Отрывок: Функция активации нормализует данные, в результате чего выходное значение получается в рамках нужного диапазона. Самая распространенная функция активации – сигмоида, диапазон ее значений: (0; 1), ее формула: 117 𝑌 = 𝑓(𝑥) = 1 1 + 𝑒−𝑥 Несколько нейронов, соединенных вместе, образуют нейронную сеть (рисунок 1). Рисунок 1 – Схема простой нейронной сети Для того, чтобы нейросеть выдавала нужный результат на основе входных данных, ее необходимо натренировать. Об...
Название : | Особенности создания нейронной сети на языке программирования Python |
Авторы/Редакторы : | Стародубцев А. А. |
Дата публикации : | 2023 |
Библиографическое описание : | Стародубцев, А. А. Особенности создания нейронной сети на языке программирования Python / А. А. Стародубцев // Актуальные вопросы современной науки : всерос. с междунар. участием междисциплинар. науч.-практ. конф., г. Самара, 15 мая 2023 г.. : сб. науч. ст. / Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; гл. ред. А. Н. Инюшкин ; отв. ред. А. А. Инюшкин. - Самара : Исакова Т.С. (БИЮР), 2023. - С. 115-119. |
Аннотация : | Рассматривается устройство искусственной нейронной сети, ее программная реализация на языке программирования Python с описанием особенностей и преимуществ данного языка над другими. Обоснованы актуальность и исторические аспекты развития нейронных сетей. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | http://repo.ssau.ru/handle/Aktualnye-voprosy-sovremennoi-nauki/Osobennosti-sozdaniya-neironnoi-seti-na-yazyke-programmirovaniya-Python-104123 |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\536836 |
Ключевые слова: | языки программирования функция активации искусственная нейронная сеть NumPy Python нейрон нейронные сети |
Располагается в коллекциях: | Актуальные вопросы современной науки |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
978-5-6047419-4-8_2023-115-119.pdf | 253.81 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.