Модель NN - искусственные нейронные сети для решения задач

Model Neural Network (NN) - это архитектура и алгоритмы, используемые для обучения и прогнозирования в задачах машинного обучения. Она является одной из наиболее популярных и эффективных моделей, используемых в области глубокого обучения.

Она состоит из нескольких слоев нейронов, которые обрабатывают данные и вычисляют связи между ними. Каждый слой состоит из нескольких нейронов или узлов, которые рассчитывают взвешенную сумму входных данных и пропускают результат через функцию активации, чтобы получить итоговый выходной сигнал.

Для обучения модели nn используются методы как стохастический градиентный спуск (SGD), обратное распространение ошибки (Backpropagation) и другие.

Пример кода в Python для создания модели nn в библиотеке PyTorch:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class NNModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NNModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 50)    # первый полносвязный слой с 10 входами и 50 выходами
        self.fc2 = nn.Linear(50, 1)     # второй полносвязный слой с 50 входами и 1 выходом
    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))         # применяем функцию активации (ReLU) к результату первого слоя
        x = self.fc2(x)                # передаем результат второго слоя
        return x

Этот код создает простую модель nn с двумя полносвязными слоями, активацией ReLU и одним выходом. В функции forward мы применяем каждый слой в последовательности и возвращаем итоговый выходной тензор.

Эта модель может быть обучена на наборе данных с помощью метода обратного распространения ошибки и оптимизации с SGD, как показано в примере ниже:

model = NNModel()     # инициализация модели
criterion = nn.MSELoss()    # функция потерь (MSE)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)    # оптимизатор (SGD)
for epoch in range(100):     # 100 эпох обучения
    optimizer.zero_grad()    # обнуляем градиенты перед рассчетом
    output = model(input)    # передаем входные данные модели
    loss = criterion(output, target)    # рассчитываем ошибку
    loss.backward()          # обратное распространение ошибки
    optimizer.step()         # обновление весов модели

Этот код демонстрирует процесс обучения модели, включая определение функции потерь, оптимизатора и цикла обучения, в котором мы передаем входные данные модели, рассчитываем ошибку и обновляем веса с помощью метода оптимизатора.