🔸 Как написать нейросеть на Python без библиотек: шаг за шагом руководство ⚡

Чтобы написать нейронную сеть на Python без использования библиотек, вам понадобится понимание основных концепций и алгоритмов глубокого обучения. Вот пример кода, который поможет вам начать:

import numpy as np

# Создаем класс для нейронной сети
class NeuralNetwork:
    def __init__(self):
        # Устанавливаем случайные веса для начала
        self.weights = 2 * np.random.random((3, 1)) - 1

    def sigmoid(self, x):
        # Функция активации - сигмоида
        return 1 / (1 + np.exp(-x))

    def sigmoid_derivative(self, x):
        # Производная функции активации
        return x * (1 - x)

    def train(self, inputs, outputs, iterations):
        for iteration in range(iterations):
            # Прямое распространение
            output = self.predict(inputs)

            # Вычисляем ошибку
            error = outputs - output

            # Корректируем веса
            adjustment = np.dot(inputs.T, error * self.sigmoid_derivative(output))
            self.weights += adjustment

    def predict(self, inputs):
        # Прямое распространение через нейронную сеть
        return self.sigmoid(np.dot(inputs, self.weights))

# Задаем входные данные и ожидаемые выходы
inputs = np.array([[0, 0, 1], [1, 1, 1], [1, 0, 1], [0, 1, 1]])
outputs = np.array([[0, 1, 1, 0]]).T

# Создаем экземпляр нейронной сети
neural_network = NeuralNetwork()

# Тренируем сеть
neural_network.train(inputs, outputs, 10000)

# Предсказываем значения
print(neural_network.predict(np.array([1, 0, 0])))

Это простой пример нейронной сети с одним слоем. Вы можете изменить количество входных данных и скрытых слоев, добавлять функции активации и настраивать количество итераций обучения, чтобы получить лучшие результаты. Успехов в изучении нейронных сетей!

Как написать нейросеть на Python без библиотек

Привет, дорогой ученик! Сегодня я расскажу тебе о том, как написать нейросеть на Python без использования сторонних библиотек. Нейронные сети - это удивительные инструменты, способные эмулировать работу человеческого мозга. Они являются базовым строительным блоком искусственного интеллекта и могут быть использованы для решения различных задач, таких как классификация, регрессия и генерация данных.

Подготовка данных

Прежде чем мы начнем программирование нейросети, нам нужно подготовить данные для обучения. В предположении, что ты уже знаком с основами Python, предлагаю создать массивы данных для входных и выходных значений. Возьмем простой пример, где пытаемся предсказать результат сложения двух чисел:

# Входные данные
X = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]

# Выходные данные
y = [0, 1, 1, 0]

Создание структуры нейросети

Теперь, когда данные готовы, мы можем создать структуру нашей нейросети. В примере, который мы рассматриваем, будем использовать простую нейросеть с одним скрытым слоем, состоящим из двух нейронов, и одним выходным слоем, содержащим один нейрон. Каждый нейрон будет иметь свои веса и смещение. Веса и смещения можно рассматривать как параметры модели, которые будут обновляться в процессе обучения.

class NeuralNetwork:
    def __init__(self):
        # Инициализация весов и смещений
        self.weights1 = np.random.rand(2, 2)
        self.bias1 = np.random.rand(2, 1)
        self.weights2 = np.random.rand(2, 1)
        self.bias2 = np.random.rand(1, 1)

    def forward_propagation(self, X):
        # Прямое распространение сигнала через нейросеть
        self.hidden_layer = self.sigmoid(np.dot(X, self.weights1) + self.bias1)
        self.output_layer = self.sigmoid(np.dot(self.hidden_layer, self.weights2) + self.bias2)
        return self.output_layer

    def sigmoid(self, x):
        # Функция активации - сигмоида
        return 1 / (1 + np.exp(-x))

Обучение нейросети

Теперь, когда у нас есть структура нейросети, мы можем приступить к процессу обучения. Мы будем использовать алгоритм обратного распространения ошибки для обновления весов и смещений нейронов. В качестве функции потерь выберем среднеквадратичную ошибку:

def train(self, X, y, epochs):
        for epoch in range(epochs):
            # Прямое распространение сигнала
            output = self.forward_propagation(X)

            # Обратное распространение ошибки
            error = y - output
            delta_output = error * self.sigmoid_derivative(output)
            delta_hidden = np.dot(delta_output, self.weights2.T) * self.sigmoid_derivative(self.hidden_layer)

            # Обновление весов и смещений
            self.weights2 += np.dot(self.hidden_layer.T, delta_output)
            self.bias2 += np.sum(delta_output, axis=0, keepdims=True)
            self.weights1 += np.dot(X.T, delta_hidden)
            self.bias1 += np.sum(delta_hidden, axis=0)

    def sigmoid_derivative(self, x):
        # Производная функции активации - сигмоиды
        return x * (1 - x)

Тестирование нейросети

После завершения обучения нейросети мы можем протестировать ее на новых данных. Мы просто передаем новые данные в прямом направлении через нашу нейросеть, чтобы получить предсказанный результат. Вот пример кода для тестирования:

# Создание экземпляра нейросети
nn = NeuralNetwork()

# Обучение нейросети
nn.train(X, y, 10000)

# Тестирование нейросети на новых данных
new_data = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]
predicted_output = nn.forward_propagation(new_data)
print(predicted_output)

Заключение

Ты только что узнал, как написать нейросеть на Python без использования сторонних библиотек. Мы рассмотрели создание структуры нейронной сети, обучение и тестирование. Хотя этот пример был простым, нейросети могут быть использованы для решения различных сложных задач. Надеюсь, этот материал был интересен и полезен для тебя. Удачи в изучении нейросетей!