Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Нейронные сети, перцептрон

1380 байт добавлено, 9 апрель
Нет описания правки
* Управление агентами<ref>[https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%B5%D1%80%D1%86%D0%B5%D0%BF%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BD#%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%86%D0%B5%D0%BF%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%B2 Применения перцептрона, Wikipedia]</ref>.
===Примеры кода=======Пример использования с помощью scikit-learn<ref>[https://scikit-learn.org Библиотека scikit-learn для Python]</ref>====
Будем классифицировать с помощью перцептрона датасет MNIST<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/MNIST_database Датасет MNIST]</ref>.
Multilayer perceptron accuracy: 0.9759
====Пример использования с помощью tensorflow<ref>[https://www.tensorflow.org/ Библиотека tensorflow для Python]</ref>====
Будем классифицировать цифры из того же датасета MNIST.
На рисунке справа показаны четыре типичных изображения, на которых классификаторы ошибаются. Согласитесь, случаи действительно тяжелые.
 
====Пример на языке Java=====
Пример классификации с применением <code>weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron</code><ref>[http://weka.sourceforge.net/doc.dev/weka/classifiers/functions/MultilayerPerceptron.html/ Weka, MLP]</ref>
 
<code>Maven</code> зависимость:
<dependency>
<groupId>nz.ac.waikato.cms.weka</groupId>
<artifactId>weka-stable</artifactId>
<version>3.8.0</version>
</dependency>
 
'''import''' weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron;
'''import''' weka.core.converters.CSVLoader;
'''import''' java.io.File;
 
<font color="green">// read train & test datasets and build MLP classifier</font>
'''var''' trainds = new DataSource("etc/train.csv");
'''var''' train = trainds.getDataSet();
train.setClassIndex(train.numAttributes() - 1);
'''var''' testds = new DataSource("etc/test.csv");
'''var''' test = testds.getDataSet();
test.setClassIndex(test.numAttributes() - 1);
'''var''' mlp = new MultilayerPerceptron();
mlp.buildClassifier(train);
<font color="green">// Test the model</font>
'''var''' eTest = new Evaluation(train);
eTest.evaluateModel(mlp, test);
<font color="green">// Print the result à la Weka explorer:</font>
'''var''' strSummary = eTest.toSummaryString();
System.out.println(strSummary);
==См. также==
Анонимный участник

Навигация