


Cara menggunakan algoritma kecerdasan buatan python rangkaian saraf tiruan
Rangkaian Neural Buatan
(Rangkaian Neural Buatan, ANN) ialah model matematik yang meniru struktur dan fungsi rangkaian saraf biologi Tujuannya adalah untuk dapat memproses data input yang tidak diketahui melalui pembelajaran dan latihan. Menjalankan hubungan pemetaan tak linear yang kompleks untuk mencapai pembuatan keputusan pintar adaptif. Boleh dikatakan bahawa ANN adalah algoritma yang paling asas dan teras antara algoritma kecerdasan buatan.
Struktur asas model ANN termasuk lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan output. Lapisan input menerima data input, lapisan tersembunyi bertanggungjawab untuk transformasi dan pemprosesan data berbilang peringkat, dimensi tinggi, dan lapisan output mengeluarkan data yang diproses. Proses latihan ANN adalah untuk terus melaraskan berat setiap lapisan dalam rangkaian saraf melalui pelbagai lelaran, supaya rangkaian saraf boleh meramal dan mengklasifikasikan data input dengan betul.
Contoh Algoritma Rangkaian Neural Tiruan
Seterusnya lihat contoh Algoritma Rangkaian Neural Tiruan yang mudah:
import numpy as np class NeuralNetwork(): def __init__(self, layers): """ layers: 数组,包含每个层的神经元数量,例如 [2, 3, 1] 表示 3 层神经网络,第一层 2 个神经元,第二层 3 个神经元,第三层 1 个神经元。 weights: 数组,包含每个连接的权重矩阵,默认值随机生成。 biases: 数组,包含每个层的偏差值,默认值为 0。 """ self.layers = layers self.weights = [np.random.randn(a, b) for a, b in zip(layers[1:], layers[:-1])] self.biases = [np.zeros((a, 1)) for a in layers[1:]] def sigmoid(self, z): """Sigmoid 激活函数.""" return 1 / (1 + np.exp(-z)) def forward_propagation(self, a): """前向传播.""" for w, b in zip(self.weights, self.biases): z = np.dot(w, a) + b a = self.sigmoid(z) return a def backward_propagation(self, x, y): """反向传播.""" nabla_w = [np.zeros(w.shape) for w in self.weights] nabla_b = [np.zeros(b.shape) for b in self.biases] a = x activations = [x] zs = [] for w, b in zip(self.weights, self.biases): z = np.dot(w, a) + b zs.append(z) a = self.sigmoid(z) activations.append(a) delta = self.cost_derivative(activations[-1], y) * self.sigmoid_prime(zs[-1]) nabla_b[-1] = delta nabla_w[-1] = np.dot(delta, activations[-2].transpose()) for l in range(2, len(self.layers)): z = zs[-l] sp = self.sigmoid_prime(z) delta = np.dot(self.weights[-l+1].transpose(), delta) * sp nabla_b[-l] = delta nabla_w[-l] = np.dot(delta, activations[-l-1].transpose()) return (nabla_w, nabla_b) def train(self, x_train, y_train, epochs, learning_rate): """训练网络.""" for epoch in range(epochs): nabla_w = [np.zeros(w.shape) for w in self.weights] nabla_b = [np.zeros(b.shape) for b in self.biases] for x, y in zip(x_train, y_train): delta_nabla_w, delta_nabla_b = self.backward_propagation(np.array([x]).transpose(), np.array([y]).transpose()) nabla_w = [nw+dnw for nw, dnw in zip(nabla_w, delta_nabla_w)] nabla_b = [nb+dnb for nb, dnb in zip(nabla_b, delta_nabla_b)] self.weights = [w-(learning_rate/len(x_train))*nw for w, nw in zip(self.weights, nabla_w)] self.biases = [b-(learning_rate/len(x_train))*nb for b, nb in zip(self.biases, nabla_b)] def predict(self, x_test): """预测.""" y_predictions = [] for x in x_test: y_predictions.append(self.forward_propagation(np.array([x]).transpose())[0][0]) return y_predictions def cost_derivative(self, output_activations, y): """损失函数的导数.""" return output_activations - y def sigmoid_prime(self, z): """Sigmoid 函数的导数.""" return self.sigmoid(z) * (1 - self.sigmoid(z))
Gunakan contoh kod berikut untuk membuat serta-merta dan menggunakan rangkaian algoritma rangkaian saraf mudah ini kelas:
x_train = [[0, 0], [1, 0], [0, 1], [1, 1]] y_train = [0, 1, 1, 0] # 创建神经网络 nn = NeuralNetwork([2, 3, 1]) # 训练神经网络 nn.train(x_train, y_train, 10000, 0.1) # 测试神经网络 x_test = [[0, 0], [1, 0], [0, 1], [1, 1]] y_test = [0, 1, 1, 0] y_predictions = nn.predict(x_test) print("Predictions:", y_predictions) print("Actual:", y_test)
Hasil keluaran:
Ramalan: [0.011602156431658403, 0.9852717774725432, 0.9838472025 2387]
Sebenar: [0, 1, 1, 0]
Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan algoritma kecerdasan buatan python rangkaian saraf tiruan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Permohonan yang menukarkan XML terus ke PDF tidak dapat dijumpai kerana mereka adalah dua format yang berbeza. XML digunakan untuk menyimpan data, manakala PDF digunakan untuk memaparkan dokumen. Untuk melengkapkan transformasi, anda boleh menggunakan bahasa pengaturcaraan dan perpustakaan seperti Python dan ReportLab untuk menghuraikan data XML dan menghasilkan dokumen PDF.

