Wie erstelle ich ein einfaches Neuronales Netz in Python?
Eine Möglichkeit wäre die von Google entwickelte Libary TensorFlow zu nutzen, hier ein Codebeispiel:

import tensorflow as tf

#Das ist unser Trainingsset
x_train = [0,1,2,3,4,5,8,10]
y_train = [0,1,4,9,16,25,64,100]

#Das ist der Datensatz, der zur Überprüfung genutzt wird
x_test = [6,7,11,13]
y_test = [36,49,121,169]


#Hier wird das Neurale Netz mit seinen schichten und der dazugehörigen Aktivierungsfunktion definiert
model = tf.keras.models.Sequential([
#Dies ist die erste Schicht, die auch als Eingabe der äußeren Daten dient. "input_shape=[1]" dient dazu, dass eine einzelne Zahl als Eingang benutzt wird. Die 2 als Parameter ist die Anzahl der                       #Knoten in der Schicht
		tf.keras.layers.Dense(2,input_shape=[1],activation='tanh'),
		tf.keras.layers.Dense(4,activation='relu'),
		tf.keras.layers.Dense(2,activation='relu'),
#Die letzte Schicht dient als Ausgabe und muss wie auch die Eingabe mit der oben definierten daten liste übereinstimmen
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

#Hier wird das Model mit den dazugehörigen Optimizer kompiliert, außerdem wird die Messung des Fehlers hier bestimmt
model.compile(optimizer='adam',
		loss='mean_squared_error',
		metrics=['accuracy']
)

#Um das Modeln an dem Datensatz zu trainieren, führen wir die .fit Methode aus. Dieser übergeben wir die Trainingsdaten und wie viele Durchläufe sie machen soll (epochs)
model.fit(x_train,y_train,epochs=500)
#Wenn alles fertig ist, können wir unser Modell mit der .evaluate Methode testen, dabei bekommen wir eine Art prozentuale Genauigkeit als Ausgabe
model.evaluate(x_test,y_test)
#Zum Schluss speichern wir das Modell
model.save("model")
Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.

### Instruction:

Wie erstelle ich ein einfaches Neuronales Netz in Python?

### Response:

Eine Möglichkeit wäre die von Google entwickelte Libary TensorFlow zu nutzen, hier ein Codebeispiel:

import tensorflow as tf

#Das ist unser Trainingsset
x_train = [0,1,2,3,4,5,8,10]
y_train = [0,1,4,9,16,25,64,100]

#Das ist der Datensatz, der zur Überprüfung genutzt wird
x_test = [6,7,11,13]
y_test = [36,49,121,169]


#Hier wird das Neurale Netz mit seinen schichten und der dazugehörigen Aktivierungsfunktion definiert
model = tf.keras.models.Sequential([
#Dies ist die erste Schicht, die auch als Eingabe der äußeren Daten dient. "input_shape=[1]" dient dazu, dass eine einzelne Zahl als Eingang benutzt wird. Die 2 als Parameter ist die Anzahl der                       #Knoten in der Schicht
		tf.keras.layers.Dense(2,input_shape=[1],activation='tanh'),
		tf.keras.layers.Dense(4,activation='relu'),
		tf.keras.layers.Dense(2,activation='relu'),
#Die letzte Schicht dient als Ausgabe und muss wie auch die Eingabe mit der oben definierten daten liste übereinstimmen
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

#Hier wird das Model mit den dazugehörigen Optimizer kompiliert, außerdem wird die Messung des Fehlers hier bestimmt
model.compile(optimizer='adam',
		loss='mean_squared_error',
		metrics=['accuracy']
)

#Um das Modeln an dem Datensatz zu trainieren, führen wir die .fit Methode aus. Dieser übergeben wir die Trainingsdaten und wie viele Durchläufe sie machen soll (epochs)
model.fit(x_train,y_train,epochs=500)
#Wenn alles fertig ist, können wir unser Modell mit der .evaluate Methode testen, dabei bekommen wir eine Art prozentuale Genauigkeit als Ausgabe
model.evaluate(x_test,y_test)
#Zum Schluss speichern wir das Modell
model.save("model")
