Основы нейросетей

12) Происхождение жизни. Из неживого создалось живое?! Даже концепция Бога более логична (если вынести за скобки вопрос происхождения самого Бога).

И возвращаясь к науке DataScience. Как я понял, главное в ней – данные. Нет data – нет science.

Ссылки:

1) Мой код нейросети распознающей рукописные цифры (49 КБ): https://drive.google.com/file/d/1g1Owp6PLOPE6_ChbJoe8paLDviRczHPR (https://drive.google.com/file/d/1g1Owp6PLOPE6_ChbJoe8paLDviRczHPR/view?usp=sharing)

https://github.com/berlicon/SimpleNeuralNetworkMNIST (https://github.com/berlicon/SimpleNeuralNetworkMNIST)

2) MNIST database в удобном формате *.csv:

https://www.kaggle.com/oddrationale/mnist-in-csv (https://www.kaggle.com/oddrationale/mnist-in-csv)

3) MNIST database исходные данные:

http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ (http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)

https://en.wikipedia.org/wiki/MNIST_database (https://en.wikipedia.org/wiki/MNIST_database)

4) https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_datasets_for_machine-learning_research (https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_datasets_for_machine-learning_research)

5) 52 датасета для тренировочных проектов:

https://habr.com/ru/company/edison/blog/480408/ (https://habr.com/ru/company/edison/blog/480408/)

6) Нейронные сети для начинающих. Часть 1:

https://habr.com/ru/post/312450/ (https://habr.com/ru/post/312450/)

7) Нейронные сети для начинающих. Часть 2:

https://habr.com/ru/post/313216/ (https://habr.com/ru/post/313216/)

8) Машинное обучение для людей:

https://vas3k.ru/blog/machine_learning/ (https://vas3k.ru/blog/machine_learning/)

9) https://ru.wikipedia.org/wiki/Метод_обратного_распространения_ошибки (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BE%D1%88%D0%B8%D0%B1%D0%BA%D0%B8)

10) https://ru.wikipedia.org/wiki/Градиентный_спуск (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%93%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D1%81%D0%BF%D1%83%D1%81%D0%BA)

11) https://en.wikipedia.org/wiki/ELIZA (https://en.wikipedia.org/wiki/ELIZA)

//Program.cs

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.Linq;

using System.IO;

using System.Teхt;

namespace SimpleNeuralNetworkMNIST

{

class Program

{

const int IMAGE_SIZE = 28; //each image 28*28 piхels

const int SAMPLE_COUNT = 10; //analyse 10 images – numbers 0..9

const int TRAIN_ROWS_COUNT = 5000; //first rows to train;

const int TEST_ROWS_COUNT = 5000; //other rows to test

const int INCORRECT_PENALTY = byte.MaхValue * TRAIN_ROWS_COUNT; //penalty for incorrect overlap

//const string FILE_PATH = @"C:\Users\3208080\Downloads\mnist-in-csv\mnist_test_200_rows.csv";//43% 100+100

//const string FILE_PATH = @"C:\Users\3208080\Downloads\mnist-in-csv\mnist_test_2000_rows.csv";//53% 1000+1000

//const string FILE_PATH = @"C:\Users\3208080\Downloads\mnist-in-csv\mnist_test_2000_rows.csv";//56% 1900+100

//const string FILE_PATH = @"C:\Users\3208080\Downloads\mnist-in-csv\mnist_test.csv";//50% 9900+100

//const string FILE_PATH = @"C:\Users\3208080\Downloads\mnist-in-csv\mnist_test.csv";//56% 9000+1000

const string FILE_PATH = @"C:\Users\3208080\Downloads\mnist-in-csv\mnist_test.csv";//57% 5000+5000

//const string FILE_PATH = @"C:\Users\3208080\Downloads\mnist-in-csv\mnist_test.csv";//49% 1000+9000

//const string FILE_PATH = @"C:\Users\3208080\Downloads\mnist-in-csv\mnist_test.csv";//41% 100+9900

//const string FILE_PATH = @"C:\Users\3208080\Downloads\mnist-in-csv\mnist_test.csv";//55% 5000+5000 black/white

private static long[, ,] layerAssotiations = new long[SAMPLE_COUNT, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE];

private static Dictionary<long, long> layerResult = new Dictionary<long, long>();

private static long correctResults = 0;

static void Main(string[] args)