Aquí te muestro un ejemplo de código en Python usando Keras para crear una red neuronal que convierta grados Celsius en Fahrenheit sin darle la fórmula:

import numpy as np
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# Generamos datos de entrenamiento
train_data = np.array([[-40],[-32],[0],[32],[100]])
train_labels = np.array([[-40],[0],[32],[89.6],[212]])

# Definimos el modelo
model = Sequential()
model.add(Dense(1, input_dim=1, activation='linear'))

# Compilamos el modelo
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# Entrenamos el modelo
model.fit(train_data, train_labels, epochs=500, verbose=0)

# Evaluamos el modelo
test_data = np.array([[-20],[0],[20],[40],[60]])
results = model.predict(test_data)

# Imprimimos los resultados
for i in range(len(test_data)):
    print("{} grados Celsius son aproximadamente {} grados Fahrenheit".format(test_data[i][0], results[i][0]))

En este ejemplo, generamos algunos datos de entrenamiento, luego definimos un modelo de red neuronal de una sola capa utilizando Keras, compilamos el modelo, lo entrenamos con los datos de entrenamiento, y evaluamos el modelo con algunos datos de prueba. Finalmente, imprimimos los resultados para ver cómo el modelo se desempeña en la conversión de grados Celsius a Fahrenheit.

Es importante tener en cuenta que el modelo aprenderá a realizar la conversión de forma aproximada, pero no necesariamente dará un resultado exacto. La precisión dependerá de los datos de entrenamiento que se proporcionen y de la capacidad de la red neuronal para generalizar el patrón.
ที่นี่ฉันแสดงตัวอย่างโค้ดใน Python โดยใช้ Keras เพื่อสร้างโครงข่ายประสาทเทียมที่แปลงองศาเซลเซียสเป็นฟาเรนไฮต์โดยไม่ต้องให้สูตร: import numpy as np import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # We create ข้อมูลการฝึกอบรม train_data = np.array([[-40],[-32],[0],[32],[100]]) train_labels = np.array([[-40],[0],[32 ], [89.6],[212]]) # เรากำหนดโมเดล model = Sequential() model.add(Dense(1, input_dim=1, activation='linear')) # เราคอมไพล์โมเดล model.compile(loss ='mean_squared_error' , Optimizer='adam') # เราฝึกโมเดล model.fit(train_data, train_labels, epochs=500, verbose=0) # เราประเมินโมเดล test_data = np.array([[-20],[ 0],[20] ,[40],[60]]) ผลลัพธ์ = model.predict(test_data) # เราพิมพ์ผลลัพธ์สำหรับ i อยู่ในช่วง (len(test_data)): print("{} องศาเซลเซียสมีค่าประมาณ { } องศาฟาเรนไฮต์".format( test_data[i][0], results[i][0])) ในตัวอย่างนี้ เราสร้างข้อมูลการฝึก จากนั้นกำหนดโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมชั้นเดียวโดยใช้ Keras คอมไพล์โมเดล ฝึกมันเกี่ยวกับการฝึกอบรมข้อมูล และเราจะประเมินโมเดลด้วยข้อมูลทดสอบบางส่วน สุดท้าย เราจะพิมพ์ผลลัพธ์เพื่อดูว่าแบบจำลองมีประสิทธิภาพอย่างไรในการแปลงจากองศาเซลเซียสเป็นฟาเรนไฮต์ สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าโมเดลจะเรียนรู้ที่จะทำการแปลงโดยประมาณ แต่ไม่จำเป็นต้องให้ผลลัพธ์ที่แน่นอนเสมอไป ความแม่นยำจะขึ้นอยู่กับข้อมูลการฝึกอบรมที่ให้มาและความสามารถของโครงข่ายประสาทเทียมในการสรุปรูปแบบ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence