Nové výhodné předplatné namísto kreditů je tu! Více informací. Upravili jsme také naše provozní podmínky.
NOVINKA: Staň se datovým analytikem a získej jistotu práce, lepší plat a nové kariérní možnosti. Více informací:

Lekce 15 - Vlastní Multilayer Perceptron v Pythonu

V minulé lekci, Multilayer Perceptron v Pythonu, jsme se podívali na pokročilý model umělé inteligence, vícevrstvý perceptron v Pythonu.

V lekci o Multilayer perceptronu v Pythonu jsme si předvedli, jak za pomoci specializovaných modulů zacházet s modelem vícevrstvého perceptronu. Abychom si ale lépe předvedli všechny jeho vnitřnosti, naprogramujeme si v této lekci vlastní model vícevrstvého perceptronu bez dalších specializovaných modulů (jen numpy).

XOR

Příklad XOR

Využití opět budeme (kvůli přehlednosti) ukazovat na řešení XOR. Ukážeme si zde celou implementaci a zdrojový kód bude k dostání na konci lekce. Pro lepší zapamatování ale opět můžu jen doporučit postupovat se mnou :) Příklad tvořím v Jupyter notebook.

Import

Jak již bylo řečeno, nebudeme používat žádné speciální moduly. Jelikož je ale tento model trochu obtížnější na matematické operace s vektory a maticemi, vyplatí se sáhnout po obecně často využívaném


 

...konec náhledu článku...
Pokračuj dál

Znalosti v hodnotě stovek tisíc získáš za pár korun

Došel jsi až sem a to je super! Věříme, že ti první lekce ukázaly něco nového a užitečného.
Chceš v kurzu pokračovat? Přejdi do prémiové sekce.

Před koupí tohoto článku je třeba koupit předchozí díl

Obsah článku spadá pod licenci Premium, koupí článku souhlasíš s Provozními podmínkami.

Co od nás v dalších lekcích dostaneš?
  • Přístup k jednotlivým lekcím dle způsobu pořízení.
  • Kvalitní znalosti v oblasti IT.
  • Dovednosti, které ti pomohou získat vysněnou a dobře placenou práci.

Popis článku

Požadovaný článek má následující obsah:

Příkladná implementace vlastního modelu multilayer perceptronu od základu do konce, bez využití jiných specializovaných knihoven.
Článek pro vás napsal Marek Bečvář
Avatar
Marek Bečvář
Aktivity