ნეირონული ქსელები Jupyter ნოუთბუქი · Python

მრავალკლასიანი კლასიფიკაცია პერცეპტრონით

ეს არის პრაქტიკული ნოუთბუქი. წაიკითხე კოდი და შედეგები აქ, ან გაუშვი ინტერაქტიულად Google Colab-ში ან Jupyter-ში.

ლაბორატორიული დავალება AI დამწყებთათვის სასწავლო პროგრამა-დან.

იტვირთება…

ლექციიდან შეგიძლიათ გამოიყენოთ შემდეგი პერცეპტრონის სასწავლო კოდი:

იტვირთება…
იტვირთება…
გამოტანა
1.0

მონაცემთა ნაკრების კითხვა

ეს კოდი ჩამოტვირთავს მონაცემთა ბაზას საცავიდან ინტერნეტში. თქვენ ასევე შეგიძლიათ ხელით დააკოპიროთ მონაცემთა ნაკრები AI Curriculum-ის რეპოს /data დირექტორიადან.

იტვირთება…
იტვირთება…
იტვირთება…
გამოტანა
[  0   0 188 255  94   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0 191 250 253  93   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0]
1
ნოუთბუქის გამოტანა

კოდი ერთი-სხვა-სხვა მონაცემთა ნაკრების შესაქმნელად ორნიშნა კლასიფიკაციისთვის. თქვენ უნდა შეცვალოთ ეს კოდი, რათა შექმნათ ერთი-ყველას თარიღების ნაკრები.

იტვირთება…

ახლა თქვენ გჭირდებათ:

  1. შექმენით 10 ერთი ყველას წინააღმდეგ მონაცემთა ნაკრები ყველა ციფრისთვის
  2. ავარჯიშეთ 10 პერცეპტრონი
  3. განსაზღვრეთ classify ფუნქცია ციფრული კლასიფიკაციის შესასრულებლად
  4. გაზომეთ კლასიფიკაციის სიზუსტე და დაბეჭდეთ დაბნეულობის მატრიცა
  5. [სურვილისამებრ] შექმენით გაუმჯობესებული classify ფუნქცია, რომელიც ასრულებს კლასიფიკაციას ერთი მატრიცის გამრავლების გამოყენებით.

ეს გაკვეთილი არის Microsoft “AI for Beginners” კურსის ქართული თარგმანი, გავრცელებული MIT ლიცენზიით.