¡Por supuesto! A continuación te presento un ejemplo básico de cómo crear una red neuronal sencilla utilizando la biblioteca Keras de Python:

python

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

# Definir el modelo
model = Sequential()
model.add(Dense(8, input_dim=4, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# Compilar el modelo
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# Entrenar el modelo
model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10)

# Evaluar el modelo
scores = model.evaluate(X_test, y_test)
print("\n%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))
En este ejemplo, estamos utilizando una red neuronal con dos capas ocultas, la primera con 8 nodos y la función de activación 'relu', y la segunda con 1 nodo y la función de activación 'sigmoid'. También estamos utilizando la función de pérdida 'binary_crossentropy' y el optimizador 'adam' para compilar el modelo.

En la línea model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10) estamos entrenando el modelo con los datos de entrenamiento, con un total de 150 épocas y un tamaño de lote de 10.

Finalmente, en la línea scores = model.evaluate(X_test, y_test) estamos evaluando el modelo con los datos de prueba y obteniendo la precisión de la clasificación.

Ten en cuenta que este es solo un ejemplo básico y que se pueden hacer muchas variaciones y ajustes en la arquitectura de la red neuronal para adaptarla a diferentes problemas y conjuntos de datos.
แน่นอน! นี่คือตัวอย่างพื้นฐานของวิธีสร้าง Neural Network อย่างง่ายโดยใช้ไลบรารี Keras ใน Python: python จาก keras.models import Sequential จาก keras.layers import Dense # Define the model model = Sequential() model.add(Dense(8 , input_dim =4, การเปิดใช้งาน = 'relu')) model.add (หนาแน่น (1, การเปิดใช้งาน = 'sigmoid')) # รวบรวมโมเดล model.compile (loss = 'binary_crossentropy', เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ = 'adam', เมตริก = [ 'ความแม่นยำ ']) # ฝึกโมเดล model.fit(X_train, y_train, epochs=150, bat_size=10) # ประเมินคะแนนโมเดล = model.evaluate(X_test, y_test) print("\n%s: %.2f %% " % (model.metrics_names[1], Scores[1]*100)) ในตัวอย่างนี้ เรากำลังใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่มีการซ่อนสองชั้น เลเยอร์แรกมี 8 โหนดและฟังก์ชันการเปิดใช้งาน 'relu' และเลเยอร์ที่สองที่มี 1 โหนดและฟังก์ชันการเปิดใช้งาน 'sigmoid' นอกจากนี้เรายังใช้ฟังก์ชันการสูญเสีย 'binary_crossentropy' และเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ 'adam' เพื่อรวบรวมโมเดล ในบรรทัด model.fit(X_train, y_train, epochs=150,atch_size=10) เรากำลังฝึกโมเดลด้วยข้อมูลการฝึก โดยมีทั้งหมด 150 epochs และขนาดแบตช์เท่ากับ 10 สุดท้าย ในบรรทัด Scores = model .evaluate(X_test, y_test) เรากำลังประเมินโมเดลด้วยข้อมูลการทดสอบและรับความแม่นยำในการจำแนกประเภท โปรดทราบว่านี่เป็นเพียงตัวอย่างพื้นฐาน และสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทเทียมสามารถเปลี่ยนแปลงและปรับแต่งได้มากมาย เพื่อปรับให้เข้ากับปัญหาและชุดข้อมูลที่แตกต่างกัน
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence