Implement neural network 2 layers in MATLAB

การศึกษา Neural Networks เป็นสิ่งที่สำคัญมากในการทำความเข้าใจเกี่ยวกับการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพูดถึงโมเดลความลึกหรือ Deep Learning ที่มีการใช้งานกันอย่างแพร่หลายตั้งแต่การรู้จำเสียงพูดไปจนถึงการแยกแยะภาพในหมวดหมู่ต่างๆ ในบทความนี้ เราจะมาสำรวจการสร้าง Neural Network ที่มี 2 ชั้นใน MATLAB พร้อมทั้งตัวอย่างโค้ดและการอธิบายการทำงานภายในโมเดลนี้ โดยจะมีตัวอย่างการใช้งาน (Use Case) ที่ชัดเจนในโลกแห่งความจริงเพื่อให้คุณมองเห็นภาพได้ชัดเจนยิ่งขึ้น

1. ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับ Neural Network

Neural Network เป็นโครงข่ายที่ได้รับแรงบันดาลใจจากการทำงานของสมองมนุษย์ ประกอบด้วยนิวรอน (Neuron) ซึ่งทำหน้าที่ในการคำนวณและส่งต่อข้อมูล โดยที่นิวรอนจะเชื่อมโยงกันเป็นชั้นๆ (Layers) โดยทั่วไปจะประกอบด้วย 3 ชั้นหลัก คือ

- Input Layer (ชั้นนำเข้า): รับข้อมูลที่จะถูกนำมาฝึกเรียนรู้

- Hidden Layer (ชั้นซ่อน): ทำการคำนวณและประมวลผลข้อมูล

- Output Layer (ชั้นนำออก): ส่งข้อมูลผลลัพธ์

2. การสร้าง Neural Network 2 ชั้นใน MATLAB

ในส่วนนี้เราจะไปดูกันว่าเราจะสร้าง Neural Network ที่มี 2 ชั้นใน MATLAB ได้อย่างไร ก่อนที่จะลงมือในโค้ดจริง เรามาดูส่วนประกอบที่สำคัญกันก่อน

ก. สร้าง Dataset

เราจะใช้ Dataset ที่ง่าย เช่น XOR Function ซึ่งจะมีการแบ่งกลุ่มข้อมูลออกเป็น 4 ชุดคือ (0,0), (0,1), (1,0), (1,1) โดยมีค่า Label ที่เป็น 0 หรือ 1 ขึ้นอยู่กับผลคำนวณ XOR

 % ข้อมูลนำเข้า
X = [0 0; 0 1; 1 0; 1 1];
% ค่าผลลัพธ์
Y = [0; 1; 1; 0];

ข. สร้าง Neural Network ด้วยโค้ด

ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างโค้ดในการสร้าง Neural Network แบบง่ายที่มีหนึ่ง Hidden Layer ใน MATLAB:

 % สร้าง Neural Network
net = feedforwardnet(2); % ใช้ 2 นิวรอน ใน Hidden Layer

% กำหนดจำนวน Epochs ที่ต้องการจะเรียนรู้
net.trainParam.epochs = 1000;

% ทำการฝึก Neural Network
net = train(net, X', Y');

% ทดสอบ Neural Network โดยการนำข้อมูลนำเข้า
Y_pred = net(X');

% แสดงผลลัพธ์
disp('ผลลัพธ์ที่ทำนายได้:');
disp(round(Y_pred));

3. การอธิบายการทำงานของ Neural Network

4. Use case ในโลกจริง

Neural Network ที่มีจำนวนชั้นไม่มากเช่น 2 ชั้นนั้นสามารถนำไปใช้ในงานที่มีลักษณะง่ายหรือไม่ซับซ้อนได้ เช่น การจำแนกอารมณ์ในข้อความ (Sentiment Analysis) หรือการคัดแยกประเภทของข้อมูลที่ไม่ซับซ้อนมาก เพราะในแต่ละปัญหาจะมีลักษณะเฉพาะที่จำเป็นต้องพิจารณา แต่โครงข่ายที่มีความลึกย่อมให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำกว่าเหมาะกับข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การจำแนกรูปภาพ หรือ ประมวลผลเสียงพูด

5. เข้าเรียนที่ EPT!

หากคุณสนใจในการเรียนรู้เทคนิคการพัฒนา Neural Networks และกันต่อยอดโมเดลที่ซับซ้อนมากยิ่งขึ้น อย่ารอช้าที่จะเข้าเรียนที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) สถาบันการสอนที่มีคุณภาพและเน้นการปฏิบัติจริง เรียนรู้จากอาจารย์ผู้เชี่ยวชาญที่จะช่วยให้คุณสามารถเข้าใจความลึกซึ้งของการประมวลผลข้อมูลในยุคดิจิทัลได้อย่างแท้จริง

สนใจสามารถศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมและสมัครเรียนได้ที่เว็บไซต์ของ EPT ได้เลย!

สรุป

Neural Network ที่มี 2 ชั้นใน MATLAB เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการแก้ปัญหาพื้นฐาน โดยสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในหลายๆ ด้าน และยังเป็นข้อดีที่ช่วยให้เราเข้าถึงการเรียนรู้ของเครื่องได้ง่ายมากขึ้น เมื่อรวมกับความรู้จาก EPT คุณจะสามารถพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณได้ในระดับที่สูงขึ้น และได้สร้างโปรเจคที่น่าสนใจในอนาคตไม่ว่าคุณจะมีประสบการณ์มากน้อยเพียงใด!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง