Нейронную

Проект нейронной сети на Python 
159

---

# создать экземпляр нейронной сети
n = neuralNetwork(input_nodes,hidden_nodes,output_nodes,learning_rate)
Конечно же, данный код позволяет получить объект сети, но та­
кой объект пока что не будет особенно полезным, потому что не со­
держит ни одной функции, способной выполнять полезную работу. 
Впрочем, тут нет ничего плохого, это нормальная практика — начи­
нать с малого и постепенно наращивать код, попутно находя и устра­
няя ошибки.
Исключительно для проверки того, что мы ничего не упустили, 
ниже показано, как выглядит блокнот IPython с определением клас­
са нейронной сети и кодом для создания объекта.
Что дальше? Мы сообщили объекту нейронной сети, сколько уз­
лов разных типов нам необходимо иметь, но для фактического созда­
ния узлов пока что ничего не сделали.
160 
Глава 2. Создаем нейронную сеть на Python

---

Весовые коэффициенты — сердце сети
Итак, нашим следующим шагом будет создание сети, состоящей 
из узлов и связей. Наиболее важная часть этой сети — весовые ко­
эффициенты связей (веса). Они используются для расчета распро­
странения сигналов в прямом направлении, а также обратного рас­
пространения ошибок, и именно весовые коэффициенты уточняются 
в попытке улучшить характеристики сети.
Ранее вы уже видели, насколько удобна компактная запись весов 
в виде матриц. Следовательно, мы можем создать следующие матрицы:
• матрицу весов для связей между входным и скрытым слоями, 
К входной_скрытый> 
размерностью hidden_nodes 
х 
input_nodes;
• другую матрицу для связей между скрытым и выходным сло­
ями, Искрытый_выжодной, размерностью output_nodes 
х