Как отличать птиц от цветов. Или цветы от птиц
12 мин
В качестве программы выходного дня мне захотелось поиграться с как бы «нейронной» сетью (спойлер — в ней нет нейронов). А чтобы потом не было мучительно больно за бесцельно прожитые годы часы, я подумал, что зря мы его кормим, пусть пользу приносит — пусть заодно эта сетка разберет домашний фотоархив и хотя бы разложит фотографии цветов в отдельную папку.
Самая простая сеть нашлась в статье "Нейросеть в 11 строчек на Python" (это перевод от SLY_G статьи "A Neural Network in 11 lines of Python (Part 1)", вообще у автора есть еще продолжение "A Neural Network in 13 lines of Python (Part 2 — Gradient Descent)", но здесь достаточно первой статьи).
Краткое описание сетки — в этой сети есть ровно одна зависимость — NumPy.
Множество входов рассматривается как матрица , множество выходов — как вектор . В оригинальной статье сеть умножает входную матрицу, размерностью (4 x 3), на матрицу весов входов (3 x 4), к произведению применяет передаточную функцию, и получает матрицу слоя (4 x 4).
Самая простая сеть
Самая простая сеть нашлась в статье "Нейросеть в 11 строчек на Python" (это перевод от SLY_G статьи "A Neural Network in 11 lines of Python (Part 1)", вообще у автора есть еще продолжение "A Neural Network in 13 lines of Python (Part 2 — Gradient Descent)", но здесь достаточно первой статьи).Краткое описание сетки — в этой сети есть ровно одна зависимость — NumPy.
Множество входов рассматривается как матрица , множество выходов — как вектор . В оригинальной статье сеть умножает входную матрицу, размерностью (4 x 3), на матрицу весов входов (3 x 4), к произведению применяет передаточную функцию, и получает матрицу слоя (4 x 4).
