Что такое персептрон и как он работает? Пример использования библиотеки TensorFlow для создания нейронной сети прямого распространения: # Импорт необходимых библиотек import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras.models import Sequential # Создание модели нейронной сети model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=(8,)), Dense(32, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) # Компиляция модели model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Обучение модели model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test)) # Оценка модели loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test) print("Test Accuracy:", accuracy)
Что такое персептрон и как он работает?
- Персептрон — это простейшая форма искусственной нейронной сети, состоящая из одного нейрона. Он принимает входные данные, умножает их на веса, суммирует и пропускает через функцию активации для получения выхода.
Пример использования библиотеки TensorFlow для создания нейронной сети прямого распространения:
# Импорт необходимых библиотек
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
# Создание модели нейронной сети
model = Sequential([
Dense(64, activation='relu', input_shape=(8,)),
Dense(32, activation='relu'),
Dense(1, activation='sigmoid')
])
# Компиляция модели
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Обучение модели
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))
# Оценка модели
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print("Test Accuracy:", accuracy)
