Курсы по созданию нейросетей и машинному обучению: https://courses.rcppe.ru/page/12

Исходный код: https://colab.research.google.com/drive/1VkUmOeyDlZ6TlRldlQzfiJj-L8T2PJk8

Датасет (обучающий набор данных): https://drive.google.com/file/d/1KYyrbuQ4FZd5ikHtkEOBDTtDz-EjXF0v/view

Многослойный перцептрон (MLP) - это тип искусственной нейронной сети, состоящий из нескольких слоев нейронов, соединенных друг с другом. Его архитектура включает входной слой, один или несколько скрытых слоев и выходной слой. Каждый нейрон в одном слое соединен со всеми нейронами следующего слоя с помощью взвешенных связей, а активационные функции, такие как ReLU, сигмоидная или tanh, используются для внесения нелинейности в модель. Входной слой получает данные, скрытые слои выполняют преобразование и обучение на основе весов, а выходной слой формирует итоговый результат, например, класс в задаче классификации или числовое значение в задаче регрессии.

В созданном примере многослойный перцептрон применяется для решения задачи машинного обучения в медицинской отрасли для постановки диагноза. Исходные данные обрабатываются входным слоем, затем проходят через скрытые слои, где нейроны вычисляют взвешенную сумму входов и применяют функцию активации, а затем передаются в выходной слой, который формирует итоговый прогноз. В ходе обучения используется обратное распространение ошибки и метод градиентного спуска для корректировки весов связей и улучшения точности модели.

В примере представлена медицинская нейросеть, предназначенная для диагностики артериального давления. Она использует многослойный перцептрон (MLP) с тремя слоями: входным, скрытым и выходным. Входными параметрами являются два числовых значения, относящиеся к показателям систолического и диастолического давления.

Модель обучается на тренировочных данных, содержащих примеры нормального давления, гипотонии и гипертензии. В качестве активационной функции используется сигмоида, что позволяет интерпретировать выходные значения как вероятности принадлежности к тому или иному классу. В ходе обучения применяется алгоритм обратного распространения ошибки, корректирующий веса связей между слоями.

После обучения модель способна классифицировать новые входные данные, определяя, попадают ли они в категорию нормы, гипотонии или гипертензии. Если выходное значение ниже 0.15, ставится диагноз гипотонии, если в диапазоне от 0.15 до 0.8 — норма, а если выше 0.8 — гипертензия.

Реализованная нейросеть демонстрирует применение многослойного перцептрона в области медицинской диагностики, помогая автоматически классифицировать состояние пациента на основе входных данных.

Источник: drive.google.com

Комментарии: