สอนใช้ java Neuroph สร้าง Autoencoder เพื่อย่อยหาคีย์ฟีเจอร์ของข้อมูล

 Autoencoder เป็นโครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้สำหรับการลดขนาดข้อมูล (Dimensionality Reduction) หรือการเรียนรู้คุณสมบัติแฝง (Feature Learning) โดยโครงสร้างพื้นฐานของ Autoencoder ประกอบด้วยสองส่วนหลักคือ Encoderและ Decoder ซึ่งทำหน้าที่ดังนี้:

• Encoder: แปลงข้อมูลขนาดใหญ่ (100 ตัวในที่นี้) ให้มีขนาดเล็กลง (20 ตัว)
• Decoder: แปลงข้อมูลที่ถูกลดขนาดกลับไปยังรูปแบบเดิม

ประโยชน์ของการใช้ Autoencoder ได้แก่:

• ลดมิติข้อมูลเพื่อประหยัดพื้นที่จัดเก็บและเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผล
• เรียนรู้คุณสมบัติสำคัญของข้อมูลโดยไม่ต้องการข้อมูลป้ายกำกับ
• ใช้เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการเตรียมข้อมูลสำหรับงานอื่น เช่น การจัดกลุ่มหรือการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก

Use Cases ของ Autoencoder:

1. การลดขนาดข้อมูลสำหรับการแสดงผล: ลดมิติข้อมูลที่มีความซับซ้อนสูงให้สามารถแสดงผลได้ง่ายขึ้น เช่น การลดมิติของข้อมูลภาพหรือข้อมูลเสียง
2. การตรวจจับความผิดปกติ (Anomaly Detection): Autoencoder สามารถตรวจจับข้อมูลที่ไม่เหมือนกับรูปแบบปกติได้ เช่น การตรวจจับการโกงทางการเงินหรือข้อผิดพลาดในกระบวนการผลิต
3. การบีบอัดข้อมูล (Data Compression): ลดขนาดข้อมูลเพื่อประหยัดพื้นที่จัดเก็บในระบบฐานข้อมูลหรือระบบคลาวด์
4. การสร้างข้อมูลใหม่ (Data Generation): ใช้ส่วน Decoder ในการสร้างข้อมูลใหม่ที่มีความใกล้เคียงกับข้อมูลต้นฉบับ เช่น การสร้างภาพหรือเสียงใหม่

ในบทความนี้ เราจะใช้ Neuroph Framework ซึ่งเป็นไลบรารี Java สำหรับสร้างและฝึก Neural Network เพื่อสร้าง Autoencoder ที่ลดขนาดข้อมูลจาก 100 ตัวแปรเป็น 20 ตัวแปร

---

ขั้นตอนการสร้าง Autoencoder ด้วย Neuroph

1. การติดตั้ง Neuroph

1. ดาวน์โหลด Neuroph จาก เว็บไซต์ Neuroph หรือเพิ่มไลบรารีลงในโครงการ Java ของคุณผ่าน Maven:

   <dependency>
       <groupId>org.neuroph</groupId>
       <artifactId>neuroph-core</artifactId>
       <version>2.9</version>
   </dependency>
   

2. ติดตั้ง IDE เช่น IntelliJ IDEA หรือ Eclipse สำหรับการเขียนโค้ด Java

2. การออกแบบโครงข่ายประสาทเทียม

Autoencoder ที่เราจะสร้างมีโครงสร้างดังนี้:

• Input Layer: 100 Neurons
• Hidden Layer (Encoder): 20 Neurons
• Hidden Layer (Decoder): 100 Neurons

3. การเขียนโค้ดสำหรับสร้าง Autoencoder

ตัวอย่างโค้ดต่อไปนี้จะแสดงการสร้าง Autoencoder และการตั้งค่าต่างๆ:

import org.neuroph.core.Layer;
import org.neuroph.core.Neuron;
import org.neuroph.core.NeuronProperties;
import org.neuroph.core.input.WeightedSum;
import org.neuroph.core.output.Sigmoid;
import org.neuroph.core.NeuralNetwork;
import org.neuroph.util.NeuronProperties;
import org.neuroph.util.ConnectionFactory;
import org.neuroph.nnet.comp.layer.InputLayer;
import org.neuroph.nnet.comp.layer.FullyConnectedLayer;

public class AutoencoderExample {
    public static void main(String[] args) {
        // สร้าง Input Layer
        InputLayer inputLayer = new InputLayer(100);

        // สร้าง Encoder Layer
        FullyConnectedLayer encoderLayer = new FullyConnectedLayer(20);

        // สร้าง Decoder Layer
        FullyConnectedLayer decoderLayer = new FullyConnectedLayer(100);

        // สร้าง Neural Network และเพิ่ม Layer
        NeuralNetwork autoencoder = new NeuralNetwork();
        autoencoder.addLayer(0, inputLayer);
        autoencoder.addLayer(1, encoderLayer);
        autoencoder.addLayer(2, decoderLayer);

        // เชื่อมต่อ Layers
        ConnectionFactory.fullConnect(inputLayer, encoderLayer);
        ConnectionFactory.fullConnect(encoderLayer, decoderLayer);

        // ตั้งค่า Activation Function
        NeuronProperties neuronProperties = new NeuronProperties();
        neuronProperties.setProperty("inputFunction", WeightedSum.class);
        neuronProperties.setProperty("transferFunction", Sigmoid.class);

        for (Neuron neuron : encoderLayer.getNeurons()) {
            neuron.setProperties(neuronProperties);
        }
        for (Neuron neuron : decoderLayer.getNeurons()) {
            neuron.setProperties(neuronProperties);
        }

        // Train the Autoencoder (กำหนดข้อมูลการฝึกอบรมในส่วนนี้)
        System.out.println("Autoencoder created successfully!");
    }
}

---

4. การฝึกอบรม Autoencoder

• เตรียมชุดข้อมูลสำหรับการฝึก (Input และ Target Output เหมือนกัน)
• ใช้ฟังก์ชันการฝึกอบรมของ Neuroph เช่น BackpropagationTrainer

// Example Training
BackpropagationTrainer trainer = new BackpropagationTrainer(autoencoder);
trainer.setLearningRate(0.01);
trainer.setMaxError(0.001);
trainer.setMaxIterations(1000);
trainer.train(trainingSet);

---

สรุป

ด้วย Neuroph Framework คุณสามารถสร้าง Autoencoder สำหรับลดขนาดข้อมูลได้อย่างง่ายดาย โดยโค้ดตัวอย่างนี้เป็นพื้นฐานสำหรับการออกแบบโครงสร้างที่ซับซ้อนขึ้นในอนาคต เช่น การเพิ่ม Regularization หรือการสร้าง Denoising Autoencoder