Это база. Как создать простую нейросеть на Tensorflow и Keras
Нейронные сети стали одним из наиболее популярных методов машинного обучения в наши дни. Они используются для решения различных сложных задач, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка, игры и многое другое.
Одним из наиболее популярных инструментов для создания и обучения нейронных сетей являются библиотеки Tensorflow и Keras. В этой статье мы рассмотрим, как создать простую нейронную сеть с использованием этих инструментов.
Установка и настройка среды
Прежде чем начать работу над нейронной сетью, необходимо установить и настроить среду разработки. Для этого необходимо установить Python и установить библиотеки Tensorflow и Keras с помощью pip:
pip install tensorflow
pip install keras
Создание модели
Для создания нейронной сети необходимо определить ее архитектуру. В данном примере мы создадим простую сеть с одним скрытым слоем:
import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
Компиляция и обучение модели
После того, как модель создана, необходимо скомпилировать ее с заданными параметрами оптимизации и функцией потерь, и обучить на тренировочных данных:
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)
Оценка и использование модели
После обучения модели можно оценить ее производительность на тестовых данных и использовать для предсказаний:
loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)
classes = model.predict(x_test, batch_size=128)
Таким образом, мы рассмотрели основные шаги по созданию, обучению и использованию простой нейронной сети с использованием библиотек Tensorflow и Keras. Надеемся, что эта статья поможет вам разобраться в основах работы с этими мощными инструментами машинного обучения.
Видео имеют малую ценность. Так как дата-сет не своей, а уже готовый.
Видео очень непопулярное, но очень мне помогло. Спасибо.