Нейронные сети. Эволюция

plot(x,y, label='Начальная прямая', color = 'b')

plt.legend(loc=2) #loc – локация имени, 2 – справа в углу

Метод scatter выводит на плоскость точки с заданными координатами:

plt.scatter(x_data, y_data, color ='g', s=10)

Метод plot выводит на плоскость прямую по заданным точкам:

plt.plot(x, y, 'r')

Ну и наконец отображаем все что натворили, командой plt.show().

Теперь разберем получившийся график. Синим – отмечена начальная прямая, которая изначально не выполняла никакой классификации.

После обучения, значение коэффициента A, стабилизируется возле числа = 2.05. Если провести прямую функции y = Ax = 2.05*x, отмеченной красным на графике, то получим значения близкие к нашим входным данным (на графике – зеленые точки).

А что если, наш обученный нейрон смог бы правильно отвечать на вводимые пользователем данные? Если задать условие, что всё что выше красной линии относится к виду – жирафов, а ниже к виду – крокодилов:

x = input("Введите значение ширины Х: ")

x = int(x)

T = input("Введите значение высоты Y: ")

T = int(T)

y = A * x

# Условие

if T > y:

print('Это жираф!')

else:

print('Это крокодил!')

Функция input – принимает значение, вводимое пользователем.

А условие гласит: если целевое значение (вводимое пользователем) больше ответа на выходе нейрона (выше красной линии), то сообщаем что – это жираф, иначе сообщаем что – это крокодил.

После ввода наших значений, получаем ответ:

Введите значение ширины Х: 4

Введите значение высоты Y: 15

Это жираф!

Теперь мы можем поздравить себя! Вся наша работа стала сводиться к тому, чтоб просто подавать на вход нейрона данные, не разбираясь в них самостоятельно. Нейрон сам классифицирует их и даст правильный ответ.

Если бы наши действия на работе сводились к подобным классификациям, то у нас появилась бы куча времени на кофе, очень важных общений в социальных сетях, и даже останется время, чтоб разложить пасьянс.

И при всем этом можно выполнять ещё больший объём работы, что конечно же должно вознаграждаться премиальными и повышением зарплаты.

ГЛАВА 4

Добавляем входной параметр

Теперь представим, что нам приходит новое задание. Где, проанализировав самостоятельно данные, мы видим, что их координаты значительно отличаются от прежних.