1. Для создания своей нейронной сети на Python можно использовать библиотеку TensorFlow, Keras или PyTorch.
2. Для создания класса нейронной сети нужно определить его архитектуру, то есть количество слоев, количество нейронов в каждом слое и функцию активации. Затем можно создать класс с методами для инициализации весов, прямой связи, обратного распространения ошибки и обновления весов.
3. Ниже приведен пример кода для обучения нейронной сети с использованием библиотеки Keras:
# Импорт библиотек
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# Создание модели нейронной сети
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=10, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# Компиляция модели
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# Обучение модели
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
4. Функция прямой связи (forward propagation) отображает входные данные на выходы нейронной сети, пропуская их через слои нейронов с применением функций активации. Пример функции прямой связи для нейронной сети с одним скрытым слоем выглядит следующим образом:
def forward_propagation(X):
# Прямая связь до скрытого слоя
hidden_layer = np.dot(X, weights1) + bias1
hidden_layer_activation = sigmoid(hidden_layer)
# Прямая связь до выходного слоя
output_layer = np.dot(hidden_layer_activation, weights2) + bias2
output_layer_activation = sigmoid(output_layer)
return output_layer_activation
5. Функция потери (loss function) вычисляет, насколько хорошо модель предсказывает правильные значения. Она сравнивает прогнозы модели с фактическими значениями и вычисляет среднюю ошибку. Пример функции потери для задачи классификации бинарной метки выглядит следующим образом:
def loss(predicted, actual):
return -np.mean(actual * np.log(predicted) + (1-actual) * np.log(1-predicted))
6. Формулы для расчета нейронов в прямой связи и обновления весов в обратном распространении ошибки могут зависеть от конкретной архитектуры нейронной сети (например, используемых функций активации, типа задачи). Обычно применяются формулы для матричного умножения весов и входов нейронов, применения функции активации к результату и передачи результата на следующий слой.
7. В итоге, для создания своей нейронной сети на Python необходимо определить архитектуру сети, реализовать класс с методами для прямой связи, обратного распространения и обновления весов, а также функцию потери. Затем можно обучить и использовать созданную сеть для решения конкретных задач.