كيف يمكن استخدام Swift لتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي؟ هل يمكنك تقديم مثال لمقتطف التعليمات البرمجية لبناء شبكة عصبية؟
على سبيل المثال، إليك تنفيذ Swift لشبكة عصبية بسيطة باستخدام مكتبة TensorFlow:
استيراد TensorFlow
// تحديد النموذج
بناء الشبكة العصبية: الطبقة {
    فار Layer1 = كثيف <Float> (حجم الإدخال: 2، حجم الإخراج: 10، التنشيط: relu)
    فار Layer2 = كثيف <Float> (حجم الإدخال: 10، حجم الإخراج: 1، التنشيط: relu)
    
    @قابل للتفاضل
    func callAsFunction(_ input: Tensor<Float>) -> Tensor<Float> {
        دع h1 = الطبقة 1 (الإدخال)
        طبقة العودة 2 (h1)
    }
}
// تحديد وظيفة الخسارة
funcmeanSquaredError(المتوقع: Tensor<Float>، المتوقع: Tensor<Float>) -> Tensor<Float> {
    العودة (متوقعة - متوقعة).squared().mean()
}
// تحديد المحسن
مُحسِّن var = SGD<NeuralNetwork, Float>(معدل التعلم: 0.01)
// تدريب النموذج
نموذج فار = الشبكة العصبية ()
دع الإدخال = Tensor<Float>([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
دعونا نتوقع = Tensor<Float>([[0]، [1]، [1]، [0]])
ل _ في 1...1000 {
    Let (loss, grad) = valueWithGradient(at: model) { model -> Tensor<Float> in
        دع التنبؤ = النموذج (الإدخال)
        إرجاع متوسط ​​الخطأ (المتوقع: المتوقع، المتوقع: المتوقع)
    }
    محسن.update(&model.allDifferentiableVariables، على طول: غراد)
}
// اختبر النموذج
دع testInput = Tensor<Float>([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
دع testOutput = نموذج (testInput)
طباعة (اختبار الإخراج)
يستخدم هذا التنفيذ شبكة عصبية للتعلم من البيانات المدخلة والتنبؤ بالبيانات الجديدة. كيف يمكن تعديل هذا الكود لإضافة المزيد من الطبقات أو تغيير وظيفة التنشيط؟
{"source": "evol_instruct", "kind": "synthetic", "evolved_from": null}