Написание простой нейронной сети на Python может быть достаточно простым, если вы знакомы с основами программирования на этом языке и имеете базовое понимание работы нейронных сетей. Вот простая нейронная сеть на Python, которая может распознавать цифры от 0 до 9, используя библиотеку Keras:
```
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.utils import np_utils
from keras.datasets import mnist

# Загрузка набора данных MNIST
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# Нормализация данных
X_train = X_train.astype('float32') / 255
X_test = X_test.astype('float32') / 255

# Преобразование меток в категории
y_train = np_utils.to_categorical(y_train)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test)

# Создание модели
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (5, 5), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# Компиляция модели
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# Обучение модели
model.fit(X_train.reshape(-1, 28, 28, 1), y_train, validation_data=(X_test.reshape(-1, 28, 28, 1), y_test), epochs=10, batch_size=200)

# Оценка точности модели
scores = model.evaluate(X_test.reshape(-1, 28, 28, 1), y_test, verbose=0)
print("Точность: %.2f%%" % (scores[1]*100))

```
Эта нейронная сеть использует сверточную нейронную сеть для распознавания цифр в наборе данных MNIST. После загрузки данных и нормализации, модель создается с несколькими слоями свертки, слоями субдискретизации, слоями полносвязной нейронной сети и функцией активации "softmax" для вывода вероятностных прогнозов. В конце оценивается точность модели.

Помните, что это только пример простой нейронной сети, которую можно написать на Python, и есть множество других методов, слоев и параметров, которые могут быть использованы в зависимости от конкретной задачи.
การเขียนโครงข่ายประสาทเทียมอย่างง่ายใน Python นั้นค่อนข้างง่ายหากคุณคุ้นเคยกับพื้นฐานของการเขียนโปรแกรมในภาษาและมีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับวิธีการทำงานของโครงข่ายประสาทเทียม นี่คือโครงข่ายประสาทเทียมอย่างง่ายใน Python ที่สามารถจดจำตัวเลข 0 ถึง 9 โดยใช้ไลบรารี Keras: ``` นำเข้า numpy เป็น np จาก keras.models นำเข้า Sequential จาก keras.layers นำเข้า Dense, Dropout, Flatten จาก keras.layers.convolutional นำเข้า Conv2D, MaxPooling2D จาก keras.utils นำเข้า np_utils จาก keras.datasets นำเข้า mnist # โหลดชุดข้อมูล MNIST (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() # การทำให้ข้อมูลเป็นมาตรฐาน X_train = X_train.astype ('float32') / 255 X_test = X_test.astype('float32') / 255 # แปลงป้ายกำกับเป็นหมวดหมู่ y_train = np_utils.to_categorical(y_train) y_test = np_utils.to_categorical(y_test) # สร้างโมเดล model = Sequential() model.add(Conv2D( 32 , (5, 5), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Flatten()) โมเดล เพิ่ม (หนาแน่น (128, การเปิดใช้งาน = 'relu')) model.add (หนาแน่น (10, การเปิดใช้งาน = 'softmax')) # การรวบรวมโมเดล model.compile (loss = 'categorical_crossentropy', เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ = 'adam', metrics = [' ความแม่นยำ']) # การฝึกโมเดล model.fit(X_train.reshape(-1, 28, 28, 1), y_train, validation_data=(X_test.reshape(-1, 28, 28, 1), y_test), ยุค =10 , batch_size=200) # คะแนนการประเมินความแม่นยำของโมเดล = model.evaluate(X_test.reshape(-1, 28, 28, 1), y_test, verbose=0) print("ความแม่นยำ: %.2f%%" % ( คะแนน [ 1]*100)) ``` โครงข่ายประสาทเทียมนี้ใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวนเพื่อจดจำตัวเลขในชุดข้อมูล MNIST หลังจากโหลดข้อมูลและปรับมาตรฐานแล้ว โมเดลจะถูกสร้างขึ้นด้วยเลเยอร์ Convolution หลายเลเยอร์ เลเยอร์ดาวน์แซมปลิง เลเยอร์เครือข่ายประสาทที่เชื่อมต่อโดยสมบูรณ์ และฟังก์ชันการเปิดใช้งาน softmax เพื่อส่งออกการทำนายความน่าจะเป็น สุดท้ายจะมีการประเมินความแม่นยำของแบบจำลอง โปรดจำไว้ว่านี่เป็นเพียงตัวอย่างหนึ่งของโครงข่ายประสาทเทียมแบบง่ายที่สามารถเขียนด้วยภาษา Python ได้ และมีวิธีการ เลเยอร์ และพารามิเตอร์อื่นๆ อีกมากมายที่สามารถใช้ได้โดยขึ้นอยู่กับงานเฉพาะ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence