History

localizeflow[bot] 3c760d21ff chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 201 changes)		2026-01-30 02:29:36 +00:00
..
PerceptronMultiClass.ipynb	🌐 Update translations via Co-op Translator	2025-08-29 16:53:37 +00:00
README.md	chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 201 changes)	2026-01-30 02:29:36 +00:00

README.md

Více-třídní klasifikace s perceptronem

Laboratorní úkol z AI for Beginners Curriculum.

Úkol

Pomocí kódu, který jsme vyvinuli v této lekci pro binární klasifikaci ručně psaných číslic MNIST, vytvořte více-třídní klasifikátor, který bude schopen rozpoznat jakékoli číslo. Vypočítejte přesnost klasifikace na trénovacím a testovacím datasetu a zobrazte matici záměn.

Tipy

Pro každé číslo vytvořte dataset pro binární klasifikátor „toto číslo vs. všechna ostatní čísla“
Natrénujte 10 různých perceptronů pro binární klasifikaci (jeden pro každé číslo)
Definujte funkci, která bude klasifikovat vstupní číslo

Tip: Pokud zkombinujeme váhy všech 10 perceptronů do jedné matice, měli bychom být schopni aplikovat všech 10 perceptronů na vstupní čísla jedním maticovým násobením. Nejpravděpodobnější číslo pak můžeme najít jednoduše použitím operace argmax na výstupu.

Výchozí notebook

Začněte laboratorní úkol otevřením PerceptronMultiClass.ipynb

Prohlášení:
Tento dokument byl přeložen pomocí služby pro automatický překlad Co-op Translator. I když se snažíme o přesnost, mějte prosím na paměti, že automatické překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Původní dokument v jeho původním jazyce by měl být považován za závazný zdroj. Pro důležité informace doporučujeme profesionální lidský překlad. Neodpovídáme za žádná nedorozumění nebo nesprávné výklady vyplývající z použití tohoto překladu.