Для написания простой нейросети на Python можно использовать библиотеку Keras, основанную на фреймворке TensorFlow. Это простой и удобный способ создания и обучения нейросетей.

Вот пример простой нейросети, которая будет классифицировать изображения цифр из набора данных MNIST:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import to_categorical

# Загрузка данных
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# Преобразование данных
x_train = x_train.reshape((60000, 28 * 28))
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.reshape((10000, 28 * 28))
x_test = x_test.astype('float32') / 255
y_train = to_categorical(y_train)
y_test = to_categorical(y_test)

# Определение модели
model = Sequential()
model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(28 * 28,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

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

# Обучение модели
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=128)

# Оценка точности модели
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)
```
Здесь мы загружаем набор данных MNIST и преобразуем его в подходящий для нейросети формат. Затем мы определяем модель, состоящую из двух слоев Dense (полносвязных слоев) и компилируем её, указав функцию потерь и оптимизатор. После этого мы обучаем модель на тренировочных данных и оцениваем её точность на тестовых данных.
หากต้องการเขียนโครงข่ายประสาทเทียมอย่างง่ายใน Python คุณสามารถใช้ไลบรารี Keras ซึ่งอิงตามเฟรมเวิร์ก TensorFlow นี่เป็นวิธีที่ง่ายและสะดวกในการสร้างและฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม นี่คือตัวอย่างของโครงข่ายประสาทเทียมแบบง่ายที่จะจัดประเภทรูปภาพตัวเลขจากชุดข้อมูล MNIST: ```python จาก keras.models import Sequential จาก keras.layers import Dense, Flatten จาก keras.datasets import mnist จาก keras.utils import to_categorical # โหลดข้อมูล (x_train , y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # การแปลงข้อมูล x_train = x_train.reshape((60000, 28 * 28)) x_train = x_train.astype('float32') / 255 x_test = x_test.reshape( (10,000, 28 * 28)) x_test = x_test.astype('float32') / 255 y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test) # โมเดลคำจำกัดความ model = Sequential() model.add(Dense (512, การเปิดใช้งาน = 'relu', input_shape = (28 * 28,))) model.add (หนาแน่น (10, การเปิดใช้งาน = 'softmax')) # รวบรวมโมเดล model.compile (ตัวเพิ่มประสิทธิภาพ = 'rmsprop', การสูญเสีย = 'categorical_crossentropy', metrics= ['ความแม่นยำ']) # การฝึกโมเดล model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=128) # การประเมินความแม่นยำของโมเดล test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test) print(' ทดสอบความแม่นยำ:', test_acc ) ``` ที่นี่เราโหลดชุดข้อมูล MNIST และแปลงเป็นรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับโครงข่ายประสาทเทียม จากนั้นเราจะกำหนดแบบจำลองที่ประกอบด้วยเลเยอร์หนาแน่นสองชั้น (เลเยอร์ที่เชื่อมต่อกันอย่างสมบูรณ์) และคอมไพล์ด้วยฟังก์ชันการสูญเสียและเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ หลังจากนั้น เราจะฝึกโมเดลเกี่ยวกับข้อมูลการฝึกและประเมินความแม่นยำของโมเดลจากข้อมูลการทดสอบ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence