Chúng ta đang vượt qua giới hạn của các mô hình tuyến tính, những mô hình gặp khó khăn khi phân loại dữ liệu không thể tách biệt bằng một đường thẳng. Hôm nay, chúng ta áp dụng quy trình PyTorch để xây dựng một Mạng nơ-ron sâu (DNN) có khả năng học được các ranh giới quyết định phức tạp, phi tuyến tínhrất quan trọng cho các nhiệm vụ phân loại trong thế giới thực.

1. Hình dung Sự Cần thiết của Dữ liệu Phi tuyến tính

Bước đầu tiên của chúng ta là tạo ra một bộ dữ liệu tổng hợp thách thức, chẳng hạn như phân bố hai vòng trăng, để minh họa trực quan lý do tại sao các mô hình tuyến tính đơn giản lại thất bại. Cấu hình này buộc chúng ta phải sử dụng các kiến trúc sâu để xấp xỉ đường cong phức tạp cần thiết nhằm tách biệt các lớp.

Tính chất Dữ liệu

• Cấu trúc Dữ liệu:Đặc trưng dữ liệu tổng hợp (ví dụ: $1000 \times 2$ cho $1000$ mẫu với 2 đặc trưng).
• Loại Đầu ra:Một giá trị xác suất duy nhất, thường là torch.float32, đại diện cho sự tham gia vào lớp.
• Mục tiêu:Để tạo ra một ranh giới quyết định congthông qua tính toán theo tầng.