واجب عملي من منهج الذكاء الاصطناعي للمبتدئين.
باستخدام الكود الذي قمنا بتطويره في هذا الدرس لتصنيف ثنائي لأرقام MNIST المكتوبة بخط اليد، قم بإنشاء مصنف متعدد الفئات يكون قادرًا على التعرف على أي رقم. احسب دقة التصنيف على مجموعة بيانات التدريب والاختبار، واطبع مصفوفة الالتباس.
- لكل رقم، قم بإنشاء مجموعة بيانات لمصنف ثنائي "هذا الرقم مقابل جميع الأرقام الأخرى".
- قم بتدريب 10 perceptrons مختلفة للتصنيف الثنائي (واحد لكل رقم).
- قم بتعريف دالة تقوم بتصنيف الرقم المُدخل.
تلميح: إذا قمنا بدمج أوزان جميع perceptrons العشرة في مصفوفة واحدة، فيمكننا تطبيق جميع perceptrons العشرة على الأرقام المُدخلة من خلال عملية ضرب مصفوفة واحدة. الرقم الأكثر احتمالاً يمكن تحديده فقط من خلال تطبيق عملية
argmaxعلى الناتج.
ابدأ العمل بفتح PerceptronMultiClass.ipynb
إخلاء المسؤولية:
تمت ترجمة هذا المستند باستخدام خدمة الترجمة الآلية Co-op Translator. بينما نسعى لتحقيق الدقة، يرجى العلم أن الترجمات الآلية قد تحتوي على أخطاء أو معلومات غير دقيقة. يجب اعتبار المستند الأصلي بلغته الأصلية هو المصدر الموثوق. للحصول على معلومات حساسة أو هامة، يُوصى بالاستعانة بترجمة بشرية احترافية. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسيرات خاطئة تنشأ عن استخدام هذه الترجمة.