Нейронные сети. Эволюция

Наилучший способ знакомства с объектами – это рассмотреть конкретный пример:

# класс объектов Сat (кошка)

class Сat:

# Кошки говорят – “Мяу!”

def says (self):

print (‘Мяу!’)

pass

pass

Запись class Сat – означает что создан класс Сat (кошка), а функция def says(), внутри класса – это метод класса Сat, который выполняет определенные действия связанные с этим классом. В нашем случае созданный нами метод says() выводит на экран – ‘Мяу!’.

Давайте на примере покажем, как создаются объекты класса и работают его методы.

classcat = Сat () #создание объекта classСat, класса Сat

classcat.says () #использование метода says (), объекта classСat

Методов в классе может содержаться так много, насколько это необходимо, для его описания. Кошка помимо того, что может говорить: “Мяу!”, обладает и рядом других важных параметров. К ним относятся цвет шерсти, цвет глаз, кличка, и так далее. И все это, можно описать при помощи методов в классе. Давайте опишем выше сказанное в Python:

Множеству объектов, можно присваивать одинаковый класс и эти объекты в свою очередь, будут обладать одинаковыми методами:

Чтобы получить более полное представление о возможностях объектов, давайте добавим в наш класс переменные, которые будут хранить специфические данные этих объектов, а также методы, позволяющие просматривать и изменять эти данные:

Давайте разбираться что же мы тут написали.

В любом классе можно определить функцию __init__(). Эта функция всегда вызывается, когда мы создаем реальный объект класса, с изначально заданными атрибутами. Атрибут – это переменная, которая относится к классу, в котором она определена. В нашем случае, при создании объекта, мы сразу можем указать его атрибуты – кличку и количество лет, которые сразу присваиваются этому объекту. Через созданный нами метод status(), мы можем вывести информацию о количестве лет и кличке нашего объекта.

Метод number_of_years (self, years), принимает число и изменяет атрибут класса – количество лет. Метод says(), не изменился, он все также говорит голосом нашего объекта – ‘Мяу!’.

ГЛАВА 3

Рождение искусственного нейрона

Моделирование нейрона как линейного классификатора

Настало время практически реализовать линейную классификацию. Для этого в Python смоделируем работу искусственного нейрона.