Для искусственных нейронных сетей (ИНС) с scikit-learn (sklearn) обычно используются библиотеки NumPy, scikit-learn и Keras. Эти библиотеки предоставляют широкий спектр инструментов и функций для создания и обучения ИНС. Вот несколько методов, связанных с каждой библиотекой:

1. NumPy: NumPy — это фундаментальная библиотека для научных вычислений на Python. Он обеспечивает поддержку больших многомерных массивов и матриц, а также набор математических функций. Некоторые часто используемые методы в NumPy для ИНС включают:

   • np.array(): создает массив NumPy из списка или кортежа Python.
   • np.dot(): выполняет умножение матриц или скалярное произведение между массивами.
   • np.random(): генерирует случайные числа или массивы для инициализации весов и смещений в ИНС.

2. scikit-learn: Scikit-learn — это мощная библиотека машинного обучения, включающая различные алгоритмы и инструменты для задач классификации, регрессии и кластеризации. Он также предоставляет функциональные возможности для построения ИНС. Некоторые соответствующие методы scikit-learning для ИНС:

   • sklearn.neural_network.MLPClassifier: реализует классификатор многоуровневого перцептрона (MLP).
   • sklearn.neural_network.MLPRegressor: реализует регрессор MLP.
   • sklearn.preprocessing.StandardScaler: масштабирует входные объекты так, чтобы они имели нулевое среднее значение и единичную дисперсию, что часто необходимо для ИНС.

3. Keras: Keras — это API нейронных сетей высокого уровня, который работает поверх других платформ глубокого обучения, таких как TensorFlow или Theano. Это упрощает процесс построения и обучения ИНС. Некоторые важные методы Keras для ИНС включают:

   • keras.models.Sequential: позволяет последовательное наложение слоев для построения ИНС.
   • keras.layers.Dense: представляет полностью связный слой в ИНС.
   • keras.activations: предоставляет различные функции активации, такие как ReLU, sigmoid или softmax.