Исследование работы простейшей нейросети

15 мая 2025

Программирование

Условие:

Решение:

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:

Python - язык программирования, используемый для создания нейросетей.
Библиотека TensorFlow - для создания и обучения нейросетей.
Данные для обучения и тестирования нейросети.

Шаги работы:

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.
Подготовка данных: Данные изображений будут преобразованы в числовой формат и нормализованы для облегчения обработки нейросетью.
Создание модели нейросети: Мы создадим простую нейросеть с одним скрытым слоем и одним выходным слоем. Каждый слой будет содержать несколько нейронов.
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 минимизировать ошибку предсказания.
Оценка эффективности нейросети: Мы проверим точность предсказания нейросети на тестовых данных и сравним ее с другими алгоритмами классификации.

Расчеты: Для оценки эффективности нейросети можно использовать метрику точности (accuracy), которая показывает, насколько хорошо нейросеть предсказывает правильные классы. Для расчета точности можно использовать следующую формулу:

Точность = (Количество правильных предсказаний / Общее количество предсказаний) * 100

Например, если нейросеть правильно предсказала 90 из 100 изображений, то точность составит (90 / 100) * 100 = 90%.

Заключение: В данной лабораторной работе мы изучили принципы работы простейшей нейросети и провели эксперименты для оценки ее эффективности. Мы использовали набор данных MNIST для обучения и тестирования нейросети, а также расчитали точность предсказания. Полученные результаты позволяют сделать вывод о том, насколько хорошо нейросеть справляется с классификацией рукописных цифр.

Дополнительные исследования:

Изучение различных архитектур нейросетей и их влияния на точность предсказания.
Исследование влияния размера обучающей выборки на эффективность нейросети.
Сравнение производительности нейросети с другими алгоритмами классификации, такими как метод опорных векторов или случайный лес.

Обратите внимание, что для проведения этих дополнительных исследований может потребоваться дополнительное время и ресурсы.