


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



Tiada fungsi jumlah terbina dalam dalam bahasa C, jadi ia perlu ditulis sendiri. Jumlah boleh dicapai dengan melintasi unsur -unsur array dan terkumpul: Versi gelung: SUM dikira menggunakan panjang gelung dan panjang. Versi Pointer: Gunakan petunjuk untuk menunjuk kepada unsur-unsur array, dan penjumlahan yang cekap dicapai melalui penunjuk diri sendiri. Secara dinamik memperuntukkan versi Array: Perlawanan secara dinamik dan uruskan memori sendiri, memastikan memori yang diperuntukkan dibebaskan untuk mengelakkan kebocoran ingatan.

Tidak ada gaji mutlak untuk pemaju Python dan JavaScript, bergantung kepada kemahiran dan keperluan industri. 1. Python boleh dibayar lebih banyak dalam sains data dan pembelajaran mesin. 2. JavaScript mempunyai permintaan yang besar dalam perkembangan depan dan stack penuh, dan gajinya juga cukup besar. 3. Faktor mempengaruhi termasuk pengalaman, lokasi geografi, saiz syarikat dan kemahiran khusus.

Halaman H5 perlu dikekalkan secara berterusan, kerana faktor -faktor seperti kelemahan kod, keserasian pelayar, pengoptimuman prestasi, kemas kini keselamatan dan peningkatan pengalaman pengguna. Kaedah penyelenggaraan yang berkesan termasuk mewujudkan sistem ujian lengkap, menggunakan alat kawalan versi, kerap memantau prestasi halaman, mengumpul maklum balas pengguna dan merumuskan pelan penyelenggaraan.

Walaupun berbeza dan berbeza berkaitan dengan perbezaan, ia digunakan secara berbeza: berbeza (kata sifat) menggambarkan keunikan perkara itu sendiri dan digunakan untuk menekankan perbezaan antara perkara; Berbeza (kata kerja) mewakili tingkah laku atau keupayaan perbezaan, dan digunakan untuk menggambarkan proses diskriminasi. Dalam pengaturcaraan, berbeza sering digunakan untuk mewakili keunikan unsur -unsur dalam koleksi, seperti operasi deduplikasi; Berbeza dicerminkan dalam reka bentuk algoritma atau fungsi, seperti membezakan ganjil dan bahkan nombor. Apabila mengoptimumkan, operasi yang berbeza harus memilih algoritma dan struktur data yang sesuai, sementara operasi yang berbeza harus mengoptimumkan perbezaan antara kecekapan logik dan memberi perhatian untuk menulis kod yang jelas dan mudah dibaca.

! X Memahami! X adalah bukan operator logik dalam bahasa C. Ia booleans nilai x, iaitu, perubahan benar kepada perubahan palsu, palsu kepada benar. Tetapi sedar bahawa kebenaran dan kepalsuan dalam C diwakili oleh nilai berangka dan bukannya jenis Boolean, bukan sifar dianggap sebagai benar, dan hanya 0 dianggap sebagai palsu. Oleh itu ,! X memperkatakan nombor negatif sama seperti nombor positif dan dianggap benar.

Tiada fungsi jumlah terbina dalam dalam C untuk jumlah, tetapi ia boleh dilaksanakan dengan: menggunakan gelung untuk mengumpul unsur-unsur satu demi satu; menggunakan penunjuk untuk mengakses dan mengumpul unsur -unsur satu demi satu; Untuk jumlah data yang besar, pertimbangkan pengiraan selari.

Bagaimana untuk mendapatkan data dinamik 58.com halaman kerja semasa merangkak? Semasa merangkak halaman kerja 58.com menggunakan alat crawler, anda mungkin menghadapi ...

PS "Memuatkan" Masalah disebabkan oleh akses sumber atau masalah pemprosesan: Kelajuan bacaan cakera keras adalah perlahan atau buruk: Gunakan CrystaldiskInfo untuk memeriksa kesihatan cakera keras dan menggantikan cakera keras yang bermasalah. Memori yang tidak mencukupi: Meningkatkan memori untuk memenuhi keperluan PS untuk imej resolusi tinggi dan pemprosesan lapisan kompleks. Pemandu kad grafik sudah lapuk atau rosak: Kemas kini pemandu untuk mengoptimumkan komunikasi antara PS dan kad grafik. Laluan fail terlalu panjang atau nama fail mempunyai aksara khas: Gunakan laluan pendek dan elakkan aksara khas. Masalah PS sendiri: Pasang semula atau membaiki pemasang PS.
