Нейросети начало

Входной слой определяется автоматически по размерности входных данных.

Затем мы компилируем модель, используя функцию потерь "mean squared error" (среднеквадратичная ошибка) и метод оптимизации "adam".

Далее мы обучаем модель на обучающей выборке, используя метод fit, указывая количество эпох (100) и размер пакета (batch_size=32).

После этого мы оцениваем качество модели на проверочной выборке с помощью метода evaluate и сохраняем результат в переменную score.

Для финального тестирования мы используем обученную модель для предсказания значений на новых данных X_new_data.

Код обучения нейросетей может отличаться в зависимости от используемой библиотеки и языка программирования. Ниже приведен пример кода на языке Python, используя библиотеку TensorFlow:

# Импорт библиотек

import tensorflow as tf

import numpy as np

from sklearn.model_selection import train_test_split

# Подготовка данных

X = np.

y = np.array([[0], [1], [1], [0]])

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

# Определение архитектуры нейросети

model = tf.keras.Sequential([

tf.keras.layers.Dense(4, input_shape=(2,), activation='relu'),

tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')

])

# Инициализация весов

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

# Обучение нейросети

history = model.

# Оценка качества модели

loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)

print('Loss:', loss)

print('Accuracy:', accuracy)

# Финальное тестирование

X_new = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])

y_pred = model.predict(X_new)

print('Predictions:', y_pred)

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию (https://www.litres.ru/book/dzheyd-karter/neyroseti-nachalo-69188950/chitat-onlayn/) на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.