Нейронную


Набор рукописных цифр MNIST



Download 43,46 Mb.
Pdf ko'rish
bet123/134
Sana27.03.2022
Hajmi43,46 Mb.
#512313
1   ...   119   120   121   122   123   124   125   126   ...   134
Bog'liq
Создаем нейронную сеть ( PDFDrive )

Набор рукописных цифр MNIST 
193


Мы распакуем эти данные точно так же, как и предыдущие, по­
скольку они имеют аналогичную структуру.
Прежде чем создавать цикл для перебора всех тестовых записей, 
посмотрим, что произойдет, если мы вручную выполним одиночный 
тест. Ниже представлены результаты опроса уже обученной нейрон­
ной сети, выполненного с использованием первой записи тестового 
набора данных.
Как видите, в качестве маркера первой записи тестового набора 
сеть определила символ “ 7” . Именно этого ответа мы ожидали, опра­
шивая ее.
194 
Глава 2, Создаем нейронную сеть на Python


Графическое отображение пиксельных значений подтверждает, 
что рукописной цифрой действительно является цифра “ 7” .
В результате опроса обученной сети мы получаем список чисел, 
являющихся выходными значениями каждого из выходных узлов. 
Сразу же бросается в глаза, что одно из выходных значений намного 
превышает остальные, и этому значению соответствует маркер “ 7” . 
Это восьмой элемент списка, поскольку первому элементу соответ­
ствует маркер “ О” .
У нас все сработало!
Этот момент заслуживает того, чтобы мы им насладились, и пол­
ностью окупает все затраченные нами до сих пор усилия!
Мы обучили нашу нейронную сеть и добились того, что она смог­
ла определить цифру, предоставленную ей в виде изображения. 
Вспомните, что до этого сеть не сталкивалась с данным изображе­
нием, поскольку оно не входило в тренировочный набор данных. 
Следовательно, нейронная сеть оказалась в состоянии корректно 
классифицировать незнакомый ей цифровой символ. Это поистине 
впечатляющий результат!
С помощью всего лишь нескольких строк кода на языке Python 
мы создали нейронную сеть, способную делать то, что многие люди 
сочли бы проявлением искусственного интеллекта, — распознавать 
изображения цифр, написанных рукой человека.
Этот результат впечатляет еще больше, если учесть, что для обу­
чения сети была использована ничтожно малая часть полного набора 
тренировочных данных. Вспомните, что этот набор включает 60 ты­
сяч записей, а мы использовали только 100 из них. У меня даже были 
сомнения относительно того, что у нас вообще что-либо получится!
Продолжим в том же духе и напишем код, позволяющий прове­
рить, насколько хорош о нейронная сеть справляется с остальной 
Download 43,46 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   ...   119   120   121   122   123   124   125   126   ...   134




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish