Вопрос: Как создать нейронную сеть?

Автор Анонимный вопрос задал интересный вопрос в категории Высокие технологии, Искусственный интеллект, Нейронные сети. Он спрашивает: Как создать нейронную сеть?. Среди полученных ответов он выбрал самый точный и полный ответ.

Самый полезный ответ для автора Анонимный вопрос

Один из самых доступных языков программирования для этой цели — Python. Правда, мало выучить язык программирования, нужны так же очень обширные знания математического анализа и линейной алгебры. В целом, в качестве хорошего введения в нейронные сети и искуственный интеллект могу посоветовать данный бесплатный курс — https://stepik.org/course/401/syllabus

Кроме этого другие посетители написали Ещё 3 ответа

Один из самых доступных языков программирования для этой цели — Python. Правда, мало выучить язык программирования, нужны так же очень обширные знания математического анализа и линейной алгебры. В целом, в качестве хорошего введения в нейронные сети и искуственный интеллект могу посоветовать данный бесплатный курс — https://stepik.org/course/401/syllabus

Это очень просто :)Конечно, чтобы сделать это осмысленно, нужно образование. Но в целом, искусственная нейронная сеть (ИНС) — один из множества инструментов машинного обучения. И решает она задачи классификации (к какому из N известных классов относится объект, например, кошка это, собака или ни то ни другое) и регрессии (оценить объект числом, например, ценой). Чтобы обучить любую модель (не только ИНС), нужно, чтобы объекты, которые вы хотите классифицировать/оценивать были представимы в виде последовательности действительных чисел — вектора. И чтобы для существенного числа этих объектов у вас был ожидаемый результат (известен класс или известна оценка). Вместе объекты с их оценками называются обучающей выборкой. Если её нет, никакой магии не получится. Если вам удалось собрать эти данные в матрицы, то дальше всё просто — в интернете есть куча примеров того, как обучить любую модель при наличии данных с помощью scikit learn, tensorflow, keras, caffe.Что касается нейронной сети, то самое важное определиться с числом слоёв и их размером. Общее эмпирическое правил — чем меньше данных, тем меньше должно быть параметров у модели. Для нейронной сети это значит, что если примеров у вас не очень много, то слоёв в сети должно быть мало, и их размер должен быть небольшим. Иначе сеть просто «запомнит» все ваши примеры и не будет обладать предсказательной силой для неизвестных объектов.И да, размер входного слоя должен быть равен размеру вектора объекта, а размер выходного — числу классов. Всё, дальше дело техники и фантазии :)Например, в библиотеке scikit learn есть класс MLPClassifier, для которого есть примеры использования: http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neural_network.MLPClassifier.html#sklearn.neural_network.MLPClassifierУ меня в курсе был пример с использование различных библиотек: https://github.com/str-anger/practical-ai/blob/master/4/classification-ann.ipynb

Сформируйте набор данных для нейронной сети и запустите обучение нейронной сети на своем компьютере. просто классификатор и поенслась как ваксок азур сас ан нет сам процесс обычения сложен и тенис т потому как среда и вторник это не среда обитания ктомуже сеть нужно обучить теость уровень интеллекта выше среднего +методика обычения машинки человеческой логике 🙂

Нейронная сеть — это математическая модель, которая построена на функциях биологических нейронных сетей (примером может послужить работа мозга). В программирование нейронная сеть пришла прямиком из биологии, благодаря такой сети устройство может анализировать и запоминать полученную информацию. Что бы создать свою искусственную нейронную сеть необходимо изучить не только языки программирования, но и понят что такое нейрон, и как он действует. Обязательно подготовьте свое устройство для работы с нейронной сетью. Убедитесь, что вы знаете примитивный язык программирования Python , на нем и будет построена сеть, скачайте его на свое устройство. Далее вам понадобится классификатор для распознания заданных целей в нейронной сети, его вы так же можете найти в свободном доступе. Сформируйте набор данных для нейронной сети и запустите обучение нейронной сети на своем компьютере. Для отладки работы нейронной сети вам потребуется много времени на тестирование.