Написание простой нейронной сети включает в себя несколько основных этапов, которые мы рассмотрим подробнее.
1. Определение структуры сети. В начале работы необходимо определить количество слоев и количество нейронов в каждом слое. Обычно в простой нейронной сети используется один входной слой, один или несколько скрытых слоев и один выходной слой.
2. Определение функции активации. Функция активации определяет поведение нейрона и помогает передать нелинейные зависимости в данных. Распространенными функциями активации являются сигмоида, ReLU и гиперболический тангенс.
3. Обучение сети. Для обучения нейронной сети необходимы данные, на которых будет происходить обучение. Для этого используется алгоритм градиентного спуска, который минимизирует ошибку сети на обучающей выборке.
4. Оценка качества модели. После обучения необходимо оценить качество модели на тестовых данных. Для этого используются метрики, такие как точность, полнота и F1-мера.
Благодаря выполнению всех этих шагов можно создать простую нейронную сеть, способную решать различные задачи, такие как классификация, регрессия или кластеризация данных. Важно помнить о том, что разработка нейронных сетей является сложным и многогранным процессом, который требует понимания основных принципов работы и постоянного обучения.