Приближение функции на основе нейронных сетей
AI и машинное обучение
Проект реализует многослойный перцептрон (MLP) для аппроксимации сложных математических функций с использованием глубокого обучения. Модель предназначена для обучения и предсказания нелинейной функции с шумом, используя различные алгоритмы оптимизации, такие как SGD, Momentum, RMSprop и Adam.
Особенности:
- Индивидуальная реализация MLP: разработана нейронная сеть с нуля с использованием NumPy
- Множество техник оптимизации: реализованы различные алгоритмы оптимизации для повышения эффективности обучения
- Отслеживание потерь и R²: мониторинг производительности во время обучения с использованием среднеквадратичной ошибки (MSE) и R²
- Визуализация и анализ: создание 3D-графиков и кривых обучения для оценки производительности модели
- Сохранение модели: возможность сохранения и загрузки обученных моделей для воспроизводимости
Этот проект демонстрирует мою способность строить, обучать и анализировать модели глубокого обучения без использования высокоуровневых библиотек, таких как TensorFlow или PyTorch, показывая глубокое понимание нейронных сетей на фундаментальном уровне
Особенности:
- Индивидуальная реализация MLP: разработана нейронная сеть с нуля с использованием NumPy
- Множество техник оптимизации: реализованы различные алгоритмы оптимизации для повышения эффективности обучения
- Отслеживание потерь и R²: мониторинг производительности во время обучения с использованием среднеквадратичной ошибки (MSE) и R²
- Визуализация и анализ: создание 3D-графиков и кривых обучения для оценки производительности модели
- Сохранение модели: возможность сохранения и загрузки обученных моделей для воспроизводимости
Этот проект демонстрирует мою способность строить, обучать и анализировать модели глубокого обучения без использования высокоуровневых библиотек, таких как TensorFlow или PyTorch, показывая глубокое понимание нейронных сетей на фундаментальном уровне