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...

Искусственные нейросети стали неотъемлемой частью современного мира данных. На Python, благодаря библиотекам, таким как TensorFlow и Keras, создание нейросети стало гораздо проще. Давайте рассмотрим, как создать базовую нейросеть на Python! 1. Установка необходимых библиотек Перед началом работы убедитесь, что у вас установлены tensorflow и keras. pip install tensorflow keras 2. Импортирование библиотек import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense 3. Подготовка данных Допустим, у нас есть простой датасет для бинарной классификации: # Входные данные X = np...