View rawshort version py hosted with by GitHub

Из урока вы узнаете, как написать свою простую нейросеть на python с нуля, не используя никаких библиотек для нейросетей. Если у вас еще нет своей нейронной сети, вот всего лишь 9 строчек кода:

	from numpy import exp, array, random, dot
	training_set_inputs = array([[0, 0, 1], [1, 1, 1], [1, 0, 1], [0, 1, 1]])
	training_set_outputs = array([[0, 1, 1, 0]]).T
	random.seed(1)
	synaptic_weights = 2 * random.random((3, 1)) - 1
	for iteration in xrange(10000):
	output = 1 / (1 + exp(-(dot(training_set_inputs, synaptic_weights))))
	synaptic_weights += dot(training_set_inputs.T, (training_set_outputs - output) * output * (1 - output))
	print 1 / (1 + exp(-(dot(array([1, 0, 0]), synaptic_weights))))

view rawshort_version.py hosted with  by GitHub
В статье мы разберем, как это получилось, и вы сможете создать свою собственную нейронную сеть на python. Также будут показаны более длинные и красивые версии кода.

Диаграмма 1
Но для начала, что же такое нейронная сеть? Человеческий мозг состоит из 100 миллиарда клеток, называемых нейронами, соединенных синапсами. Если достаточное количество синаптичеких входов возбуждены, то и нейрон тоже становится возбужденным. Этот процесс также называется “мышление”.
Мы можем смоделировать этот процесс, создав нейронную сеть на компьютере. Не обязательно моделировать всю сложную модель человеческого мозга на молекулярном уровне, достаточно только высших правил мышления. Мы используем математические техники называемые матрицами, то есть просто сетки с числами. Чтобы сделать все максимально просто, построим модель из трех входных сигналов и одного выходного.