Python и нейросети:Революционный подход к изучению программирования

Типы нейросетей: свёрточные, рекуррентные, MLP

– Свёрточные нейросети (CNN): Эти сети имитируют процесс зрительного восприятия у животных и используются в основном для задач обработки изображений и видео. CNN хорошо справляются с распознаванием образов, классификацией изображений и даже с анализом видео в реальном времени.

– Рекуррентные нейросети (RNN): RNN обладают способностью сохранять информацию о предыдущих данных благодаря внутреннему состоянию (памяти), что делает их идеальными для задач, где необходимо работать с последовательностями данных, например, при обработке естественного языка или при анализе временных рядов.

– Многослойные перцептроны(MLP): Основанные на классических принципах нейронных сетей, MLP состоят из входного слоя, одного или нескольких скрытых слоев и выходного слоя. Эти сети используются в различных задачах, от классификации и регрессии до рекомендательных систем.

Основные библиотеки Python для работы с нейросетями: TensorFlow, PyTorch

– TensorFlow: Разработанная Google библиотека, предоставляет мощные инструменты для создания и тренировки различных типов нейросетей.

TensorFlow поддерживает как настольные, так и мобильные платформы, предлагая удобные инструменты для разработки и деплоя моделей.

– PyTorch: Библиотека от Facebook, которая стала особенно популярна в академических кругах благодаря своей гибкости и удобству использования при построении сложных архитектур нейросетей. PyTorch поддерживает динамическое создание графов, что дает исследователям больше свободы в экспериментировании.

Практические примеры использования нейросетей в Python

В качестве практического примера рассмотрим задачу классификации изображений с использованием свёрточной нейросети в TensorFlow. Мы используем набор данных CIFAR-10, который содержит тысячи цветных изображений, разделенных на 10 классов.

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import layers, models

# Загрузка и предобработка данных

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.

keras.datasets.cifar10.load_data()

train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

# Построение модели CNN

model = models.Sequential([

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию (https://www.litres.ru/chitat-onlayn/?art=70574200) на Литрес.