PYTHON ОБРАТНОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ ОШИБКИ

Python обратное распространение ошибки (backpropagation) является одной из методов обучения нейронных сетей и используется для вычисления градиента функции ошибки по параметрам сети. Он основывается на методе градиентного спуска и позволяет уменьшить ошибку нейронной сети при обучении.

Одним из примеров использования обратного распространения ошибки в Python является обучение нейронной сети для распознавания рукописных цифр из набора данных MNIST. Код для создания и обучения нейронной сети может выглядеть следующим образом:

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Загрузка данных из набора MNIST
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data()

# Нормализация изображений
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

# Создание модели нейронной сети
model = keras.Sequential([
  keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  keras.layers.Dense(10)
])

# Функция потерь и оптимизатор
loss_fn = keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
optimizer = keras.optimizers.Adam()

# Обучение нейронной сети
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=['accuracy'])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

# Оценка качества обучения
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

Этот код создает и обучает нейронную сеть с использованием обратного распространения ошибки для распознавания рукописных цифр. На каждой итерации обучения сеть рассчитывает градиент функции потерь по всем параметрам сети и применяет градиентный спуск, чтобы обновить значения параметров и уменьшить ошибку сети.