Metadata-Version: 2.1
Name: seciva
Version: 0.1.1
Summary: Реализация многослойной нейронной сети на python
Home-page: https://github.com/kovalevich/seciva
Author: Евгений Ковалевич
Author-email: evgen.kovalevich@gmail.com
License: UNKNOWN
Platform: UNKNOWN
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Requires-Python: >=3.8
Description-Content-Type: text/markdown

# Seciva - реализация многослойной нейронной сети на Python
## Установка
Для работы с нейронной сетью скопируйте репозиторий на локальный компьютер и установите необходимые зависимости с помощью комманд:

`git clone git@github.com:kovalevich/seciva.git`
`pip install -r requirements.txt`

## Как это работает
Приведенный пример - создание простой нейросети с входным слоем (2 входа), выходным (1 выход) и промежуточным слоем (10 нейронов)

```python
from classes.seciva import Seciva

if __name__ == '__main__':

    # создаем экземпляр класс нейронной сети
    # в качестве параметров передам список слоёв сети с количеством нейронов в каждом слое
    s = Seciva([2, 10, 1])

    # входные и выходные данные для обучения
    in_ = [[0, 1], [0, 0], [0, 1], [1, 1]]
    out_ = [[1], [0], [1], [1]]

    # тренировка сети по тренировочным данным на 100000 итераций
    s.train(input_data=in_, output_data=out_, iterations=100000)

    # проверяем результаты тренировки
    print(s.solution(in_))
```

