На каких языках создают нейросетей

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — П Ю. Богданов, Е В. Краева, С А. Веревкин, Е Д. Пойманова, Т М. Татарникова

Используем сверточную нейронную сеть, которая, как известно, направлена на работу с изображениями. В отличие от персептрона, рассматривающего все изображение сразу, сверточная нейронная сеть сканирует изображение по частям. Сверточные нейронные сети работают на основе фильтров, распознающих определенные характеристики изображения [7]. Фильтр представляет собой коллекцию кернелов — матрицу чисел, называемых весами, которая является результатом обучения и получения карты признаков «кернел-изображение». Фильтр перемещается вдоль изображения и определяет, присутствует ли искомая характеристика (кернел) на сканируемом участке изображения (рис. 1). Для получения ответа выполняется операция свертки, которая является суммой произведений элементов фильтра и матрицы входных сигналов (пикселей изображения).

Рассматриваются примеры проектирования нейронных сетей в Colaboratory, в частности, решение задач распознавания и классификации изображений, прогнозирования. Показано, что для распознавания и классификации изображений может быть использована сверточная нейронная сеть, особенностью которой является получение карты признаков изображения с последующей сверткой. Приведены фрагменты программного кода для этапов подключения необходимых библиотек, загрузки датасетов, нормализации изображений, сборки нейронной сети и ее обучения.

Поскольку все изображения для обучения нейронной сети должны иметь одинаковое разрешение, в переменной SIZE необходимо это указать, например 224*224. Затем проводится нормализация изображений — числовые значения пикселей переводятся в диапазон [0, 1] путем деления значения каждого пикселя на 255:

нейронные сети / программные среды / нейронные сети для начинающих / библиотеки и языки программирования / задача классификации / задача прогнозирования. / neural networks / software environments / learning how neural networks work for beginners / libraries and programming languages / classification problem / forecasting problem

Проведен анализ различных программных сред, которые могут быть использованы на лабораторных и практических занятиях по изучению и применению нейронных сетей. Выделен современный облачный сервис Google Colaboratory, рекомендуемый для обучения основам нейронных сетей благодаря наличию в нем предустановки библиотеки Tensorflow и библиотеки для работы на языке Python, бесплатного доступа к графическим процессорам, возможности написания и выполнения програм -много кода в браузере, а также отсутствию необходимости специальной настройки сервиса.

Очевидно, что изучение принципов функционирования нейронных сетей и их применения для решения тех или иных задач возможно только через практику. В статье дан анализ различных программных сред, которые могут быть использованы на лабораторных и практических занятиях по изучению и применению нейронных сетей.

Поскольку нейронная сеть работает с изображениями, необходимо загрузить датасет для ее обучения. Представим пример загрузки Microsoft датасет с разными изображениями кошек и собак, объем датасета — 25 000 изображений, в описании датасета указано, что 1 700 картинок из 25 000 поврежденные, но TensorFlow умеет их фильтровать:

Задача предсказания (прогноза), решаемая нейронной сетью, заключается в получении на выходном слое ожидаемого значения при подаче на входной слой соответствующих данных. В рассматриваемой задаче нет строгой математической функции, связывающей строку входных данных с выходными, поэтому и предлагается использовать нейронную сеть. Обученная нейронная сеть должна определить статистическое соответствие между входными и выходными данными — результат коррелирует с крайним левым столбцом входных данных. Обратное распространение ошибок заключается в подсчете подобной статистики при создании нейронной сети.

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — П Ю. Богданов, Е В. Краева, С А. Веревкин, Е Д. Пойманова, Т М. Татарникова

Помимо того, что в Colaboratory можно писать и выполнять код Python в браузере, не требуется настройка сервиса, имеется бесплатный доступ к графическим процессорам и документам других пользователей. Все это делает облачный сервис Colaboratory доступным решением для обучения студентов основам нейронных сетей.

но). Слой пулинга представляет собой нелинейное уплотнение карты признаков, при котором группа пикселей уплотняется до одного пикселя, проходя нелинейное преобразование. Полносвязный слой выполняет нелинейные преобразования извлеченных признаков и собственно реализует классификацию. Для решения проблемы переобучения используется метод Dropout(0.2), где 0.2 — доля нейронов, случайно выключаемых из процесса обучения.

