Для написания своей нейронной сети вам потребуется знание языка программирования, предпочтительно Python, и библиотеки для работы с нейронными сетями, такие как TensorFlow или PyTorch.
Первым шагом будет определение архитектуры вашей нейронной сети. Выберите количество слоев, количество нейронов в каждом слое, функции активации и другие параметры. Классическая нейронная сеть состоит из входного слоя, скрытых слоев и выходного слоя.
Далее необходимо инициализировать веса нейронов и задать функцию потерь, которую ваша сеть будет минимизировать в процессе обучения. Для этого обычно используется градиентный спуск или его модификации.
После этого следует подготовить данные для обучения сети. Разделите данные на обучающую и тестовую выборки, проведите их предобработку и нормализацию.
Теперь можно приступить к обучению нейронной сети. Подайте данные на вход сети, вычисляйте предсказания, сравнивайте их с правильными ответами и корректируйте веса сети с помощью алгоритма обучения.
По завершении обучения оцените качество вашей модели на тестовой выборке и проведите её правильную настройку для улучшения результатов.
Таким образом, написание собственной нейронной сети требует тщательной подготовки, понимания основных принципов работы нейронных сетей и умения программировать и проводить анализ данных.