Материалы и методы. Анализ литературы по теме исследования, моделирование: разработка с нуля модели нейронной сети на языке Python (без заимствования чужого кода).
Результат. Изучена литература по нейронным сетям. Найдены и исследованы примеры простейших моделей нейронных сетей в Интернете. На основе примеров разработана собственная модель нейронной сети. Нейронная сеть обучена и протестирована. Описана работа созданной модели нейронной сети.
Сделаны следующие выводы. Разработана действующая модель простейшей нейронной сети с одним невидимым слоем, состоящим из одного нейрона. Модель успешно обучается на входных числовых данных, определяя закономерность между выходными и входными данными. Обучение производится путём автоматической адаптации весовых коэффициентов. Нейронная сеть протестирована на новых данных, не использованных в обучении, и она показала правильные ответы. На примере данной модели описаны устройство и принципы действия нейронной сети. Созданная модель нейронной сети, хоть и является упрощённой, но использует те же самые принципы, что и профессиональные нейронные сети, применяемые для решения реальных задач. Благодаря наглядности и простоте эта модель может использоваться в качестве обучающего пособия в учебных заведениях.
Использованные материалы:
1. Большая российская энциклопедия [Электронный ресурс]: [сайт]. URL: https://bigenc.ru (дата обращения: 28.12.2023).
2. Гафаров Ф.М., Галимянов А.Ф. Искусственные нейронные сети и приложения: учеб, пособие. Казань: Изд-во Казан, ун-та, 2018. 121 с.
3. Ильке Кандан Б. Как обучить нейронную сеть – полное руководство для начинающих [Электронный ресурс]: [сайт]. URL: https://hashdork.com/ (дата обращения: 22.12.2023).
4. Келлехер Джон Д. Глубокое обучение. Самый краткий и понятный курс. Москва: Бомбора, 2022. 160 с.
5. Нейронные сети: как работают и где используются [Электронный ресурс]:
[сайт]. URL: https://neural-networks.ru/blog/neyronnye-seti-kak-rabotayut-i-gde-ispolzuyutsya (дата обращения: 11.01.2024).
6. Павленко Д. Введение в машинное обучение и искусственные нейронные сети
[Электронный ресурс]: [сайт]. URL:
https://foobarl67.blogspot.com/2019/01/vvedeniye-v-mashinnoye-obucheniye-i-iskusstvennyye-neyronnyye-seti.html (дата обращения: 13.01.2024).
7. Ростовцев В.С. Искусственные нейронные сети: учебник. Киров: ВятГУ, 2014. 208 с.
8. Что такое нейронная сеть? /Amazon Web Services [Электронный ресурс]: [сайт].
URL: https://aws.amazon.com/ru/what-is/neural-network/ (дата обращения:
04.01.2024).
ВЫРАЩИВАНИЕ ЭКЗОТИЧЕСКИХ РАСТЕНИЙ В ДОМАШНИХ УСЛОВИЯХ
(GROWING EXOTIC PLANTS AT HOME)
Громов Ярослав Алексеевич, ученик 8 класса ЧУ СОШ “Олимп-Плюс”
Научный руководитель – Богачёва Анна Сергеевна
г. Москва, Россия, gromov yaroslav alekseevich@mail.ru
Экзотические растения – это растения, нехарактерные для данного района. Они обычно встречаются в ботанических садах, парках, где для них создаёт необходимые условия существования человек. В наше время экзотические для Центральной России растения в качестве выращиваемых приобретают всё большую популярность среди населения. Это и кактусы, и пальмы, и бананы, и многие другие растения.
Цель исследования – изучение особенностей процесса выращивания экзотических для Центральной России растений: ананаса, манго, авокадо.
Для достижения цели были поставлены следующие задачи:
1. Изучить литературу по вопросам выращивания в России экзотических растений в домашних условиях, особенностям их жизнедеятельности.
2. Создать условия для выращивания экзотических растений и вырастить манго, авокадо, ананас в домашних условиях;