การใช้งาน Implement Neural Network 2 Layers ในภาษา Haskell แบบง่ายๆ

การเรียนรู้เกี่ยวกับ neural network อาจฟังดูเป็นเรื่องที่ซับซ้อน แต่ในความเป็นจริง เราสามารถสร้างโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) ได้ง่ายๆ โดยใช้ภาษา Haskell ซึ่งเป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมที่มีความเป็นเชิงฟังก์ชัน (functional programming) ซึ่งเหมาะสมกับการทำงานด้านการคำนวณเชิงซับซ้อนได้ดี

ในบทความนี้เราจะพาคุณไปทำความเข้าใจกับการสร้าง neural network แบบ 2 เลเยอร์ รวมถึงตัวอย่างโค้ด และการใช้งานในโลกจริง

Neural Network เบื้องต้น

Neural Network ประกอบด้วยหลายเลเยอร์ โดยแต่ละเลเยอร์ประกอบด้วยนิวรอน (Neuron) ที่ทำหน้าที่ในการคำนวณค่าอินพุตและส่งออกค่าไปยังเลเยอร์ถัดไป ในที่นี้เราจะสร้าง neural network ที่มีเลเยอร์ต้น (input layer) กับเลเยอร์เอาท์พุต (output layer) ซึ่งอยู่ระหว่างกลางมีเลเยอร์ซ่อน (hidden layer) เพียงหนึ่งเลเยอร์

เราเริ่มต้นกันที่การตั้งค่าและการเตรียมข้อมูลกันก่อน

Step 1: การตั้งค่าข้อมูล

เราต้องการข้อมูลสำหรับการฝึก neural network ของเรา โดยในที่นี้ เราจะใช้ข้อมูลที่เรียบง่าย เช่น การจำแนกประเภทของข้อมูล โดยใช้ Labeled Data เช่น การจำแนกประเภทสัตว์ "แมว" กับ "สุนัข"

Step 2: การสร้างโครงสร้าง Neural Network

ในภาษา Haskell เราสามารถสร้างฟังก์ชันเพื่อคำนวณค่าของ neural network ได้ เพียงแค่มี Matrix ของ weights และ bias ที่ใช้ในการคำนวณ

ตัวอย่างโค้ด Neural Network 2 เลเยอร์

 import Data.Matrix

type Weights = Matrix Double
type Bias = Matrix Double

-- ฟังก์ชัน activation ใช้ sigmoid function
sigmoid :: Double -> Double
sigmoid x = 1.0 / (1.0 + exp (-x))

-- ฟังก์ชันสมการ forward pass
forward :: Weights -> Bias -> Matrix Double -> Matrix Double
forward weights bias inputs = mapMatrix sigmoid ((weights * inputs) + bias)

-- ตัวอย่าง usage ของ neural network
main :: IO ()
main = do
  let inputs = fromList 2 1 [0.1, 0.3]  -- Input vector (2 Inputs)
  let weights = fromList 1 2 [0.5, -0.6] -- Weights Matrix (1 Hidden Layer, 2 Inputs)
  let bias = fromList 1 1 [0.0]          -- Bias Matrix (1 Bias)

  let output = forward weights bias inputs
  print output

การทำงานของโค้ด

Use Case ในโลกจริง

ตัวอย่างที่เราแสดงให้เห็นนับว่าเป็นแค่ส่วนเล็กๆ ของศักยภาพที่ neural network สามารถใช้งานในชีวิตจริงได้ โดยเฉพาะในแวดวงวิทยาศาสตร์ข้อมูล ที่องค์กรหลายแห่งใช้ neural networks ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ สำหรับใช้ใน:

เราเห็นได้ว่า neural network มีความสามารถที่หลากหลาย และสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในงานต่างๆ ที่เราคาดเดาไม่ได้!

สรุป

การสร้าง neural network ในภาษา Haskell ไม่ได้เป็นเรื่องที่ซับซ้อนอย่างที่คิด เรียนรู้และเข้าใจพื้นฐานของ neural network และวิธีการฝึกฝนมันสามารถช่วยคุณทำโปรเจคที่แสนจะสนุกได้อย่างง่ายดาย

หากคุณต้องการค้นคว้าและเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมและการพัฒนา neural network สำหรับใช้ในการทำงานให้มาที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ที่เรามีหลักสูตรที่ครอบคลุมทั้งทฤษฎีและปฏิบัติ พร้อมกับการสนับสนุนจากคณาจารย์ผู้เชี่ยวชาญในสาขา!

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