Riješeno: nacrtati neuronsku mrežu

Izgradnja modela neuronske mreže fascinantno je područje strojnog učenja, osobito u Pythonu. Nudi opsežan opseg za analizu, predviđanja i automatizaciju procesa donošenja odluka. Prije nego što zaronimo u sitnice izgradnje neuronske mreže zapleta, važno je razumjeti što je neuronska mreža. To je u biti sustav algoritama koji intimizira strukturu ljudskog mozga, stvarajući tako umjetnu neuronsku mrežu koja, kroz analitički proces, tumači senzorne podatke, hvatajući nijanse koje su 'nevidljive' u sirovim podacima, slično kao što to radi naš mozak.

Neuronska mreža je imperativ u procesima rudarenja podataka, gdje identificira obrasce i trendove koji su bili previše složeni za ljude ili druge računalne tehnike. Sada zaronimo u srž stvari— korištenje Pythona za izgradnju i crtanje neuronske mreže.

Iscrtavanje neuronskih mreža u Pythonu

# Importing libraries
import numpy as np     
import matplotlib.pyplot as plt     
from sklearn.datasets import make_blobs 

# Create a sample dataset
dataset=make_blobs(n_samples=800, centers=2, n_features=2, cluster_std=1.6, random_state=50)

# Split into input (X) and output (y)
X, y = dataset

# Plot the sample data
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y)
plt.show()

Razumimo ovaj kod:

  • U prva četiri retka uvozimo potrebne biblioteke poput numpy, matplotlib itd.
  • Zatim, pomoću funkcije 'make_blobs' iz sklearna, stvaramo skup podataka.
  • Zatim se skup podataka dijeli na ulaze (X) i izlaze (y).
  • Posljednji red prikazuje X i y i daje nam vizualizaciju podataka pomoću funkcije raspršivanja iz biblioteke matplotlib.

Razumijevanje biblioteka neuronske mreže crteža

Razumijevanje Python biblioteka u ovom kontekstu je najvažnije. Knjižnica numpy omogućuje matematičke operacije, matplotlib se koristi za crtanje 2D grafikona iz podataka koji su u Pythonu, a sklearn prednjači strojno učenje u Pythonu.

Kod korak po korak

Proces koda korak po korak omogućuje nam da steknemo dubinsko razumijevanje:

# Import necessary modules
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# Create the model
model = Sequential()

# Add input layer with 2 inputs neurons
model.add(Dense(input_dim=2, output_dim=1, init='uniform', activation='sigmoid'))

# Compile model
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Fit the model
history = model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=10)

U ovom dijelu koda,

  • Model stvaramo pomoću funkcije Sequential() iz keras.models modula.
  • Zatim se dodaje ulazni sloj s 2 ulazna neurona. Ovdje je 'Dense' vrsta sloja koja funkcionira u većini slučajeva. U gustom sloju, svi čvorovi u prethodnom sloju povezuju se s čvorovima u trenutnom sloju.
  • 'Compile' priprema model za obuku.
  • Posljednji dio, 'prilagodba modelu' je mjesto gdje se trenira neuronska mreža. 'Epohe' označavaju broj prolaza cijelog skupa podataka za obuku. Model uči i ažurira parametre modela tijekom svake epohe. Veličina serije je podskup skupa podataka.

Pomoću ovih kodova gradimo temelje za stvaranje neuronske mreže crteža pomoću Pythona. S Pythonovim opsežnim bibliotekama i snažnim mogućnostima, neuronske mreže mogu se učinkovito implementirati i vizualizirati. Radi se samo o razumijevanju korijena i dobro je rasti u ovom svestranom polju strojnog učenja.

Povezani postovi:

Ostavite komentar