wtukatyr/blog
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

neural network

Browse Source
This commit is contained in:
Basyrov Rustam
2025-05-12 21:01:19 +03:00
parent b71d1d4809
commit 8af5a68a39
1 changed files with 26 additions and 0 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

26
docs/maths/type-pred.md
View File

@@ -97,8 +97,34 @@ Python для работы. Эти подробности я опустил, и
## Пайплайн обучения нейросети ## Пайплайн обучения нейросети
**Нюанс обучения нейросети**: так как получившиеся матрицы вышли очень
неравномерными, дополнительно они были сглажены *фильтром Гаусса*.
<!-- Вставить ссылку -->
Для обучения нейросети необходимо создать матрицу меток. Так как
предполагается, что нейросеть будет предсказывать различные типы
файлов, то матрица меток будет иметь размер `M*NxM`, где:
- `M` -- количество типов файлов
- `N` -- количество файлов в одном типе (берется минимальное из всех,
чтобы обучение было равномерным)
Для разбиения на тренировочную и обучающию выборки отлично подходит
функция `train_test_split` из модуля `sklearn.model_selection`.
Сам перцептрон будет иметь следующую архитектуру:
1. На входном слое будет 65536 нейронов (`256х256`). Функцией активации
будет `ReLu`-функция.
2. Скрытый слой будет иметь 512 нейронов и `sigmoid`-функцию активации.
3. На выходе будет столько нейронов, сколько типов файлов нужно будет
предсказать.
## Результаты и картинки ## Результаты и картинки
## Выводы
## Источники ## Источники
1. [https://ru.wikipedia.org/wiki/Executable_and_Linkable_Format](https://ru.wikipedia.org/wiki/Executable_and_Linkable_Format) 1. [https://ru.wikipedia.org/wiki/Executable_and_Linkable_Format](https://ru.wikipedia.org/wiki/Executable_and_Linkable_Format)