پیاده‌سازی یک شبکه عصبی ساده در پایتون

در این پست وبلاگ، به پیاده‌سازی یک شبکه عصبی ساده در TensorFlow در پایتون خواهیم پرداخت. TensorFlow یک کتابخانه محاسباتی و یادگیری عمیق متن‌باز است که توسط گوگل توسعه داده شده است و به کمک آن می‌توان شبکه‌های عصبی را پیاده‌سازی و آموزش داد.

در ابتدا، داده‌های ورودی و خروجی شبکه عصبی را تعریف می‌کنیم. سپس، مدل شبکه عصبی را با استفاده از کلاس Sequential در TensorFlow تعریف می‌کنیم. در این مدل، یک لایه ورودی با 3 نورون، یک لایه مخفی با 4 نورون و یک لایه خروجی با 1 نورون تعریف می‌شود.

import tensorflow as tf
import numpy as np

# Input data
X = np.array([
[0, 0, 1],
[0, 1, 1],
[1, 0, 1],
[1, 1, 1]])

# Output data
y = np.array([[0, 1, 1, 0]]).T

# Define model
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(4, input_dim=3, activation='sigmoid'),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

سپس، پارامترهای آموزش شبکه عصبی را تعریف می‌کنیم. در اینجا، تابع هزینه‌ی binary cross-entropy برای محاسبه خطای شبکه و الگوریتم بهینه‌ساز Adam برای به‌روزرسانی وزن‌ها استفاده می‌شود.

# Define training parameters
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# Train the model
model.fit(X, y, epochs=60000, batch_size=4, verbose=0)

در نهایت، با استفاده از مدل آموزش دیده، خروجی شبکه برای ورودی‌های جدید پیش‌بینی می‌شود.

# Make predictions
predictions = model.predict(X)

با این کار، یک شبکه عصبی ساده با استفاده از TensorFlow پیاده‌سازی شد. TensorFlow بسیاری از ابزارهای مفید برای تحلیل و بهینه‌سازی شبکهای عصبی دارد و می‌تواند در پروژه‌های مختلف از جمله تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار استفاده شود.