Commit bda9ca62 authored by AAKirillov's avatar AAKirillov
Browse files

HELP.txt

parent 58c5781e
Инструкция по работе с нейронной сетью
------------------------------------------------------------------
......@@ -105,9 +104,7 @@ def training(sample, h):
gradient2 = W2 * gradient1 * act.df(out)
W1[0, :] = W1[0, :] - np.array(x[0:3]) * gradient2[0] * step -корректировка связей первого слоя
W1[1, :] = W1[1, :] - np.array(x[0:3]) * gradient2[1] * step
f = open("education.txt", "w+")
f.write(W1)
f.close()
где step - шаг обучения сети,
N - число итераций при обучении,
......@@ -158,3 +155,10 @@ print(f"Выходное значение: {y} => {pred[-1]}")
1)Простейший персептрон
2)Метод backPropagation(стохастический градиентный спуск)
3)Порождающий паттерн проектирования "Фабричный метод"
-----------------------------------------------------------------
Можно адаптировать сеть к примеру из жизни.
На вход подается вектор из трех 1 или -1, где 1 = “Да”, соответственно -1 = “Нет”.
Предположим, что мужчина хочет купить себе машину и у него есть критерии отбора (красный цвет, не задний привод, универсал), тогда первый элемент входного вектора - “Цвет - красный”, второй - “Привод - задний”, третий - “Тип кузова - универсал”. На выходе сеть должна определить, стоит покупать данный автомобиль или нет.
Получив на вход вектор [1 -1 1], то есть Цвет красный, привод не задний и кузов универсал, программа должна вывести 1, т.е. “Да”.
Supports Markdown
0% or .
You are about to add 0 people to the discussion. Proceed with caution.
Finish editing this message first!
Please register or to comment