ПЕРСЕПТРОН МНОГОСЛОЙНЫЙ PYTHON

Многослойный персептрон (MLP) - это нейронная сеть, которая состоит из одной или более слоев скрытых узлов (hidden layers), между входным и выходным слоями. MLP - это один из наиболее распространенных типов нейронных сетей, используемых для машинного обучения и глубокого обучения.

В Python существует множество библиотек для создания многослойного персептрона, таких как TensorFlow, Keras, PyTorch и другие. Например, рассмотрим пример создания MLP с помощью библиотеки TensorFlow:

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

model = keras.Sequential(
    [
        keras.layers.InputLayer(input_shape=(784,)),
        keras.layers.Dense(256, activation='relu'),
        keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
        keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
    ]
)

В этом примере создается MLP с тремя слоями: входным слоем, двумя скрытыми слоями и выходным слоем. Нейроны в скрытых слоях используют функцию активации "relu", а нейроны в выходном слое используют функцию активации "softmax".

Для обучения многослойного персептрона в Python необходимо задать функцию потерь (loss function), оптимайзер (optimizer) и метрики (metrics) для измерения производительности модели во время обучения. Например:

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

В этом примере используется функция потерь "sparse_categorical_crossentropy", оптимизатор "adam" и метрика "accuracy".

24 часа ТОРГУЮ с помощью ChatGPT - Нейросеть для трейдинга

Решение задачи регрессии - Глубокое обучение на Python

Back propagation - алгоритм обучения по методу обратного распространения - #3 нейросети на Python

Нейронная сеть на Python с нуля

Персептрон - возможности классификации образов, задача XOR - #2 нейросети на Python

Создаём мозг для \

BLGPG-646C8F466837-24-09-19-20

Новые материалы: