uneiaen50lignesdecode
Différences
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uneiaen50lignesdecode [2019/11/15 15:31] – créée joseph | uneiaen50lignesdecode [2020/12/27 12:30] (Version actuelle) – serge | ||
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Ligne 1: | Ligne 1: | ||
====== Une I.A. en 50 lignes de code ====== | ====== Une I.A. en 50 lignes de code ====== | ||
+ | <WRAP center round box 60% centeralign> | ||
+ | **{{tagpage> | ||
+ | </ | ||
+ | <WRAP center round box 60% centeralign> | ||
+ | **[[les_pages_intelligence_artificielle_en_details|Les Pages Intelligence Artificielle en détails]]** | ||
+ | </ | ||
- | Une intelligence artificielle qui reconnait | + | Une **intelligence artificielle** qui reconnaît |
- | Oui! | + | (sans tricher avec une librairie comme Tensorflow qui ferait le travail à notre place) |
- | L' | + | =====Possible ? Oui!===== |
+ | |||
+ | L' | ||
Résultat: | Résultat: | ||
Ligne 18: | Ligne 26: | ||
> Accuracy: 95.5 % | > Accuracy: 95.5 % | ||
- | < | + | La structure du réseau de neurones est la suivante: 4 couches: |
+ | |||
+ | * couche d' | ||
+ | * couche cachée: 100 | ||
+ | * couche cachée: 100 | ||
+ | * couche de sortie: 10 (la valeur la plus élevée donne le chiffre prédit par l' | ||
+ | |||
+ | < | ||
import numpy as np, cv2 | import numpy as np, cv2 | ||
def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) | def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) | ||
Ligne 52: | Ligne 67: | ||
A[k+1] = a | A[k+1] = a | ||
da = a - Y[:,[d]] | da = a - Y[:,[d]] | ||
- | for k in range(len(layers)-2, | + | for k in range(len(layers)-2, |
dz = da * activations_prime[k](A[k+1]) | dz = da * activations_prime[k](A[k+1]) | ||
dW = np.dot(dz, A[k].T) | dW = np.dot(dz, A[k].T) | ||
Ligne 68: | Ligne 83: | ||
</ | </ | ||
- | {{tag>ia deeplearning | + | ===== Comment tester cette I.A. sur votre propre chiffre scanné/ |
+ | |||
+ | |||
+ | A venir si ça intéresse des gens :) | ||
+ | |||
+ | {{tag> digitrecognition |
uneiaen50lignesdecode.1573831917.txt.gz · Dernière modification : 2019/11/15 15:31 de joseph