Claro, aquí tienes un ejemplo de una red neuronal sencilla en Python con Keras:

from keras.models import Sequential 
from keras.layers import Dense

# Crear la red neuronal
modelo = Sequential() 

# Añadir la capa de entrada y la primera capa oculta 
modelo.add(Dense(units = 16, activation = 'relu', input_shape = (1,))) 

# Añadir la segunda capa oculta 
modelo.add(Dense(units = 8, activation = 'relu')) 

# Añadir la capa de salida 
modelo.add(Dense(units = 1, activation = 'sigmoid')) 

# Compilar la red neuronal 
modelo.compile(optimizer = 'adam', loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['accuracy'])

# Ajustar la red neuronal a los datos de entrenamiento 
modelo.fit(X_train, y_train, epochs = 100, batch_size = 32, validation_split=0.1) 

Eso crea una sencilla red neuronal de 3 capas: una de entrada, dos ocultas y una de salida. Puedes ir aumentando la complejidad cambiando el número de unidades en las capas o añadiendo más capas.

El proceso general es:

1. Crear el modelo secuencial (Sequential)
2. Ir añadiendo capas densas (Dense) con la cantidad de unidades y la función de activación que quieras.
3. Compilar el modelo especificando el optimizador (como adam), la función de pérdida (loss) y los metrics de evaluación.
4. Entrenar (ajustar) el modelo con los datos de entrenamiento mediante model.fit().

Espero que esta introducción a las redes neuronales en Keras te sea útil. Dime si tienes más dudas!
แน่นอนว่า นี่คือตัวอย่างของ Neural Network แบบธรรมดาใน Python ที่มี Keras: จาก keras.models import Sequential จาก keras.layers import Dense # สร้าง model neural network = Sequential() # เพิ่มเลเยอร์อินพุตและเลเยอร์โมเดลที่ซ่อนอยู่ตัวแรก .add (หนาแน่น (หน่วย = 16, การเปิดใช้งาน = 'relu', input_shape = (1,))) # เพิ่มโมเดลเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ที่สองเพิ่ม (หนาแน่น (หน่วย = 8, การเปิดใช้งาน = 'relu')) # เพิ่มโมเดลเอาต์พุตเลเยอร์ที่สอง .add(Dense(units = 1, activation = 'sigmoid')) # คอมไพล์ the neural network model.compile(optimizer = 'adam', loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['accuracy']) # ปรับโครงข่ายประสาทเทียม ไปยังข้อมูลการฝึกอบรม model.fit(X_train, y_train, epochs = 100, batch_size = 32, validation_split=0.1) ที่สร้างโครงข่ายประสาทเทียมอย่างง่ายที่มี 3 เลเยอร์: หนึ่งอินพุต สองซ่อนอยู่ และหนึ่งเอาต์พุต คุณสามารถเพิ่มความซับซ้อนได้โดยการเปลี่ยนจำนวนหน่วยในเลเยอร์หรือเพิ่มเลเยอร์เพิ่มเติม กระบวนการทั่วไปคือ 1. สร้างโมเดลลำดับ (Sequential) 2. เพิ่มเลเยอร์หนาแน่น (Dense) พร้อมจำนวนหน่วยและฟังก์ชันการเปิดใช้งานที่คุณต้องการ 3. รวบรวมแบบจำลองที่ระบุเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ (เช่น อดัม) ฟังก์ชันการสูญเสีย (การสูญเสีย) และตัวชี้วัดการประเมินผล 4. ฝึกฝน (พอดี) โมเดลด้วยข้อมูลการฝึกโดยใช้ model.fit() ฉันหวังว่าการแนะนำโครงข่ายประสาทเทียมใน Keras นี้มีประโยชน์สำหรับคุณ บอกฉันหากคุณมีคำถามเพิ่มเติม!
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence