Нейронный сети. Эволюция. Каниа Алексеевич Кан

уточнение: y = Ax = 0,4625 * 40 = 18,5.

      Теперь перейдем к расчетам следующего тренировочного примера.

      Используя обновлённое на первом прогоне значение А, для второго тренировочного примера у = Ax = О,4625 * 20 = 9,25.

      Значение, у = 9,25 – всё так же далеки от значения y = 39, но мы все равно движемся в нужном направлении, но уже с меньшой скоростью.

      При x = 20 и коэффициенте А = 0, 4625, ошибка E = T – y = 39 – 9,25 = 29,75. Так как мы хотим, чтобы график прямой, не проходил через точку с нашими координатами, а проходил ниже её, то принимаем целевое значение – T = 39. Рассчитаем поправку ∆А = L (Е / х) = 0,5*(29,75 / 20) = 0,74375. Обновлённое значение А = A + ∆А = 0,4625+ 0,74375 = 1,20625.

      Сглаженное уточнение y = = Ax = 1,20625 * 20 = 24,125.

      Теперь еще раз отобразим на координатной диаграмме, начальный, улучшенный и окончательный варианты разделительной линии:

      Можно убедиться в том, что сглаживание обновлений приводит к более удовлетворительному расположению разделительной линии.

      Если еще уменьшить скорость обучения L и повторить расчеты с первым и вторым обучающим примером, то в итоге наша разделительная линия окажется очень близко к воображаемой линии.

      Применяя способ уменьшение величины обновлений с помощью коэффициента скорости обучения, ни один из пройденных тренировочных примеров, не будет доминировать в процессе обучения.

      ГЛАВА 2

      Изучаем Python

      В этой главе мы будем создавать собственные нейронные сети. Сначала создадим модель работы искусственного нейрона, а затем научимся моделировать сеть из множества нейронов.

      Создаем нейронную сеть на Python

      При моделировании нейронных сетей, мы будем использовать язык программирования Python.

      Почему Python? Он очень прост в освоении, кроме того, нейронные сети создают и обучают в основном на этом языке. Кроме того, Python очень популярный и распространённый язык программирования.

      О Python, можно рассказывать долго и много, но мы будем изучать Python лишь в том объеме, который необходим для достижения нашей цели – изучить работу нейронных сетей.

      Установка пакета Anaconda Python

      Посетите сайт – http://www.continuum.io/downloads, на котором предлагаются различные варианты установки Anaconda Python. Я использую пакет Anaconda, для операционной системы Windows, вы можете выбрать другие варианты – OS X или Linux. Пакет Anaconda предоставляет удобное средство интерактивной разработки Jupyter Notebook, в котором необычайно удобно писать и проверять программный код. На момент написания книги, доступен пакет Anaconda 5.0.1, и Python 3.6 – который и рекомендую установить.

      Если, к тому времени, когда вы посетите сайт, все будет выглядеть иначе, не пугайтесь, сути дела это не поменяет.

      Простое введение в Python

      После установки пакета Anaconda, запустите интерактивную оболочку Jupyter Notebook, нажмите на кнопку New у правого края окна и выберите в открывшемся меню пункт Python 3, что приведет к открытию пустого блокнота:

      Переменные

      В переменных всегда что-то хранится (число, объекты, символы,