На нашем сайте вы можете читать онлайн «Нейронные сети. Эволюция». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Знания и навыки, Учебная и научная литература, Прочая образовательная литература. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.
Нейронные сети. Эволюция

Автор
Дата выхода
15 апреля 2018
Краткое содержание книги Нейронные сети. Эволюция, аннотация автора и описание
Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Нейронные сети. Эволюция. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Каниа Алексеевич Кан) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.
Описание книги
Эта книга предназначена для всех, кто хочет разобраться в том, как устроены нейронные сети. Для тех читателей, кто хочет сам научиться программировать нейронные сети, без использования специализированных библиотек машинного обучения. Книга предоставляет возможность с нуля разобраться в сути работы искусственных нейронов и нейронных сетей, математических идей, лежащих в их основе, где от вас не требуется никаких специальных знаний, не выходящих за пределы школьного курса в области математики.
Нейронные сети. Эволюция читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно
Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Нейронные сети. Эволюция без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.
Текст книги
x2 = 1, то этот множитель можно не писать
w2 -= lr * E
# Вывод данных готовой прямой
print('Готовая прямая: ', w1, '* X + ', w2)
Данный код, как и все другие, вы можете скачать по ссылке: https://github.com/CaniaCan/neuralmaster (https://github.com/CaniaCan/neuralmaster)
Опишем код программы:
В самом начале программы импортируем модуль для работы со случайными числами:
import random
При помощи которого, случайным числом, создаем весовой коэффициент параметра (w2 = b) – отвечающий за точку прохождения прямой через ос Y:
w2 = random.
Метод модуля random – uniform(from, to), генерирует случайное вещественное число от from до to включительно.
В нашей программе, как видно, не так много изменений, по сравнению с той что мы написали до этого. Мы добавили второй вход (х2 = 1), со своим весовым коэффициентом (w2). Коэффициент (А) – переименовали в весовой коэффициент (w1), параметр (b) – в весовой коэффициент (w2). Ну и конечно же, реализовали новую улучшенную функцию ошибки, и обновление весовых коэффициентов по методу градиентного спуска.
В результате чего, наш эволюционировавший нейрон, теперь гораздо лучше справляется с задачей классификации. Теперь он может классифицировать данные по двум входам, тем самым получая линейный классификатор с пересечением прямой по всей оси Y, а не только строго в точке нуля.
Давайте взглянем на результат чтобы убедиться в этом:
Начальная прямая: 0.4 * X + 0.3652477754014445
Готовая прямая: 2.
Вы видите! Как наш искусственный нейрон прекрасно справляется с задачей. Даже еле различимые на глаз данные, он легко смог линейно разделить.
Теперь зададим условие, как это делали ранее. Если данные расположены выше классифицирующий линии, то это вид жирафа, а все что ниже – крокодилы. Будем делать это подавая на входы, значения, которые нейрон до этого не видел и посмотрим, сможет ли обученный нейрон, самостоятельно определить к какому виду они принадлежат.
x1 = input("Введите значение ширины Х: ")
x1 = int(x1)
T = input("Введите значение высоты Y: ")
T = int(T)
y = w1 * x1 + w2
# Условие
if T > y:
print('Это жираф!')
else:
print('Это крокодил!')
После ввода наших значений, следует условие, которое проверяет, какого вида эти данные, жирафы или крокодилы, и возвращает ответ на поставленный вопрос.





