Vytváření modelu neuronové sítě je fascinující sféra ve strojovém učení, zejména v Pythonu. Nabízí široký prostor pro analýzy, predikce a automatizaci rozhodovacích procesů. Než se ponoříme do toho nejnutnějšího budování neuronové sítě, je důležité pochopit, co je neuronová síť. Je to v podstatě systém algoritmů, které dotvářejí strukturu lidského mozku, a tak vytvářejí umělou neuronovou síť, která prostřednictvím analytického procesu interpretuje senzorická data a zachycuje nuance, které jsou u nezpracovaných dat „neviditelné“, podobně jako to dělá náš mozek.
Neuronová síť je nezbytná v procesech dolování dat, kde identifikuje vzorce a trendy, které byly příliš složité pro lidi nebo jiné počítačové techniky. Nyní se pojďme ponořit do jádra věci – pomocí Pythonu vytvořit a vykreslit neuronovou síť.
Vykreslování neuronových sítí v Pythonu
# Importing libraries import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs # Create a sample dataset dataset=make_blobs(n_samples=800, centers=2, n_features=2, cluster_std=1.6, random_state=50) # Split into input (X) and output (y) X, y = dataset # Plot the sample data plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y) plt.show()
Pojďme pochopit tento kód:
- V prvních čtyřech řádcích importujeme potřebné knihovny jako numpy, matplotlib atd.
- Dále pomocí funkce 'make_blobs' ze sklearnu vytvoříme datovou sadu.
- Poté je datová sada rozdělena na vstupy (X) a výstupy (y).
- Poslední řádek zobrazuje X a y a poskytuje nám vizualizaci dat pomocí funkce scatter z knihovny matplotlib.
Porozumění grafu knihoven neuronové sítě
Pochopení knihoven Pythonu v tomto kontextu je prvořadé. Knihovna numpy umožňuje matematické operace, matplotlib se používá pro vykreslování 2D grafů z dat, která jsou v Pythonu a sklearn spearheads machine learning v Pythonu.
Kód krok za krokem
Proces kódu krok za krokem nám umožňuje získat hluboké porozumění:
# Import necessary modules from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # Create the model model = Sequential() # Add input layer with 2 inputs neurons model.add(Dense(input_dim=2, output_dim=1, init='uniform', activation='sigmoid')) # Compile model model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Fit the model history = model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=10)
V tomto kusu kódu,
- Model vytvoříme pomocí funkce Sequential() z modulu keras.models.
- Dále se přidá vstupní vrstva se 2 vstupními neurony. Zde je 'Hustý' typ vrstvy, který funguje ve většině případů. V husté vrstvě se všechny uzly v předchozí vrstvě připojí k uzlům v aktuální vrstvě.
- 'Compile' připraví model pro trénink.
- Poslední část, „přizpůsobení modelu“, je místo, kde je trénována neuronová síť. 'Epochs' označuje počet průchodů celého tréninkového souboru dat. Model se učí a aktualizuje parametry modelu během každé epochy. Velikost dávky je podmnožinou datové sady.
Prostřednictvím těchto kódů budujeme základy vytváření plotové neuronové sítě pomocí Pythonu. S rozsáhlými knihovnami Pythonu a výkonnými schopnostmi lze efektivně implementovat a vizualizovat neuronové sítě. Je to jen o pochopení kořenů a je dobré růst v této všestranné oblasti strojového učení.
