การใช้งาน Implement Neural Network 2 Layers ในภาษา Objective-C แบบง่าย ๆ

ในยุคที่เทคโนโลยีและปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังมีบทบาทอย่างมากในชีวิตประจำวัน การเรียนรู้เกี่ยวกับ Neural Network (เครือข่ายประสาท) เป็นสิ่งที่ได้รับความสนใจเพิ่มมากขึ้น เนื่องจากการใช้งาน Neural Network สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานในหลายอุตสาหกรรมได้

วันนี้เราจะมาศึกษาการ Implement Neural Network 2 Layers เบื้องต้น ด้วยภาษา Objective-C พร้อมตัวอย่าง CODE และอธิบายการทำงาน โดยเราจะร่วมกันทำความเข้าใจในโลกแห่งการประมวลผลที่น่าสนใจนี้

ทำความรู้จักกับ Neural Network

Neural Network เป็นโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ทำงานคล้ายกับการทำงานของสมองมนุษย์ โดยจะมีโครงสร้างเป็นชั้น ซึ่งชั้นแรกจะเป็น Input Layer ที่รับข้อมูลเข้ามา จากนั้นจะมี Hidden Layer (เราจะใช้ 2 layers ในที่นี้) ที่ใช้ในการประมวลผลข้อมูล และสุดท้ายคือ Output Layer ที่จะให้ผลลัพธ์แก่เรา

การทำงานของ Neural Network 2 Layers

ตัวอย่าง Use Case ในโลกจริง

หนึ่งในตัวอย่าง Use Case สำหรับ Neural Network คือ การจำแนกประเภทของภาพ (Image Classification) โดยใช้งานในแอปพลิเคชันการถ่ายภาพหรือโซเชียลมีเดีย ที่สามารถจำแนกว่าภาพที่ถ่ายเป็นอะไร เช่น สัตว์, วัตถุ หรือเหตุการณ์ต่าง ๆ

ตัวอย่าง CODE: Implement Neural Network 2 Layers ในภาษา Objective-C

ด้านล่างนี้คือโค้ดตัวอย่างการ Implement Neural Network 2 layers ในภาษา Objective-C

 #import <Foundation/Foundation.h>
#import <math.h>

@interface NeuralNetwork : NSObject
@property (nonatomic) int inputNodes;
@property (nonatomic) int hiddenNodes;
@property (nonatomic) int outputNodes;

@property (nonatomic, strong) NSArray *inputWeights;
@property (nonatomic, strong) NSArray *hiddenWeights;

- (instancetype)initWithInput:(int)input hidden:(int)hidden output:(int)output;
- (NSArray *)forward:(NSArray *)inputs;
- (double)activation:(double)x;
@end

@implementation NeuralNetwork

- (instancetype)initWithInput:(int)input hidden:(int)hidden output:(int)output {
    self = [super init];
    if (self) {
        _inputNodes = input;
        _hiddenNodes = hidden;
        _outputNodes = output;

        // Randomly initialize weights
        _inputWeights = [self randomArrayWithSize:input * hidden];
        _hiddenWeights = [self randomArrayWithSize:hidden * output];
    }
    return self;
}

// Activation function (sigmoid)
- (double)activation:(double)x {
    return 1.0 / (1.0 + exp(-x));
}

// Forward propagation
- (NSArray *)forward:(NSArray *)inputs {
    NSMutableArray *hiddenLayerOutputs = [NSMutableArray arrayWithCapacity:self.hiddenNodes];

    // Calculate hidden layer outputs
    for (int i = 0; i < self.hiddenNodes; i++) {
        double sum = 0.0;
        for (int j = 0; j < self.inputNodes; j++) {
            sum += ([inputs[j] doubleValue] * [self.inputWeights[i * self.inputNodes + j] doubleValue]);
        }
        [hiddenLayerOutputs addObject:[NSNumber numberWithDouble:[self activation:sum]]];
    }

    NSMutableArray *finalOutputs = [NSMutableArray arrayWithCapacity:self.outputNodes];

    // Calculate output layer
    for (int i = 0; i < self.outputNodes; i++) {
        double sum = 0.0;
        for (int j = 0; j < self.hiddenNodes; j++) {
            sum += ([hiddenLayerOutputs[j] doubleValue] * [self.hiddenWeights[i * self.hiddenNodes + j] doubleValue]);
        }
        [finalOutputs addObject:[NSNumber numberWithDouble:[self activation:sum]]];
    }

    return finalOutputs;
}

// Random array generation
- (NSArray *)randomArrayWithSize:(int)size {
    NSMutableArray *array = [NSMutableArray arrayWithCapacity:size];
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        [array addObject:@(((double)arc4random() / UINT32_MAX) * 2 - 1)]; // Random value between -1 and 1
    }
    return array.copy;
}

@end

// Main
int main(int argc, const char * argv[]) {
    @autoreleasepool {
        NeuralNetwork *nn = [[NeuralNetwork alloc] initWithInput:2 hidden:3 output:1];
        NSArray *inputs = @[@0.5, @0.2];
        NSArray *outputs = [nn forward:inputs];
        NSLog(@"Output from Neural Network: %@", outputs);
    }
    return 0;
}

อธิบายการทำงานของ Code

1. เราสร้างคลาส `NeuralNetwork` ที่เก็บจำนวน Node ใน input, hidden และ output layer

2. มีการสุ่มค่า weights สำหรับประเมินการเรียนรู้

3. ฟังก์ชัน `forward:` ใช้สำหรับประมวลผลข้อมูลจาก Input Layer ไปยัง Output Layer

4. ใช้ฟังก์ชัน `activation:` สำหรับการแปลงค่าเข้าไปในช่วงที่เป็นไปได้ (ระหว่าง 0 ถึง 1) โดยใช้ฟังก์ชัน Sigmoid

5. ใน `main`, เราสร้าง Neural Network ขึ้นมาและประมวลผลข้อมูลตัวอย่าง เข้าไป

สรุป

ในวันนี้เราได้รับการแนะนำด้วย Neural Network 2 Layers และเห็นตัวอย่างการใช้งานในภาษา Objective-C พร้อมทั้งรู้จักกับ Use Case จริงในโลกของเทคโนโลยี การเข้าใจ Neural Network เป็นก้าวแรกสู่การพัฒนาต่อยอดเข้าสู่ AI ที่อินเทรนด์ในปัจจุบัน

หากคุณมีความสนใจที่จะพัฒนาทักษะด้านการเขียนโปรแกรม และเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI และ Neural Network อย่าลืมเยี่ยมชม EPT (Expert Programming Tutor) ซึ่งมีหลักสูตรที่น่าสนใจและสามารถช่วยเสริมสร้างทักษะของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพ!

นี่เป็นโอกาสที่ดีในการเริ่มต้นเส้นทางการเรียนรู้ของคุณ!

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