Нейросети практика. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

      pooling_layer = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))

      # Применение пулинг слоя к входным данным

      output = pooling_layer(input_data)

      ```

      Описание: В данном примере создается пулинг слой с размером пула 2x2. Пулинг слой выполняет операцию выбора максимального значения в каждой области размером 2x2 пикселя и уменьшает размерность входных данных. Входные данные предполагаются тензором с изображениями или картами признаков. Пулинг слой применяется к входным данным, и результат сохраняется в переменной `output`.

      3. Пример полносвязного слоя (Fully Connected Layer):

      ```python

      import tensorflow as tf

      # Создание полносвязного слоя с 256 нейронами

      dense_layer = tf.keras.layers.Dense(units=256, activation='relu')

      # Применение полносвязного слоя к входным данным

      output = dense_layer(input_data)

      ```

      Описание: В данном примере создается полносвязный слой с 256 нейронами. Слой использует функцию активации ReLU для добавления нелинейности. Входные данные предполагаются вектором или матрицей признаков. Полносвязный слой применяется к входным данным, и результат сохраняется в переменной `output`.

      4. Пример функции активации (Activation Function):

      ```python

      import tensorflow as tf

      # Пример применения функции активации ReLU

      output = tf.keras.activations.relu(input_data)

      # Пример применения функции активации softmax

      output = tf.keras.activations.softmax(input_data)

      ```

      Описание: В данном примере приведены два примера применения функций активации. Первый пример демонстрирует применение функции активации ReLU к входным данным `input_data`. Функция активации ReLU применяет нелинейное преобразование, оставляя неотрицательные значения без изменения, а отрицательные значения обнуляются. Второй пример показывает применение функции активации softmax к входным данным `input_data`. Функция активации softmax преобразует входные данные в вероятностное распределение, где каждый элемент вектора выходных данных представляет вероятность отнесения к определенному классу.

      Обратите внимание, что в приведенных примерах предполагается использование библиотеки TensorFlow для создания и обучения нейронных сетей. Код представлен в виде общей структуры и может потребовать дополнительных настроек и параметров в зависимости от конкретной задачи.