INHOUDSOPGAWE:
Video: Hoe maak jy 'n neurale net in Python?
2024 Outeur: Lynn Donovan | [email protected]. Laas verander: 2023-12-15 23:42
Die volgende is die stappe wat tydens die aanvoerfase van 'n neurale netwerk uitgevoer word:
- Stap 1: (Bereken die kolletjieproduk tussen insette en gewigte) Die nodusse in die invoerlaag word via drie gewigparameters met die uitsetlaag verbind.
- Stap 2: (Gee die resultaat van stap 1 deur 'n aktiveringsfunksie)
Hiervan, hoe skep jy 'n neurale netwerk in Python?
Hier is die hele kode vir hierdie hoe om 'n neurale netwerk in Python projek: voer numpy in as np-klas Neurale netwerk (): def _init_(self): # saad vir ewekansige getalgenerering np. ewekansig. saad(1) #omskakeling van gewigte na 'n 3 by 1 matriks met waardes van -1 tot 1 en gemiddelde van 0 self.
Verder, hoe werk neurale nette? A neurale netwerk word opgelei deur aanpassing neuron inset gewigte gebaseer op die netwerk s'n prestasie op voorbeeldinsette. As die netwerk klassifiseer 'n beeld korrek, gewigte wat bydra tot die korrekte antwoord word verhoog, terwyl ander gewigte verminder word.
Net so, hoe maak ek 'n eenvoudige KI in Python?
As jy wil kunsmatige intelligensie te skep chatbots in Python , jy sal AIML-pakket nodig hê ( Kunsmatige intelligensie Opmerktaal). Eerstens, skep 'n standaard opstartlêer met 'n patroon. Laai doel b. Voeg ewekansige antwoorde wat maak 'n dialoog interessant.
Wat is 'n API in Python?
Python API en JSON 'n Toepassingsprogrammeringskoppelvlak ( API ) is 'n protokol wat bedoel is om as 'n koppelvlak deur sagtewarekomponente gebruik te word om met mekaar te kommunikeer. Dit is basies 'n stel programmeringsinstruksies en -standaarde vir toegang tot 'n webgebaseerde sagtewaretoepassing of webinstrument.
Aanbeveel:
Waarom het neurale netwerke veelvuldige lae?
Hoekom het ons veelvuldige lae en veelvuldige nodusse per laag in 'n neurale netwerk? Ons benodig ten minste een versteekte laag met 'n nie-lineêre aktivering om nie-lineêre funksies te kan leer. Gewoonlik dink 'n mens aan elke laag as 'n abstraksievlak. Daarom laat jy die model toe om meer komplekse funksies te pas
Hoe werk 'n neurale netwerk eenvoudig?
Die basiese idee agter 'n neurale netwerk is om baie dig onderling gekoppelde breinselle binne 'n rekenaar te simuleer (kopieer op 'n vereenvoudigde maar redelik getroue manier) sodat jy dit kan kry om dinge te leer, patrone te herken en besluite op 'n menslike manier te neem. Maar dit is nie 'n brein nie
Wat doen aktiveringsfunksie in neurale netwerk?
Aktiveringsfunksies is wiskundige vergelykings wat die uitset van 'n neurale netwerk bepaal. Die funksie is aan elke neuron in die netwerk gekoppel, en bepaal of dit geaktiveer (“afgevuur”) moet word of nie, gebaseer op of elke neuron se insette relevant is vir die model se voorspelling
Hoe werk die voorwaartse neurale netwerk?
Die voorwaartse neurale netwerk was die eerste en eenvoudigste tipe kunsmatige neurale netwerk wat ontwerp is. In hierdie netwerk beweeg die inligting in slegs een rigting, vorentoe, vanaf die insetnodusse, deur die versteekte nodusse (indien enige) en na die uitsetnodusse. Daar is geen siklusse of lusse in die netwerk nie
Hoe werk konvolusionele neurale netwerke?
A Convolutional Neural Network (ConvNet/CNN) is 'n Deep Learning-algoritme wat 'n insetbeeld kan inneem, belangrikheid (leerbare gewigte en vooroordele) aan verskeie aspekte/objekte in die beeld kan toeken en die een van die ander kan onderskei