ПЕРСЕПТРОН НА PYTHON

Персептрон - это простейший вид нейронной сети, который может быть использован для классификации двухклассовых данных. В основе персептрона лежит алгоритм обратного распространения ошибки, который обновляет веса нейронов в соответствии с разницей между предсказанным и ожидаемым выходом.

В Python реализацию персептрона можно осуществить с помощью библиотеки scikit-learn. Ниже приведен пример кода, который демонстрирует создание и обучение персептрона:

from sklearn.linear_model import Perceptron
X = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]
y = [0, 0, 0, 1]
clf = Perceptron(max_iter=1000)
clf.fit(X, y)
print(clf.predict([[2, 2], [-1, -1]]))

В данном примере мы создаем массив X, содержащий четыре двоичных вектора, и массив y, содержащий соответствующие метки классов. Затем мы создаем экземпляр персептрона и обучаем его на этих данных. Наконец, мы используем обученную модель для классификации новых данных и выводим предсказанные метки классов.

Neural network learns to play the \

НЕЙРОСЕТЬ В 7 СТРОК - ВЫ ОРНЁТЕ

НЕЙРОСЕТЬ своими руками за 10 минут на Python

Я сделал игру, которая играет сама в себя!) - Нейроэволюция на Python

Нейронная сеть на Python с нуля

Python как сделать красивую программу под ПК за 10 минут?

BLGPG-73AFB2C9A566-24-09-19-20

Новые материалы: