Нейронные сети. Эволюция

Почему Python? Он очень прост в освоении, кроме того, нейронные сети создают и обучают в основном на этом языке. Кроме того, Python очень популярный и распространённый язык программирования.

О Python, можно рассказывать долго и много, но мы будем изучать Python лишь в том объеме, который необходим для достижения нашей цели – изучить работу нейронных сетей.

Установка пакета Anaconda Python

Посетите сайт – http://www.continuum.io/downloads, на котором предлагаются различные варианты установки Anaconda Python. Я использую пакет Anaconda, для операционной системы Windows, вы можете выбрать другие варианты – OS X или Linux. Пакет Anaconda предоставляет удобное средство интерактивной разработки Jupyter Notebook, в котором необычайно удобно писать и проверять программный код. На момент написания книги, доступен пакет Anaconda 5.0.1, и Python 3.6 – который и рекомендую установить.

Если, к тому времени, когда вы посетите сайт, все будет выглядеть иначе, не пугайтесь, сути дела это не поменяет.

Простое введение в Python

После установки пакета Anaconda, запустите интерактивную оболочку Jupyter Notebook, нажмите на кнопку New у правого края окна и выберите в открывшемся меню пункт Python 3, что приведет к открытию пустого блокнота:

Переменные

В переменных всегда что-то хранится (число, объекты, символы, строки). Попробуем создать переменную x со значением 20. И выведем это значение, на экран, при помощи функции – print(). Функция print() – выводит на консоль то, что расположено между её скобками:

С переменными, которые хранят числа, можно выполнять различные простейшие действия: складывать, вычитать, умножать, делить и возводить в степень:

Справа от функции print(), вы можете видеть комментарии. Делаются они очень просто, для этого, перед комментарием, необходимо поставить знак #, и текст после этого знака, в данной строке, Pytnon будет воспринимать, не как программный код, а как обычную текстовую область.

Кроме числовых переменных есть ещё строковые, с которыми мы тоже можем проделать ряд действий:

Функции

Иногда возникает необходимость повторять одни и те же действия, в ходе написания программы, по многу раз. Облегчить наш труд в подобной ситуации, призваны функции.

Давайте представим, что нам очень часто встречается одно и то же действие, а именно сумма двух различных переменных. Написав эту функцию в отдельном модуле, мы в последующем можем обращаться к ней, не переписывав одни и те же действия, по многу раз. Притом функция может возвращать какое-то значение, а может просто выполнить своё действие, например, вывод на консоль информации, при этом ничего не вернув.

Функция – отдельный блок кода, который можно вызывать по её имени из любого места программы:

Условные операторы

Условные операторы нужны для того, чтобы выполнить два разных набора действий в зависимости от того, истинно или ложно проверяемое ими утверждение. Иными словами – в зависимости от того, ложно или истинно утверждение, программа, как бы разветвляется, идет по пути, указанным ей этим условием.

Условия

В Python, условия записываются при помощью конструкции if:… else:… if – в переводе с английского – если, else переводится как – иначе.

После ключевого слова if, следует условие, которое им проверяется, если это условие правда, то выполняется тело этого оператора if, если ложно, то тело оператора if, не выполнится.

Давайте рассмотрим это на конкретном примере:

Здесь, как мы можем наблюдать, условие не выполнилось.

В этот случае, мы наблюдаем, что наше условие выполняется.

В этом примере, где задействована вся конструкция if:… else:…, условие if(если) – не выполнено, но если не выполняется условие – if, то тогда сработает условие – else(иначе).

Обратите внимание, в Python все условия принадлежащее оператору, пишутся с определенным отступом!

Массивы

Массив можно представить в виде книжной полки, которая содержат сразу несколько книг(переменных).

Пример массива, содержащего в себе числа и строку:

У массива есть такое понятие как индекс, например, по индексу ноль, массива arr, содержится элемент равный числу 5. А по индексу три, находится строка. Количеством индексов, определяется размер массива:

Обращаясь к индексам элементов, как показано на слайде ниже, мы можем менять элемент, к адресу которого мы обратились (не забываем, что начало отсчета индексов в массиве, начинается с нуля):

Для работы с массивами, в наших проектах мы будем использовать пакет numpy.

numpy – очень обширная библиотека, содержащая множество методов по работе с массивами.

Для того чтоб воспользоваться этим инструментом нужно выполнить следующий код:

import numpy

Команда import сообщает Python о необходимости привлечения дополнительных вычислительных ресурсов, для расширения круга уже имеющихся на его вооружении инструментов.

Если мы выполним следующую команду:

import numpy as np

Где, as – префикс, позволяющий сокращать, или изменять имя пакета, указав сокращение np (можно любое другое имя), мы избавляем себя от необходимости писать в программном коде полное имя пакета, т.е. говоря простым языком, заменим имя numpy на сокращенное np.

Давайте создадим с помощью пакета numpy, двухмерный массив (матрицу) с нулевыми элементами:

В коде выше, пакет numpy используется для создания двухмерного массива размерностью 2x3, где 2 – количество строк массива, 3 – количество столбцов в массиве, и во всех ячейках данного массива содержатся нулевые значения.

В массивах с несколькими измерениями, тоже можно изменять элементы, обратившись к их индексам (адресам элементов):

Срезы

Срезы позволяют обрезать массив, взяв лишь те элементы, которые нам будут нужны. Они работают по следующей схеме: [НАЧАЛО:КОНЕЦ:ШАГ].

Начало – с какого элемента стоит начать (по умолчанию равна 0);

Конец – по какой элемент мы берем элементы (по умолчанию равно длине списка);

Шаг – с каким шагом берем элементы, к примеру, каждый 2 или каждый 3 (по умолчанию каждый 1).

А если, например, нам нужен второй элемент с обратной стороны массива, то мы можем обратится к нему следующим образом:

Циклы

Циклы, необходимы там, где требуется многократные повторения действий. Если, к примеру, мы хотим вывести таблицу квадратов первых четырёх натуральных чисел, то циклы в этом вопросе, будут незаменимыми помощниками.