Vai al contenuto principale

Blocchi

Salta Navigazione

Navigazione

  • Dashboard

    • Home del sito

    • Pagine del sito

      • I miei corsi

      • Tag

      • FileІнструкція для здобувачів освіти до вибору дисципл...

      • URLВибір дисциплін на 2025-2026 навчальний рік

      • URLВибір дисциплін на 2024-2025 навчальний рік

      • ForumНовини сайту

      • URLІнструкція - основи роботи з системою Moodle

      • URLЦИВІЛЬНИЙ ЗАХИСТ

      • CartellaНормативна база СЕЗН

      • URLВідновлення пароля

      • FileПам’ятка для користувача системи Moodle

      • FileСистема оцінки курсу

      • FeedbackОцінка якості курсу

    • I miei corsi

    • Corsi

      • Факультети, кафедри

        • Біологічний факультет

        • Економічний факультет

        • Журналістики факультет

        • Інженерний навчально-науковий інститут ім. Ю.М. По...

        • Іноземної філології факультет

        • Математичний факультет

          • Кафедра загальної математики

          • Кафедра загальної та прикладної фізики

          • Кафедра комп'ютерних наук

          • Кафедра прикладної математики і механіки

          • Кафедра програмної інженерії

            • archive

            • Методи інтелектуального аналізу даних

            • Алгоритми та структури даних (Прикладна математика)

            • Технології Big Data

            • Машинне навчання (Математичні основи машинного нав...

            • Проєктування та аналіз обчислювальних алгоритмів

            • C/к Сучасні СУБД (Плюта Н. В.)

            • 2 Програмне забезпечення наукових досліджень (магі...

            • Автоматизоване тестування (Кудін О.В.)

            • Автоматизоване тестування Web-додатків (Кудін О.В.)

            • Адміністрування комп'ютерних систем (Горбенко В.І.)

            • Алгебра та геометрія Дисципліна вільного вибору ст...

            • Нейронні системи і мережі

              • Introduzione

              • Змістовий модуль 1

                • URLЛекція 1. Нейронні мережі

                • URLКонспект. Лекція 1

                • CompitoЛабораторна робота №1. Багатошаровий перцептрон кл...

                • URLПрезентація №1. Глибинні нейронні мережі прямого п...

                • URLПрезентація №2. Навчання нейронних мереж

                • FileПрезентація №2. Навчання нейронних мереж

                • URLЛекція 2. Навчання нейронних мереж

                • URLКоментар до Л.р. №1

                • URLКоментар до Л.р. №1

                • URLПриклад затухаючого градієнта

                • URLКонспект. Згорткові мережі

              • Змістовий модуль 2

              • Змістовий модуль 3

              • Змістовий модуль 4

              • Змістовий модуль 5

              • Змістовий модуль 6

              • Змістовий модуль 7

              • Змістовий модуль 8

              • Індивідуальне завдання

              • Підсумковий контроль

          • Кафедра фундаментальної та прикладної математики

          • Практична підготовка математичного факультету

          • Інформація, Статистика Математичного факультету

        • Менеджменту факультет

        • Соціальної педагогіки та психології факультет

        • Соцiологiї та управлiння факультет

        • Факультет історії та міжнародних відносин

        • Факультет фізичного виховання, здоров'я та туризму

        • Філологічний факультет

        • Юридичний факультет

      • Аспірантура

      • Науково-технічна позашкільна освіта

      • Відділ доуніверситетської підготовки, профорієнтац...

      • Адміністративний розділ

      • Центр післядипломної освіти та професійних кваліфі...

      • Школа педагогічної майстерності

  • Chiudi
    Attiva/disattiva input di ricerca
  • Italiano ‎(it)‎
    • Русский ‎(ru)‎
    • Українська ‎(uk)‎
    • Deutsch ‎(de_old)‎
    • English ‎(de)‎
    • English ‎(en)‎
    • Español - Internacional ‎(es)‎
    • Français ‎(fr)‎
    • Italiano ‎(it)‎
    • Polski ‎(pl)‎
  • Login

Нейронні системи і мережі

Chiudi
Attiva/disattiva input di ricerca
Вибір дисциплін Minimizza Espandi
Вибір дисциплін Minimizza Espandi
Обрати дисципліни Статистика вибору дисциплін ВМУ
  1. Home
  2. Corsi
  3. Факультети, кафедри
  4. Математичний факультет
  5. Кафедра програмної інженерії
  6. Нейронні системи і мережі
  7. Змістовий модуль 1
  8. Лабораторна робота №1. Багатошаровий перцептрон кл...

Лабораторна робота №1. Багатошаровий перцептрон класифікації та регресії

Aggregazione dei criteri

Розробити мережу прямого поширення сигналу засобами бібліотеки Keras (приклад є в конспекті)

Розроблену мережу протестувати на наборах даних: 

MNIST 

https://github.com/MrDataScience/tutorials/blob/master/Data/MNIST/How%20To%20Import%20The%20MNIST%20Dataset%20Using%20Tensorflow.ipynb

IRIS

! Завдання для самостійної роботи з прикріпленого .pdf файла робити не потрібно.


  • NNLab1.pdf NNLab1.pdf
    12 febbraio 2023, 15:00
Attività precedente
Конспект. Лекція 1
Attività successiva
Презентація №1. Глибинні нейронні мережі прямого поширення сигналу
Riepilogo della conservazione dei dati
Ottieni l'app mobile