Isu Menentukan Penghitungan Tetap String Dalam Protobuf Apabila menggunakan Protobuf, anda sering menghadapi situasi di mana anda perlu mengaitkan jenis enum dengan pemalar rentetan ...

Untuk fail XML kecil, anda boleh menggantikan kandungan anotasi secara langsung dengan editor teks; Untuk fail besar, adalah disyorkan untuk menggunakan parser XML untuk mengubahnya untuk memastikan kecekapan dan ketepatan. Berhati -hati apabila memadam komen XML, menyimpan komen biasanya membantu pemahaman dan penyelenggaraan kod. Petua Lanjutan menyediakan kod sampel Python untuk mengubahsuai komen menggunakan parser XML, tetapi pelaksanaan khusus perlu diselaraskan mengikut perpustakaan XML yang digunakan. Beri perhatian kepada isu pengekodan semasa mengubah suai fail XML. Adalah disyorkan untuk menggunakan pengekodan UTF-8 dan menentukan format pengekodan.

Mengubah kandungan XML memerlukan pengaturcaraan, kerana ia memerlukan penemuan tepat nod sasaran untuk menambah, memadam, mengubah suai dan menyemak. Bahasa pengaturcaraan mempunyai perpustakaan yang sepadan untuk memproses XML dan menyediakan API untuk melaksanakan operasi yang selamat, cekap dan terkawal seperti pangkalan data operasi.

Gunakan kebanyakan editor teks untuk membuka fail XML; Jika anda memerlukan paparan pokok yang lebih intuitif, anda boleh menggunakan editor XML, seperti editor XML oksigen atau XMLSPY; Jika anda memproses data XML dalam program, anda perlu menggunakan bahasa pengaturcaraan (seperti Python) dan perpustakaan XML (seperti XML.Etree.ElementTree) untuk menghuraikan.

Kelajuan XML mudah alih ke PDF bergantung kepada faktor -faktor berikut: kerumitan struktur XML. Kaedah Penukaran Konfigurasi Perkakasan Mudah Alih (Perpustakaan, Algoritma) Kaedah Pengoptimuman Kualiti Kod (Pilih perpustakaan yang cekap, mengoptimumkan algoritma, data cache, dan menggunakan pelbagai threading). Secara keseluruhannya, tidak ada jawapan mutlak dan ia perlu dioptimumkan mengikut keadaan tertentu.

Untuk menjana imej melalui XML, anda perlu menggunakan perpustakaan graf (seperti bantal dan JFreechart) sebagai jambatan untuk menjana imej berdasarkan metadata (saiz, warna) dalam XML. Kunci untuk mengawal saiz imej adalah untuk menyesuaikan nilai & lt; lebar & gt; dan & lt; ketinggian & gt; Tag dalam XML. Walau bagaimanapun, dalam aplikasi praktikal, kerumitan struktur XML, kehalusan lukisan graf, kelajuan penjanaan imej dan penggunaan memori, dan pemilihan format imej semuanya mempunyai kesan ke atas saiz imej yang dihasilkan. Oleh itu, perlu mempunyai pemahaman yang mendalam tentang struktur XML, mahir dalam perpustakaan grafik, dan mempertimbangkan faktor -faktor seperti algoritma pengoptimuman dan pemilihan format imej.

Untuk menukar imej XML, anda perlu menentukan struktur data XML terlebih dahulu, kemudian pilih perpustakaan grafik yang sesuai (seperti matplotlib Python) dan kaedah, pilih strategi visualisasi berdasarkan struktur data, pertimbangkan volum data dan format imej, lakukan pemprosesan batch atau gunakan perpustakaan yang cekap, dan akhirnya simpan sebagai PNG, JPEG, atau SVG mengikut keperluan.
