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 на Python включает в себя несколько шагов. Вот пример простой нейронной сети с одним скрытым слоем:
1. Импортируйте необходимые библиотеки:
«`python
import numpy as np
«`
2. Определите функцию активации (например, сигмоиду):
«`python
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
«`
3. Определите класс нейронной сети:
«`python
class NeuralNetwork:
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.output_size = output_size
# Инициализация весов
self.W1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size)
self.W2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size)
def forward(self, X):
# Прямое распространение
self.z = np.dot(X, self.W1)
self.z2 = sigmoid(self.z)
self.z3 = np.dot(self.z2, self.W2)
output = sigmoid(self.z3)
return output
«`
4. Создайте экземпляр класса нейронной сети и выполните прямое распространение:
«`python
input_size = 2
hidden_size = 3
output_size = 1
nn = NeuralNetwork(input_size, hidden_size, output_size)
X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
output = nn.forward(X)
print(output)
«`
Это простой пример нейронной сети с одним скрытым слоем. Вы можете настроить размеры слоев, функции активации и другие параметры в соответствии с вашими потребностями.