Информация 

Пример простой нейросети с обучением

Опубликовал: admin 3 комментария

Старт в ИИ: складчина на лучшие курсы

Нейронные сети ⏤ это мощный инструмент машинного обучения, позволяющий решать широкий спектр задач, от распознавания образов до прогнозирования временных рядов. В этой статье мы рассмотрим пример простой нейросети с обучением.

Что такое Нейронная Сеть?

Нейронная сеть ౼ это математическая модель, вдохновленная структурой и функционированием человеческого мозга. Она состоит из слоев искусственных нейронов, которые обрабатывают входные данные и производят выходные сигналы.

Структура Нейронной Сети

Типичная нейронная сеть включает в себя:

  • Входной слой, который принимает данные
  • Скрытые слои, где происходит обработка информации
  • Выходной слой, который производит результат

Пример Простой Нейросети

Давайте рассмотрим пример простой нейросети, предназначенной для решения задачи классификации. Для этого мы будем использовать библиотеку TensorFlow и язык программирования Python.

Код Нейросети


import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

iris = load_iris

X = iris.data
y = iris.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

Учи ИИ дешево: складчина на курсы

model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(4,)),
keras.layers.Dense(3, activation='softmax')
])

model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=10, verbose=0)

test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'Точность на тестовой выборке: {test_acc:.2f}')

Описание Кода

В этом примере мы:

  1. Загружаем датасет Iris
  2. Разделяем данные на обучающую и тестовую выборки
  3. Создаем модель нейронной сети с двумя слоями: скрытым слоем с 10 нейронами и функцией активации ReLU, и выходным слоем с 3 нейронами и функцией активации Softmax
  4. Компилируем модель с функцией потерь sparse categorical crossentropy и оптимизатором Adam
  5. Обучаем модель на обучающей выборке в течение 100 эпох
  6. Оцениваем точность модели на тестовой выборке

Нейронные сети ⏤ это мощный инструмент для решения сложных задач машинного обучения. В этой статье мы рассмотрели пример простой нейросети с обучением, используя библиотеку TensorFlow и язык программирования Python;

Приведенный пример демонстрирует основные этапы создания и обучения нейронной сети: подготовку данных, создание модели, компиляцию, обучение и оценку. Этот пример можно использовать как отправную точку для решения более сложных задач.

Нейронные сети имеют широкие возможности применения в различных областях, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, прогнозирование временных рядов и многое другое.

Общее количество символов в статье: 3833.

  Промпт курс складчина: особенности и преимущества совместного обучения

3 мыслей о “Пример простой нейросети с обучением”

Добавить комментарий