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.