Авторизация
Забыли пароль? Введите ваш е-мейл адрес. Вы получите письмо на почту со ссылкой для восстановления пароля.
После регистрации вы сможете задавать вопросы и писать свои ответы, получая за это бонусы. Все остальные функции на сайте доступны без регистрации.
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонусы.
Написание нейросети требует знания программирования и понимания основных концепций и алгоритмов глубокого обучения. Вот пример простой нейронной сети на языке Python, используя библиотеку TensorFlow:
«`python
import tensorflow as tf
# Задаем данные для обучения
x_train = […] # входные данные
y_train = […] # выходные данные
# Создаем модель нейросети
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation=’relu’, input_shape=(input_size,)),
tf.keras.layers.Dense(64, activation=’relu’),
tf.keras.layers.Dense(10, activation=’softmax’)
])
# Компилируем модель
model.compile(optimizer=’adam’,
loss=’sparse_categorical_crossentropy’,
metrics=[‘accuracy’])
# Обучаем модель
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
# Используем модель для предсказания
x_test = […] # входные данные для предсказания
predictions = model.predict(x_test)
«`
Это пример простой нейронной сети с двумя скрытыми слоями и одним выходным слоем. Входные данные подаются на первый слой, затем проходят через скрытые слои с функцией активации ReLU и, наконец, поступают на выходной слой с функцией активации softmax.
Модель компилируется с оптимизатором Adam и функцией потерь sparse_categorical_crossentropy. Затем модель обучается на обучающих данных с заданным количеством эпох и размером пакета.
После обучения модель может быть использована для предсказания на новых данных, подавая их на вход модели с помощью метода predict().