Как можно реализовать нейронную сеть без использования библиотек?

Для реализации нейронной сети без использования библиотек вам потребуется создать классы для нейрона, слоя и сети. Вот примерные шаги, которые вы можете предпринять для каждого класса:

1. Класс `neuron`:
   - Создайте класс `neuron` с приватными переменными для хранения весов нейрона и его смещения
   - Реализуйте метод активации нейрона, который будет вычислять выходное значение нейрона на основе входных данных и весов с использованием выбранной функции активации (например, сигмоида или гиперболический тангенс)
   - Реализуйте метод обратного распространения ошибки, который будет обновлять веса нейрона на основе полученной ошибки и скорости обучения

2. Класс `layer`:
   - Создайте класс `layer` с приватными переменными для хранения нейронов слоя
   - Реализуйте метод прямого распространения, который будет вычислять выходные значения нейронов слоя на основе входных данных и их весов
   - Реализуйте метод обратного распространения ошибки, который будет передавать ошибку следующему слою и обновлять веса нейронов текущего слоя

3. Класс `network`:
   - Создайте класс `network` с приватными переменными для хранения слоев сети
   - Реализуйте метод прямого распространения ошибки, который будет вычислять выходные значения сети на основе входных данных и весов всех слоев
   - Реализуйте метод обучения, который будет принимать обучающие данные, передавать их через слои и обновлять веса всех нейронов на основе полученной ошибки

Затем вы можете использовать классы `neuron`, `layer` и `network` для создания и обучения вашей нейронной сети. Эта реализация позволит вам полностью контролировать архитектуру и обучение нейронной сети без использования сторонних библиотек.

Найти исходники и использовать их в качестве отправной точки. Если сеть состоит из одного скрытого слоя, обратное распространение ошибки (backpropagation) несложно. Однако, если в сети несколько слоев, вычисление градиента становится сложнее из-за применения правила цепочки (chain rule). Слой состоит из функции активации, параметров и выходной размерности. Внутри слоя используется функция активации (activation_fumction), которая применяется к результату умножения входной матрицы (A) на случайно инициализированную матрицу весов (W) с правильными размерностями. Размерность выхода слоя определяется переданным параметром (output_size). Следующим шагом является поэлементное сложение с вектором (b), который также инициализируется случайным образом. Операция "dot" представляет матричное умножение. Модель (Model) представляет из себя коллекцию слоев и имеет методы "compile" для указания функции потерь и наблюдаемых метрик и "fit" для обучения, принимающий параметры, такие как размер батчей (batch) и количество эпох (epochs). Однако, перед глубоким погружением в детали, рекомендуется найти более подробное руководство, так как объяснение сложно и сильно зависит от количества слоев. Backpropagation на нескольких слоях действительно является сложным моментом и требует глубокого понимания.