Sıfırdan Sinir Ağı Oluşturma
Bu yazımızda sıfırdan bir sinir ağı kuracağız. Ünlü MNIST veri setini kullanarak elle yazılmış rakamları tanıması için eğiteceğiz. Ağımızı oluşturmak için NumPy ve temel Python kullanacağız (Keras veya TensorFlow gibi üst düzey kütüphaneler yok). scikit-learn kullanacağız, ancak sadece MNIST verilerini almak ve modelimizi oluşturulduktan sonra değerlendirmek için. Mümkün olan en basit “ağ” ile başlayacağız: sadece 0 rakamını tanıyan tek bir düğüm. Bu aslında sadece lojistik regresyonun bir uygulamasıdır. Ancak, işler daha karmaşık hale gelmeden önce bazı temel bileşenleri çalıştırmamıza yardımcı olacaktır. Sonra bunu tek gizli katmana sahip bir ağa genişleteceğiz, ardından 0 - 9 arasındaki tüm rakamları tanımak için bir softmax ekleyeceğiz. Bu bize %92 doğruluk oranına sahip bir rakam tanıyıcısı verir ve bizi 1985 teknolojisinin en ileri noktasına getirir. 1. MNIST Veri Seti MNIST, her biri 28 x 28 boyutlarında, gri tonlarında 0 ila 255 arasında piksel değerlerine sahip 70.000 adet...