การใช้งาน Implement Neural Network 2 Layers ในภาษา Swift แบบง่ายๆ

สวัสดีครับทุกคน! วันนี้เราจะมาพูดถึงการสร้าง Neural Network แบบง่ายๆ ที่มีโครงสร้าง 2 ชั้น (2 Layers) ซึ่งไม่เพียงแต่จะทำให้คุณเข้าใจแนวคิดพื้นฐานของ Machine Learning และ Deep Learning เท่านั้น แต่ยังช่วยให้คุณเห็นภาพการทำงานของ Neural Network ในชีวิตประจำวันอีกด้วย

Neural Network ถือเป็นหนึ่งในเทคนิคสำคัญที่ถูกนำมาประยุกต์ใช้ในหลากหลายด้าน เช่น การจำแนกประเภทของภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการทำนายผล ในโลกที่มีข้อมูลจำนวนมหาศาลเช่นนี้ Neural Network จึงเป็นเครื่องมือที่ไม่ควรมองข้าม

ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ Neural Network

ก่อนที่เราจะเริ่มเขียนโค้ด เรามาทำความเข้าใจกับโครงสร้างและการทำงานของ Neural Network กันสักนิด โดย Neural Network ประกอบด้วยข้อมูลและน้ำหนัก (Weights) ที่ถูกปรับแต่งเพื่อส่งผลให้ระบบมีความแม่นยำมากขึ้น

โครงสร้าง Neural Network 2 Layers

Neural Network ที่เราจะพูดถึงในวันนี้มีโครงสร้างที่เรียบง่าย ประกอบด้วย 2 ชั้น คือ:

โดยทั่วไป การทำงานจะเป็นดังนี้:

- นำข้อมูลเข้าสู่ Input Layer

- ข้อมูลจะถูกส่งไปที่ Hidden Layer ซึ่งจะมีการคำนวณกับน้ำหนัก (Weights) เพื่อให้ได้ค่าที่เป็นผลลัพธ์

- ผลลัพธ์ที่ได้จะถูกส่งไปยัง Output Layer และจะมีการใช้ Activation Function เพื่อให้ได้ค่า Output ที่เหมาะสม

ตัวอย่างโค้ดในภาษา Swift

มาลองเขียนโค้ดสร้าง Neural Network 2 Layers กันเถอะ! จะมีทั้ง Eager Execution และ Custom Training Loop เพื่อให้เราเห็นการทำงานของ Neural Network เหล่านี้ชัดเจนขึ้น

 import Foundation

class NeuralNetwork {
    var weights1: [[Double]] // Weight for input to hidden layer
    var weights2: [[Double]] // Weight for hidden layer to output layer

    init(inputSize: Int, hiddenSize: Int, outputSize: Int) {
        self.weights1 = (0..<inputSize).map { _ in (0..<hiddenSize).map { _ in Double.random(in: -1...1) } }
        self.weights2 = (0..<hiddenSize).map { _ in (0..<outputSize).map { _ in Double.random(in: -1...1) } }
    }

    func sigmoid(_ x: Double) -> Double {
        return 1 / (1 + exp(-x))
    }

    func feedForward(input: [Double]) -> [Double] {
        let hiddenLayer = (0..<weights1[0].count).map { index in
            let sum = zip(weights1, input).map { $0[index] * $1 }.reduce(0, +)
            return sigmoid(sum)
        }

        let outputLayer = (0..<weights2[0].count).map { index in
            let sum = zip(weights2, hiddenLayer).map { $0[index] * $1 }.reduce(0, +)
            return sigmoid(sum)
        }

        return outputLayer
    }
}

// การใช้งาน Neural Network
let neuralNetwork = NeuralNetwork(inputSize: 3, hiddenSize: 2, outputSize: 1)
let input = [1.0, 0.0, 1.0]
let output = neuralNetwork.feedForward(input: input)

print("Output: \(output)")

อธิบายการทำงานของโค้ด

Use Case ในโลกจริง

การใช้งาน Neural Network ที่เราสร้างขึ้นนี้สามารถประยุกต์ใช้ในหลายบริบท เช่น:

ยกตัวอย่างเช่น หากเราใช้ Neural Network นี้ในการจำแนกภาพ หากเราให้ข้อมูลรูปภาพของสุนัขและแมว โครงสร้างที่เราสร้างขึ้นอาจจะช่วยให้สามารถจำแนกได้ว่าเป็นสุนัขหรือแมว!

สรุป

การสร้าง Neural Network ที่มี 2 Layers ในภาษา Swift นั้นไม่ได้เป็นเรื่องที่ยากอย่างที่คิด หากคุณเข้าใจโครงสร้างและหลักการทำงาน สามารถเขียนโค้ดได้ง่ายๆ ซึ่ง เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Machine Learning และการเขียนโปรแกรมที่ค่าย EPT จะทำให้คุณมีความรู้และทักษะที่สามารถประยุกต์ใช้ในชีวิตจริงได้จริง!

หากคุณสนใจเรียนรู้เกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมและพัฒนา Machine Learning อย่างลึกซึ้ง ก็สามารถเข้ามาศึกษาที่ EPT ได้เลยครับ เพราะที่นั่นมีหลักสูตรที่ทันสมัยและเหมาะสำหรับทุกคนที่ต้องการเรียนรู้!

หวังว่าบทความนี้จะทำให้คุณได้เห็นภาพรวมของ Neural Network และสามารถสร้างมันขึ้นมาได้ในภาษาที่คุณชอบ สุดท้ายนี้ ขอให้การศึกษาของคุณประสบความสำเร็จและหวังว่าจะได้เจอกันใน EPT นะครับ!

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