Посты с тэгом нейронная сеть


Создаем с нуля собственную нейронную сеть на Python



Всем привет!

На повестке дня интересная тема — будем создавать с нуля собственную нейронную сеть на Python. В ее основе обойдемся без сложных библиотек (TensorFlow и Keras).

Перед тем как углубиться, рекомендую освежить знания по искусственным нейронным сетям и подписаться на мой телеграм-канал (@dataisopen), чтобы не пропустить интересных статей.

Основное, о чем нужно знать — искусственная нейронная сеть может быть представлена в виде блоков/кружков (искусственных нейронов), имеющие между собой, в определенном направлении, связи. В


[Из песочницы] Нейронная сеть с использованием TensorFlow: классификация изображений

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Train your first neural network: basic classification».

Это руководство по обучению модели нейронной сети для классификации изображений одежды, таких как кроссовки и рубашки. Для создания нейронной сети используем python и библиотеку TensorFlow.
Читать дальше →



[Перевод] Нейросеть в 11 строчек на Python: часть 1


О чём статья


Лично я лучше всего обучаюсь при помощи небольшого работающего кода, с которым могу поиграться. В этом пособии мы научимся алгоритму обратного распространения ошибок на примере небольшой нейронной сети, реализованной на Python.

Дайте код!


X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ])
y = np.array([[0,1,1,0]]).T
syn0 = 2*np.random.random((3,4)) - 1
syn1 = 2*np.random.random((4,1)) - 1
for j in xrange(60000):
    l1 = 1/(1+np.exp(-(np.dot(X,syn0))))
    l2 = 1/(1+np.exp(-(np.dot(l1,syn1))))
    l2_delta = (y - l2)*(l2*(1-l2))
    l1_delta = l2_delta.dot(syn1.T) * (l1 * (1-l1))
    syn1 += l1.T.dot(l2_delta)
    syn0 += X.T.dot(l1_delta)


Слишком сжато? Давайте разобьём его на более простые части.
Читать дальше →