Hier ist ein Beispielcode für die Erstellung eines einfachen neuronalen Netzes in Python für den MNIST-Datensatz:

```python
import tensorflow as tf

# Laden des MNIST-Datensatzes
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# Normalisieren der Pixelwerte zwischen 0 und 1
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# Erstellen des Modells
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])

# Kompilieren des Modells
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# Trainieren des Modells
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# Evaluieren des Modells
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
```
นี่คือโค้ดตัวอย่างสำหรับการสร้างโครงข่ายประสาทเทียมอย่างง่ายใน Python สำหรับชุดข้อมูล MNIST: ```python import tensorflow as tf # Loading the MNIST dataset mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test , y_test ) = mnist.load_data() # ทำให้ค่าพิกเซลเป็นปกติระหว่าง 0 ถึง 1 (input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers การออกกลางคัน (0.2), tf.keras.layers.Dense (10) ]) # รวบรวมโมเดล model.compile (optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=[' ความแม่นยำ']) # ฝึกอบรมโมเดล model.fit(x_train, y_train, epochs =5) # ประเมินโมเดล model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2) ```
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence