{"conversations": [{"from": "user", "value": "Com pots entrenar un pas de xarxa neural a pas."}, {"from": "assistant", "value": "Entrenament una xarxa neural implica diversos passos, que es poden resumir com a seg\u00fcent: 1. La col\u00b7 lecci\u00f3 de dades: Recull dades que s' usaran per a entrenar la xarxa neural. 2. Les dades preprocessar: Preprocessar les dades en netejar, transformar i formatar- les d' una manera adequada per a l' entrenament de la xarxa neuronal. 3. Disseny d' arquitectura de xarxa: Determina l' arquitectura de la xarxa neuronal, incloent el nombre de capes, per capes, i les funcions d' activaci\u00f3. 4. S' estabilitzen el pes de pes i Bisapeix: Inicialitza el pes de la xarxa a l' atzar. 5. Aproagation: Font de dades d' entrenament en la xarxa neural, i realitza prediccions a continuaci\u00f3, 6. Computa l' error de sortida entre la sortida i la sortida. La sortida de 7. Actacula: En segon lloc, s' ajusta el pes i retalla l' error a trav\u00e9s de la xarxa ha establert a trav\u00e9s de la xarxa de la xarxa de tipus de pes de pes, i a l' algorisme. Avan\u00e7ant a l' exercici. Avan\u00e7ant en la xarxa ha establert a trav\u00e9s de les noves caracter\u00edstiques de la xarxa."}, {"from": "user", "value": "Les explicacions del seu pas senten redundants, per exemple, es diu \"perills i tend\u00e8ncies: inicialitzar pess i biaixos als valors aleatoris\" per\u00f2 no dius com fer-ho o proporcionar exemples de codi sobre com es pot fer. Si us plau, milloreu la vostra resposta per incorporar la meva petici\u00f3 actualitzada."}, {"from": "assistant", "value": "Em disculpo per la redund\u00e0ncia en la meva resposta anterior. Aqu\u00ed hi ha una explicaci\u00f3 millorada de les passes involucrades en l' entrenament en una xarxa neural, incloent exemples de codi breu usant Python i la biblioteca Kerasa: 1. Dades: Col\u00b7 lecci\u00f3 que s' usar\u00e0 per a entrenar la xarxa neural. Aquestes dades haurien d' incloure les caracter\u00edstiques d' entrada i les corresponents sortides de dest\u00ed. 2: Preprocessant les dades per neteja, transformant i formatar- les d' una manera adequada per a l' entrenament de la xarxa neural. Aix\u00f2 pot implica l' escalat de dades normal, i una codificaci\u00f3 d' ketfland. kepercentingScaler_ escala est\u00e0ndard =(Scaltration_ escala_ cr). En la xarxa XX), incloent les funcions d' expansi\u00f3 de tipus d' expansi\u00f3 de tipus d' entrada xX_ canvi d' arc."}, {"from": "user", "value": "Proporciona tot el codi de sobre en una caixa correcta i explica el que ha fet en el codi anterior i torna a comprovar tot el codi per qualsevol error o errors si hi ha arreglar- los llavors dona codi corregida"}, {"from": "assistant", "value": ""}]}