Tensorflow yordamida neyron tarmoqlar

|
Tensorflow yordamida neyron tarmoqlar
|
bet | 139/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Tensorflow yordamida neyron tarmoqlar:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense # Neyron tarmoq modelini aniqlash
model = Sequential([
Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_size,)),
Dense(32, activation='relu'),
Dense(output_size, activation='softmax')]) # Modelni kompilyatsiya qilish
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])# Modelni o‘qitish
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val))
Boshqarish kutubxonasi yordamida boshqarish tizimlari:
import control as ctrl # Tizimning uzatish funktsiyasini aniqlash
system = ctrl.TransferFunction([1], [1, 2, 1])# Tekshirgichni aniqlash
controller = ctrl.TransferFunction([1, 1], [1, 0])
# Nazoratchi bilan tizimning fikr-mulohazalari
closed_loop_system = ctrl.feedback(system * controller)
# Bir bosqichli ta’sirga javob
time, response = ctrl.step_response(closed_loop_system)
# Natijalarni vizualizatsiya qilish
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(time, response)
plt.xlabel('Time’)
plt.ylabel('Response’)
plt.title('Step Response’)
plt.show()
Bu faqat umumiy misollar va haqiqiy echimlar sizning loyihangizning o‘ziga xos talablari va vazifalariga qarab murakkabroq bo‘lishi mumkin.
Misol:
# Sun’iy intellektga asoslangan avtomatik boshqaruv tizimining oddiy namunasi
class IntelligentControlSystem:
def __init__(self):
self.temperature = 0
def measure_temperature(self): # Bu erda haroratni o‘lchash uchun sun’iy intellekt kodi bo‘lishi mumkin # Masalan, sensor yoki bashorat qilish modelidan foydalanish # Bunday holda, biz shunchaki illyustratsiya uchun tasodifiy qiymatni o‘rnatamiz
import random
self.temperature = random.randint(0, 100)
def control_temperature(self):# Bu erda turli xil qarorlarni qabul qilish algoritmlari bo‘lishi mumkin # o‘lchangan haroratga qarab
if self.temperature < 25:
print("Harorat juda past. Isitishni yoqing.")
elif 25 <= self.temperature <= 75:
print("Harorat normaldir. Isitish o‘chirilgan.")
else:
print("Harorat juda yuqori. Ventilyatsiyani yoqing.")
# Biz boshqaruv tizimidan foydalanamiz
control_system = IntelligentControlSystem()
control_system.measure_temperature()
control_system.control_temperature()
Ushbu misol Python haroratni o‘lchash va shu o‘lchov asosida qaror qabul qilish uchun ishlatilishi mumkin bo‘lgan avtomatik haroratni boshqarish tizimining asosiy tuzilishini namoyish etadi. Haqiqiy ilovalar yanada murakkab algoritmlar va sun’iy intellekt modellarini o‘z ichiga olishi mumkin.
Python avtomatik boshqarish va qaror qabul qilish tizimlarini yaratishda eng mashhur dasturlash tillaridan biridir. Uning mashhurligi bir necha omillarga bog’liq:
Kodning soddaligi va o‘qilishi: Python sodda va o‘qilishi mumkin bo‘lgan sintaksisni taklif qiladi, bu kodni ishlab chiquvchilar uchun yanada tushunarli va tushunarli qiladi. Bu, ayniqsa, kodni tushunish va o‘zgartirish ko‘pincha talab qilinishi mumkin bo‘lgan boshqaruv tizimlarini ishlab chiqishda juda muhimdir.
Ko‘p sonli kutubxonalar va ramkalar: Python ekotizimida sun’iy intellekt, mashinali o‘qitish va ma’lumotlarni tahlil qilish tizimlarini ishlab chiqishni osonlashtiradigan ko‘plab kutubxonalar va ramkalar mavjud. Masalan, tensorflow, PyTorch, scikit-learn va pandas kabi kutubxonalar modellarni yaratish va o‘qitish uchun kuchli vositalarni taqdim etadi.
Ma’lumotlar fanida keng qo‘llanilishi: Python ko‘pincha ma’lumotlar fanida ma’lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilish uchun ishlatiladi. Boshqaruv tizimlari qaror qabul qilish uchun ma’lumotlardan foydalanishi mumkin va Python ma’lumotlar bilan ishlash uchun qulay vositalarni taqdim etadi.
Moslashuvchanlik va kengayish: Python-bu turli xil vazifalarga mos keladigan moslashuvchan til. Uning kengayishi boshqa tillarda yozilgan tarkibiy qismlarni birlashtirishga imkon beradi, bu turli xil texnologiyalarni o‘z ichiga olgan boshqaruv tizimlarini yaratishda foydali bo‘lishi mumkin.
Python-ni avtomatik boshqarish va qaror qabul qilish tizimlarida qo‘llash misollari boshqaruv algoritmlarini amalga oshirish, sensorlardan ma’lumotlarni qayta ishlash, bashorat qilish va qaror qabul qilish uchun mashinali o‘qitish modellarini yaratish va o‘qitish va natijalarni vizualizatsiya qilishni o‘z ichiga olishi mumkin.
Python o‘zining moslashuvchanligi, boy kutubxona ekotizimi va oddiy sintaksisi tufayli avtomatik boshqaruv va qaror qabul qilish tizimlarini yaratishda muhim rol o‘ynaydi. Ushbu sohada Python-dan foydalanishning ba’zi misollari:
|
| |