maintenir un état interne qui capture des informations sur les entrées précédentes, ce qui est crucial pour comprendre le contexte des séquences de données.

Pour ajouter une couche récurrente dans Keras, vous pouvez utiliser le code suivant :

de keras.layers importer LSTM

modèle.add(LSTM(unités=50))

Nous ajoutons ici une couche LSTM (Long Short-Term Memory), qui est une variante spécialisée de RNN capable d'apprendre les dépendances à long terme. Le paramètre 'unités' définit le nombre de cellules LSTM dans la couche.

Compilation et entraînement du modèle

Après avoir construit le modèle en ajoutant les couches nécessaires, l'étape suivante consiste à compiler le modèle. Cela implique de spécifier la fonction de perte et l'optimiseur qui seront utilisés pour entraîner le modèle.

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimiseur='adam',
              métriques=['précision'])

Une fois le modèle compilé, nous pouvons l'entraîner en utilisant la méthode « fit », en transmettant les données d'entrée et les étiquettes correspondantes, en plus de définir le nombre d'époques et la taille du lot.

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

Il est important de noter qu'en fonction du type de problème et de l'ensemble de données, vous devrez peut-être ajuster l'architecture réseau, la fonction de perte, l'optimiseur et les hyperparamètres pour obtenir les meilleures performances.

Conclusion

La création de réseaux neuronaux avec Keras et TensorFlow est un processus itératif qui implique des expérimentations et des réglages précis. Les couches denses, convolutives et récurrentes offrent différents mécanismes pour capturer des modèles dans les données, et la combinaison de ces couches peut conduire à la création de modèles.puissants et précis. Avec de la pratique et une compréhension des concepts sous-jacents, vous serez bien équipé pour relever une variété de défis d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond.