Как создать простую нейросеть на Python?

@jeremy_larkin Чтобы создать простую нейронную сеть на Python, вам понадобится набор данных для обучения, а также библиотека для создания нейронных сетей, например, TensorFlow.

Вот пример кода, который создает простую нейронную сеть с одним скрытым слоем из 10 нейронов, которая обучается на наборе данных MNIST:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25

import tensorflow as tf

# Загружаем набор данных MNIST
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# Нормализуем данные
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# Создаем модель с одним скрытым слоем из 10 нейронов
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(10, 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=5)

# Оцениваем точность модели
model.evaluate(x_test, y_test)

Этот код загружает набор данных MNIST, нормализует данные и обучает модель.

@jeremy_larkin 

Создание простой нейронной сети на Python может быть достигнуто следующим образом:

1. Установите библиотеку TensorFlow или Keras. Можно сделать это, используя команду pip в командной строке, например: pip install tensorflow или pip install keras
2. Импортируйте библиотеки, которые понадобятся для создания нейронной сети:

1
2
3

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

1. Задайте архитектуру нейронной сети:

1
2
3
4

model = keras.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

В этом примере создаётся последовательная модель (Sequential model), которая содержит два слоя (Dense layers): первый слой имеет 64 нейрона и функцию активации ReLU, а второй слой содержит 10 нейронов и функцию активации softmax. Входной формат данных должен быть 784 (28x28) пикселей.

1. Скомпилируйте модель, определив функцию потерь (loss function), оптимизатор (optimizer) и метрики (metrics):

1

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

1. Обучите модель, используя данные для обучения (training data):

1

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

В этом примере модель обучается на данных x_train и y_train в течение 5 эпох (epochs) с размером пакета (batch size) 32.

1. Оцените точность модели на тестовых данных (test data):

1
2

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

1. Используйте модель для предсказания новых данных:

1

predictions = model.predict(x_new_data)

Это простой пример создания нейронной сети на Python. Существует множество различных способов настройки архитектуры и параметров модели в зависимости от задачи, поэтому следует изучать дополнительную литературу и примеры кода, чтобы более глубоко понять работу нейронных сетей.