Нейронные сети. Эволюция

# Получить целевую Y, координату точки

target_Y = arr_y[i]

# Ошибка E = целевое значение – выход нейрона

E = target_Y – y

# Меняем коэффициент при x, в соответствии с правилом A+дельтаA = A

A += lr*(E/x)

# Вывод данных готовой прямой

print('Готовая прямая: y = ', A, '* X')

Результатом ее работы будет функция готовой прямой:

y = 2.0562708725692196 * X

Для большей наглядности, что я специально указал данные в обучающей выборке, так чтобы они лежали около значений функции y = 2x. И после обучения нейрона, мы получили ответ очень близкий к этому значению.

Было бы неплохо визуализировать все происходящие на графике прямо в Python.

Визуализация позволяет быстро получить общее представление о том, что мы делаем и чего добились.

Для реализации этих возможностей, нам потребуется расширить возможности Python для работы с графикой. Для этого необходимо импортировать в нашу программу, дополнительный модуль, написанный другими программистами, специально для визуализаций данных и функций.

Ниже приведена инструкция, с помощью которой мы импортируем нужный нам пакет для работы с графикой:

import matplotlib.pyplot as plt

Кроме того, мы должны дополнительно сообщить Python о том, что визуализировать следует в нашем блокноте, а не в отдельном окне. Это делается с помощью директивы:

%matplotlib inline

Если не получается загрузить данный пакет в программу, то скорей всего его надо скачать из сети. Делать это удобно через Anaconda Prompt, который устанавливается вместе с пакетом Anaconda.

Для системы Windows, в Anaconda Prompt вводим команду:

conda install matplotlib

И следуем инструкциям. Для других операционных систем возможно потребуется другая команда.

Теперь мы полностью готовы к тому, чтобы представить наши данные и функции в графическом виде.

Выполним код:

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

# Функция для отображения входных данных

def func_data(x_data):

return [arr_y[i] for i in range(len(arr_y))]

# Функция для отображения начальной прямой

def func_begin(x_begin):

return [A_vis*i for i in x_begin]

# Функция для отображения готовой прямой

def func(x):

return [A*i for i in x]

# Значения по X входных данных

x_data = arr_x

# Значения по X начальной прямой (диапазон значений)

x_begin = [i for i in range(0, 11)]

# Значения по X готовой прямой (диапазон значений)

x = [i for i in range(0, 11)]

#x = np.arange(0,11,1)

# Значения по Y входных данных

y_data = func_data(x_data)

# Значения по Y начальной прямой

y_begin = func_begin(x_begin)

# Значения по Y готовой прямой

y = func(x)

# Зададим имена графику и числовым координатам

plt.title("Neuron")