Жасанды нейронның жұмыс істеу принципінің математикалық моделін құрастыру және оны Python тілінде жүзеге асыру

No 2  Зертханалық жұмыс

Тақырыбы: Жасанды нейронның жұмыс істеу принципінің математикалық моделін құрастыру және оны Python тілінде жүзеге асыру.

Мақсаты: Google Colaboratory ортасында жасанды нейронның жұмыс істеу принципінің математикалық моделін құрастыру және Python тілінде жүзеге асыру үшін жұмыс дағдыларын меңгеру.

Зертханалық жұмысты техникалық және аспаптық қамтамасыз ету: ДК, Windows ОЖ, Python Shell, Google Colaboratory

Мазмұны

Қарапайым мысалмен нейрондық желілердің негіздері

Мұнда адамның бойы мен салмағын кіріс ретінде қабылдайтын және шығу ретінде жынысты болжайтын өте қарапайым нейрондық желінің мысалы келтірілген. Бұл жағдайда жасырын қабатты пайдаланбаймыз.

[pic 1]

Біз активтендіру функциясы ретінде сигмоидты аламыз. Ол көбінесе екілік (екі кластан тұратын) жіктеу есептерінде қолданылады. Формуласын берейік.

[pic 2]

Сигма тәрізді график келесідей көрінеді.

[pic 3]

Бұл функция кез келген мәндерді 0-ден 1-ге дейінгі диапазонға (немесе ықтималдыққа) түрлендіреді. Жіктеу мәселесі болған жағдайда, нәтиже (ықтималдық) нөлге жақын болса, бақылауды бір сыныпқа, егер бір класқа тағайындаймыз. , содан кейін басқасына. Екі сыныптың шекарасы 0,5 деңгейінде өтеді.

Нейрондық желінің жалпы теңдеуі келесідей.

[pic 4]

1 бөлім

1) 1-мысалдағы материалды оқу.

1. Мысал

Енді бізде келесі деректер мен нейрондық желі параметрлері бар делік.

# үш адамның салмағы мен бойы берілген

# еркек жынысын бір, ал әйел жынысын нөлмен белгілейміз.

деректер = {

   «Асхат»: [84, 180, 1],

   'Жазира': [57, 165, 0],

   'Айдана': [62, 170, 0]

}

# және келесі салмақтар мен ауытқулар берілген

w1, w2, b = 0,3, 0,1, -39

Бірінші бақылауды нейрондық желі арқылы жүргізейік. Жоғарыда сипатталған процестен кейін біз алдымен деректерді сәйкес салмақтарға көбейтеміз және қиғаштықты қосамыз.