После обучения нейронная сеть будет выдавать числовые результаты, по значениям которых осуществляется классификация: если результат значительно больше 1, то высока уверенность в определении метки класса «собаки», если результат намного меньше 0, то изображению присваивается метка класса «кошки» (рис. 2).

Нейросеть (или искусственная нейронная сеть) — это компьютерная система, которая использует алгоритмы машинного обучения для анализа и обработки данных. Нейросеть состоит из множества взаимосвязанных «нейронов», которые могут обрабатывать, хранить и передавать информацию. Нейросети могут выполнять множество задач: от распознавания образов и речи до принятия решений в финансовых и бизнес-приложениях.

Вот тебе несколько удобных программ для программирования на python PyCharm: PyCharm — одна из самых популярных интегрированных сред разработки (IDE) для Python. Она обладает множеством функций, улучшающих продуктивность разработчика. Visual Studio Code: Visual Studio Code (VS Code) — легкий и мощный редактор кода, который предлагает широкий набор расширений для разработки на Python. Atom: Atom — бесплатный редактор кода, созданный командой GitHub. Его можно расширять с помощью плагинов для поддержки синтаксиса Python и других функций. Jupyter Notebook: Jupyter Notebook — интерактивная среда для разработки, которая позволяет создавать и выполнять код Python в виде ноутбуков, интегрируя код, текст и визуализации. Spyder: Spyder — научная среда разработки Python, предназначенная в первую очередь для работы с данными и научными вычислениями. Она имеет удобный интерфейс и множество инструментов для анализа данных. Эти программы пользуются популярностью среди разработчиков Python и могут помочь вам удобно писать, отлаживать и выполнять код на этом языке.

Для программирования нейронных сетей в настоящее время наиболее часто используется язык Python благодаря множеству библиотек с набором встроенных математических функций, таких как произведение векторов, транспонирование и тому подобное. Например, используя библиотеку Numpy, можно разработать простую нейронную сеть, решающую задачу прогнозирования. Библиотека Keras применяется при программировании сетей прямого распространения и решения задач распознавания речи. Для нейронных сетей, работающих с изображениями, необходимо подключение другого модуля, например TensorFlow [6].

The paper describes the ways and methods of studying and constructing neural networks . It is shown that the study of the functioning guidelines of neural networks , their application for solving certain problems is possible only through practice. There is the analysis of various software environments that can be used in the laboratory and practical classes for the study and application of neural networks in the paper. Highlighted the modern cloud service Google Colaboratory, which is recommended for teaching the basics of neural networks due to the presence of a pre-installation of the Tensorflow library and a library for working in Python, free access to graphics processors, the ability to write and execute program code in a browser, and no need for special configuration of the service. Examples of designing neural networks in the Colaboratory are considered. In particular, solving recognition problems and image classification, predictive modeling. The authors show that a convolutional neural network can be used for image recognition and classification, a feature of which is obtaining the image features a map with subsequent convolution. There are chunks of code for the connecting phases the necessary libraries, loading data sets, normalizing images, assembling a neural network, and its training, in the paper. The solving of the forecasting problem is considered on the example of a feed-forward neural network with an algorithm for backpropagation of errors in the learning process, the essence of which is to obtain the expected value at the output layer when the corresponding data is fed to the input layer. Backpropagation of errors consists of adjusting the weights that give the greatest correlation between the input dataset and its corresponding result.

Владение навыками программирования в современном мире имеет огромное значение! Вот несколько причин, почему это так важно: Повышение конкурентоспособности на рынке труда: IT-навыки сегодня очень востребованы, и специалисты в области программирования часто получают высокие зарплаты. Возможности для саморазвития: программирование учит логическому мышлению, решению проблем и креативному подходу к задачам. Возможность создавать новые продукты и технологии: программисты могут воплощать свои идеи в жизнь, разрабатывая новые программы, приложения и сервисы. Безопасность и защита данных: знание программирования помогает понимать уязвимости и обеспечивать защиту информации. Быстрое развитие сферы IT: технологии постоянно меняются, и обладание навыками программирования позволяет легче адаптироваться к новым трендам. Возможность участвовать в интересных проектах и сотрудничать с другими специалистами со всего мира. Не упустите шанс освоить программирование и раскрыть свой потенциал в современном цифровом мире! Развитие навыков программирования в современном мире крайне важно! Вот почему:. Программирование является ключевым навыком в цифровой эпохе, открывая двери к множеству карьерных возможностей в IT-индустрии..