Исследование работы простейшей нейросети

Лабораторная работа: Исследование работы простейшей нейросети Цель работы: Изучить принципы работы простейшей нейросети и провести эксперименты для оценки ее эффективности. Введение: Нейронные сети - это математические модели, которые имитируют работу нервной системы человека. Они состоят из нейронов, которые соединены между собой и передают сигналы друг другу. Простейшая нейросеть состоит из одного нейрона, который принимает входные данные, обрабатывает их и выдает выходной сигнал. Материалы и методы: 1. Python - язык программирования, используемый для создания нейросетей. 2. Библиотека TensorFlow - для создания и обучения нейросетей. 3. Данные для обучения и тестирования нейросети. Шаги работы: 1. Загрузка данных: В данной работе мы будем использовать набор данных MNIST, который содержит изображения рукописных цифр от 0 до 9. Этот набор данных широко используется для обучения нейросетей в области компьютерного зрения. 2. Подготовка данных: Данные изображений будут преобразованы в числовой формат и нормализованы для облегчения обработки нейросетью. 3. Создание модели нейросети: Мы создадим простую нейросеть с одним скрытым слоем и одним выходным слоем. Каждый слой будет содержать несколько нейронов. 4. Обучение нейросети: Мы будем использовать метод обратного распространения ошибки для обучения нейросети на тренировочных данных. Этот метод позволяет нейросети корректировать веса связей между нейронами, чтобы...