قسمت سوم و چهارم اموزش ساخت شبکه های عصبی در پایتون

قسمت سومسلام به نام خداوند بخشنده مهربان سجاد عابدی طامه هستمخوب حالا باید انواع شبکه های عصبی رو بسازی ما دو نوع شبکه عصبی داریم 1:feed forward2:feed backکه به نام شبکه عصبی جلو رونده و شبکه عصبی عقب رونده هست به صورت کلی بیشتر افراد فکر می کنند که شبکه عصبی عقب رونده خیلی بهتر از شبکه عصبی جلو ورنده هست اما نه !!بستگی به کاربرد شبکه عصبی داره و شبکه های عصبی feed backحجم بسیار زیادی را اشغال می کنند چون هر نرون یک حافظه برای ذخیره اطلاعات قبلیش دارد و هیچ وقت جواب پایداری نداره چون مثلا مقدار ورودی شبکه عصبی 1 و 0 و 1,و جواب می شود 1اما دفعه ی بعد می شود 0.5و یا دفعه بعد می شود 0.7و زیاد جالب نیست !!اما اما دقت شبکه feed back بهتر از feed forward پس ما نمی سازیمش چون من بلد نیستم چون پست یکم مقدارش بیشتر بشه ساخت دیتاسیت برای نرون رو یاد می دیمقسمت چهارمبه قسمت چهارم خوش امدیدخوب به سرعت شروع به کد نویسی می کنیماول کد های جلسه ی اول رو باز کنیداگر آدرس جلسه ی اول رو ندارید برای رفتن به جلسه ی اول بر روی این نوشته کلیک کنیدبرای رفتن به جلسه ی دوم بر روی این نوشته کلیک کنیدو برای دانلود pybrain بر روی این قسمت کلیک کنیدبرای نصب Visual Studio codeبر روی نوشته کلیک کنیداین هم که جلسه سوم و چهارم استبعد این کد ها رو وارد کنید تا توضیح بدممثلا ما می خواهیم یک شبکه بنویسیم که بیاد از 4 تا ورودی 3 تا خروجی و 25 تا نرون در لایه پنهان داشته باشهو باید یک دیتاست بنویسیم که چهار تا عدد و 3 تا عدد در خروجی داشته باشه from pybrain.tools.shortcuts import buildNetworkfrom pybrain.datasets import SequentialDataSetrobot = buildNetwork( 4 , 25 , 3)bn = SequentialDataSet(4,3) در خط اول امدیم ابزار ساخت شبکه رو وارد کردیم و در خط دوم امدیم ابزار ساخت دیتاست رو وارد کردیمو در قسمت سوم امدیم یک شبکه عصبی به نام ربات ساختیم که 4 تا در لایه ورودی 25 تا در لایه پنهان و 3 تا در لایه خروجی نرون داریمودر خط اخر امدیم یک دیتاست به نام bn ساختیم و گفتیم 4 تا ورودی و 3 تا خروجی داریمخوب حالا باید داده هارو اضافه کنیم با کد bn.addSample((1,0,0,0),(1,0,0))bn.addSample((0.6,0,0,0),(1,0,0))bn.addSample((0.7,0,0,0),(1,0,0))bn.addSample((0.8,0,0,0),(1,0,0))bn.addSample((1,0,0,1),(0,1,0))bn.addSample((0.6,0,0,0.6),(0,1,0))bn.addSample((0.7,0,0,0.7),(0,1,0))bn.addSample((0.8,0,0,0.8),(0,1,0))bn.addSample((0,1,1,0),(0,0,1))bn.addSample((0.6,1,1,1),(0,0,1))bn.addSample((0,1,0,0),(0,0,1))bn.addSample((0,0,1,0),(0,0,1))هر کسی دوست داشت می تواند هر داده ی اموزش بنویسدprint(" . . . . .. .. .")print(bn['input'])print(" . . . . .. .. .")print(bn['target'])print(" . . . . .. .. .")و ما برای فهمیدن این که واقعا به کتاب خانه اضافه شده یانه رو با این دسته از code متوجه می شویم وحالا این کد ها رو کپی کنید و بعد اجرا کنیدfrom pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork from pybrain.datasets import SequentialDataSet robot = buildNetwork( 4 , 25 , 3) bn = SequentialDataSet(4,3) bn.addSample((1,0,0,0),(1,0,0)) bn.addSample((0.6,0,0,0),(1,0,0)) bn.addSample((0.7,0,0,0),(1,0,0)) bn.addSample((0.7,0,0,0),(1,0,0)) bn.addSample((0.8,0,0,0),(1,0,0)) bn.addSample((1,0,0,1),(0,1,0)) bn.addSample((0.6,0,0,0.6),(0,1,0)) bn.addSample((0.7,0,0,0.7),(0,1,0)) bn.addSample((0.8,0,0,0.8),(0,1,0)) bn.addSample((0,1,1,0),(0,0,1)) bn.addSample((0.6,1,1,1),(0,0,1)) bn.addSample((0,1,0,0),(0,0,1)) bn.addSample((0,0,1,0),(0,0,1)) print(&quot . . . . .. .. .&quot) print(bn['input']) print(&quot . . . . .. .. .&quot) print(bn['target']) print(&quot . . . . .. .. .&quot)یک همچین خروجی دارهخوب تا قسمت بعد خدا نگهدار اگر اشکالی نداره لطفا نظر بدیدو یا برای دیدن بخش ها دنبال کنید و بر روی ایکن کوه بزنید تا تمام قسمت ها را مشاهده کنید