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Pythonでシンプルなニューラルネットワークを書く方法は？
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Pythonで簡単なニューラルネットワークを書くには、TensorFlowフレームワークをベースにしたKerasライブラリを使うことができる。これは、ニューラルネットワークを作成し、訓練するための簡単で便利な方法です。

以下は、MNISTデータセットから数字の画像を分類する簡単なニューラルネットワークの例です：
```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)
```。
ここではMNISTデータセットをダウンロードし、ニューラルネットワークに適した形式に変換します。次に、2つのDense層（完全連結層）からなるモデルを定義し、損失関数と最適化器を指定してコンパイルする。その後、訓練データでモデルを訓練し、テストデータでその精度を評価する。