Как написать простую нейросеть на Python?
Для написания простой нейросети на Python можно использовать библиотеку Keras, основанную на фреймворке TensorFlow. Это простой и удобный способ создания и обучения нейросетей.

Вот пример простой нейросети, которая будет классифицировать изображения цифр из набора данных MNIST:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import to_categorical

# Загрузка данных
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# Преобразование данных
x_train = x_train.reshape((60000, 28 * 28))
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.reshape((10000, 28 * 28))
x_test = x_test.astype('float32') / 255
y_train = to_categorical(y_train)
y_test = to_categorical(y_test)

# Определение модели
model = Sequential()
model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(28 * 28,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# Компиляция модели
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Обучение модели
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=128)

# Оценка точности модели
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)
```
Здесь мы загружаем набор данных MNIST и преобразуем его в подходящий для нейросети формат. Затем мы определяем модель, состоящую из двух слоев Dense (полносвязных слоев) и компилируем её, указав функцию потерь и оптимизатор. После этого мы обучаем модель на тренировочных данных и оцениваем её точность на тестовых данных.
Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.

### Instruction:

Как написать простую нейросеть на Python?

### Response:

Для написания простой нейросети на Python можно использовать библиотеку Keras, основанную на фреймворке TensorFlow. Это простой и удобный способ создания и обучения нейросетей.

Вот пример простой нейросети, которая будет классифицировать изображения цифр из набора данных MNIST:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import to_categorical

# Загрузка данных
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# Преобразование данных
x_train = x_train.reshape((60000, 28 * 28))
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.reshape((10000, 28 * 28))
x_test = x_test.astype('float32') / 255
y_train = to_categorical(y_train)
y_test = to_categorical(y_test)

# Определение модели
model = Sequential()
model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(28 * 28,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# Компиляция модели
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Обучение модели
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=128)

# Оценка точности модели
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)
```
Здесь мы загружаем набор данных MNIST и преобразуем его в подходящий для нейросети формат. Затем мы определяем модель, состоящую из двух слоев Dense (полносвязных слоев) и компилируем её, указав функцию потерь и оптимизатор. После этого мы обучаем модель на тренировочных данных и оцениваем её точность на тестовых данных.
