Нейросети начало. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ style="font-size:15px;">      Конечный код, который выполняет все этапы обучения нейросети, может выглядеть примерно так:

      # Подготовка данных

      from sklearn.model_selection import train_test_split

      X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

      # Определение архитектуры нейросети

      from keras.models import Sequential

      from keras.layers import Dense

      model = Sequential()

      model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=X_train.shape[1]))

      model.add(Dense(16, activation='relu'))

      model.add(Dense(1, activation='linear'))

      # Инициализация весов

      model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

      # Обучение нейросети

      model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

      # Оценка качества модели

      score = model.evaluate(X_test, y_test)

      # Финальное тестирование

      y_pred = model.predict(X_new_data)

      # Оптимизация модели

      model = Sequential()

      model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=X_train.shape[1]))

      model.add(Dense(32, activation='relu'))

      model.add(Dense(16, activation='relu'))

      model.add(Dense(1, activation='linear'))

      model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

      model.fit(X_train, y_train, epochs=200, batch_size=64)

      Комментарии к коду:

      Первая строка импортирует функцию train_test_split из библиотеки Scikit-Learn для разделения данных на обучающую и проверочную выборки.

      Далее определяется архитектура нейросети с помощью класса Sequential из библиотеки Keras. Мы создаем модель с двумя скрытыми слоями с 32 и 16 нейронами соответственно, а также одним выходным слоем. Функции активации для скрытых слоев задаются как ReLU, а для выходного слоя – linear (обычная линейная функция активации). Входной слой определяется автоматически по размерности входных данных.

      Затем мы компилируем модель, используя функцию потерь "mean squared error" (среднеквадратичная ошибка) и метод оптимизации "adam".

      Далее мы обучаем модель на обучающей выборке, используя метод fit, указывая количество эпох (100) и размер пакета (batch_size=32).

      После этого мы оцениваем качество модели на проверочной выборке с помощью метода evaluate и сохраняем результат в переменную score.

      Для финального тестирования мы используем обученную модель для предсказания значений на новых данных X_new_data.

      Код обучения нейросетей может отличаться в зависимости от используемой библиотеки и языка программирования. Ниже приведен пример кода на языке Python, используя библиотеку TensorFlow:

      # Импорт библиотек

      import tensorflow as tf

      import numpy as np

      from sklearn.model_selection import train_test_split

      # Подготовка данных

      X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])

      y = np.array([[0], [1], [1], [0]])

      X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

      # Определение архитектуры нейросети

      model = tf.keras.Sequential([

      tf.keras.layers.Dense(4, input_shape=(2,), activation='relu'),

      tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')

      ])

      # Инициализация весов

      model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

      # Обучение нейросети

      history = model.fit(X_train, y_train, epochs=1000, validation_data=(X_test, y_test))

      # СКАЧАТЬ