Описание темы работы, актуальности, целей, задач, новизны, тем, содержащихся внутри работы. Контент доступен только автору оплаченного проекта

В этом разделе будут рассмотрены основные понятия, связанные с нейронными сетями. Обозначим ключевые компоненты архитектуры нейронной сети, такие как входные и выходные слои, функции активации и процесс обучения. Также важным аспектом станет краткий обзор применения нейронных сетей в современных технологиях, что подчеркивает их актуальность. Контент доступен только автору оплаченного проекта

В этом разделе будет подробно рассмотрена структура класса NeuralNetwork, включая параметры и методы. Обсуждение будет сосредоточено на том, какие атрибуты должны быть включены в класс для успешного выполнения его задач, включая инициализацию весов и смещения, а также методы обучения и предсказания. Контент доступен только автору оплаченного проекта

В этом разделе будет объяснен процесс инициализации весов и смещения в классе NeuralNetwork. Будут рассмотрены различные методы инициализации (такие как случайная инициализация) и их влияние на эффективность обучения модели. Пояснение приведет к пониманию выбора функций активации в следующем разделе. Контент доступен только автору оплаченного проекта

В данном разделе будут описаны основные функции активации (например, сигмоидная, ReLU) и их роль в работе нейронной сети. Обсуждение будет включать аспекты выбора конкретной функции активации для задачи предсказания поступающих данных. Этот анализ подготовит читателя к пониманию процесса обучения модели. Контент доступен только автору оплаченного проекта

Этот раздел сосредоточен на процессе обучения созданной модели, включая подачу тренировочных данных на вход сети, выполнение прямого прохода (forward propagation) и обратного (backpropagation). Будет объяснено, как происходит корректировка весов на основе ошибочных предсказаний для минимизации потерь. Контент доступен только автору оплаченного проекта

В данном разделе будет представлен процесс тестирования обученной модели на различных тестовых данных для оценки качества предсказаний. Также будут описаны метрики для анализа производительности нейронной сети, что позволит комплексно оценить эффективность разработки. Контент доступен только автору оплаченного проекта

В этом разделе будет выполнен детальный анализ итоговых результатов работы разработанной модели путём сравнения фактических значений с предсказанными значениями. Обсуждение включает пути для возможного улучшения производительности сети через изменения в архитектуре или параметрах обучения. Контент доступен только автору оплаченного проекта

Описание результатов работы, выводов. Контент доступен только автору оплаченного проекта

Список литературы. Контент доступен только автору оплаченного проекта