{"id":352362,"date":"2024-05-20T22:07:12","date_gmt":"2024-05-20T22:07:12","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=352362"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=352362","title":{"rendered":"\u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u0431\u0435\u0437 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0438 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446. \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c<\/span>"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n

\u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434 \u0443\u00a0\u043c\u0435\u043d\u044f \u0432\u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0440\u043e\u0434\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c\u00a0\u0436\u0435\u043b\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u0438 \u043f\u043e\u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u00a0\u043d\u0435\u0439, \u0441\u00a0\u0442\u0435\u0445 \u043f\u043e\u0440 \u044f \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u043b \u043f\u043e\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e\u0441\u044f \u043c\u043d\u0435 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e, \u043d\u043e\u00a0\u0434\u043e\u00a0\u0434\u0435\u043b\u0430 \u0443\u00a0\u043c\u0435\u043d\u044f \u0434\u043e\u0448\u043b\u0438 \u0440\u0443\u043a\u0438 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441. \u042f \u0442\u0432\u0435\u0440\u0434\u043e \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u0441\u00a0\u0431\u043b\u0435\u043a\u0434\u0436\u0435\u043a\u043e\u043c, \u0441\u00a0\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0431\u0435\u0437\u00a0\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a. \u0421\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u044d\u0442\u043e \u044f \u0438 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b, \u0430\u00a0\u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a\u00a0\u0443\u00a0\u043c\u0435\u043d\u044f \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u043e\u043f\u044b\u0442\u0430 \u0432\u00a0\u044d\u0442\u043e\u043c \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435\u00a0\u0431\u044b\u043b\u043e, \u044f \u043f\u043e\u0434\u0443\u043c\u0430\u043b, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u00a0\u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u0438 \u0434\u043b\u044f\u00a0\u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0445\u043e\u0442\u044f\u0442 \u0432\u00a0\u044d\u0442\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f. \u0425\u043e\u0447\u0443 \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u0441\u043c\u044b\u0441\u043b \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u043d\u0435\u00a0\u0432\u00a0\u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439, \u0430\u00a0\u0432\u00a0\u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0438 \u043d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438 <\/em>\u043a\u00a0\u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435. \u0418\u0442\u0430\u043a, \u043f\u043e\u0435\u0445\u0430\u043b\u0438.<\/p>\n

\u041d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438.<\/h2>\n

\u0412\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e \u0432\u044b \u0443\u0436\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0430\u0437 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0447\u0442\u043e\u2011\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u0435, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e\u00a0\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u044e\u0441\u044c \u043f\u043e\u043a\u043e\u0440\u043e\u0447\u0435. \u0413\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u043c: \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c\u00a0\u2014 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432, \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0445 \u0438\u0437\u00a0\u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0438 \u0441\u0438\u043d\u0430\u043f\u0441\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0445 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u044e\u0442. <\/strong>\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0437\u00a0\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0443\u043c\u043c\u044b \u0434\u043e\u0447\u0435\u0440\u043d\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432, \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u00a0\u0432\u0435\u0441 \u0438\u0445 \u0441\u0438\u043d\u0430\u043f\u0441\u043e\u0432. \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 (\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e) \u0441\u043b\u043e\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0437\u00a0\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u00a0\u0432\u0435\u0441\u0430 \u0441\u0438\u043d\u0430\u043f\u0441\u043e\u0432. \u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0441\u0438\u043d\u0430\u043f\u0441\u043e\u0432 \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e, \u0430\u00a0\u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432\u00a0\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442\u00a0\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u00ab\u0410\u043a\u0442\u0438\u0432\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u00bb\u00a0\u2014 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u0441\u00a0\u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438<\/a>.<\/p>\n

\u041f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043a \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435<\/h2>\n

\u0414\u0435\u043b\u043e \u0432\u00a0\u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u044f \u00ab\u0442\u0432\u0435\u0440\u0434\u043e \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c\u00bb, \u044f \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0435\u00a0\u043f\u043e\u0434\u0443\u043c\u0430\u043b \u043e\u00a0\u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a\u0443\u044e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u044d\u0442\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e\u00a0\u044d\u0442\u043e \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043d\u0430\u00a0\u0445\u043e\u0434\u0443:<\/p>\n

\u0417\u0430\u0434\u0443\u043c\u0430\u0432\u0448\u0438\u0441\u044c \u043d\u0430\u0434 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f\u00a0\u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e\u2011\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u00a0\u0434\u0432\u0430 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f: \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e\u0435,<\/strong> \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u00a0\u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043e\u043c\u00a0\u0431\u044b\u043b\u043e \u043a\u0430\u043a\u043e\u0435\u2011\u0442\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0438 \u043d\u0435\u00a0\u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0442\u044f\u0436\u0435\u043b\u043e\u0435<\/strong>, \u0438\u0431\u043e \u043c\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u0439 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440 \u043d\u0435\u00a0\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0434\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0438\u0434\u0435\u0439, \u044f \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e \u043f\u0440\u043e\u00a0\u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043d\u0430\u0434 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0435\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0448\u0435\u043b \u043a\u00a0\u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0443, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u0443\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u0440\u043e\u043b\u044c \u043a\u043b\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0432\u00a0\u0447\u0430\u0448\u043a\u0435 \u041f\u0435\u0442\u0440\u0438. \u041f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u0435\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f: \u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043b \u043f\u043e\u043b\u0435 5\u00a0\u043d\u0430 5\u00a0\u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433 \u043a\u043b\u0435\u0442\u043a\u0438. \u0412\u00a0\u0438\u0442\u043e\u0433\u0435 \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0443\u044e \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u0432 25\u00a0\u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430, \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0439 \u0432 16\u00a0\u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u0432 14. \u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e? \u0412\u00a0\u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043d\u0435\u0442 \u0447\u0435\u0442\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b, \u043d\u043e\u00a0\u0434\u043b\u044f\u00a0\u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u044f \u043d\u0435\u00a0\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f (\u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u044d\u0442\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0431\u0435\u0437\u00a0\u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435, \u043d\u043e\u00a0\u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0443\u00a0\u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f) \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0432\u00a0\u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u044e, \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0432\u043e\u00a0\u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u043c, \u0430\u00a0\u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0432\u00a0\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442\u00a0\u044d\u043c\u043f\u0438\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e\u00a0\u0441\u043f\u0443\u0441\u0442\u044f \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u043e\u043a, \u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043b \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e 16. \u0415\u0449\u0451 \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f\u00a0\u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0432\u0430\u0440\u044c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 -1\u00a0\u0438 1. \u042f \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u0431\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0442\u0430\u043d\u0433\u0435\u043d\u0441, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043d\u0430\u00a0\u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u043e\u0439.<\/p>\n

\u041f\u0438\u0448\u0435\u043c \u043a\u043e\u0434<\/h2>\n

\u041f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u044f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u043d\u0430\u00a0python, \u0445\u043e\u0442\u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0435\u043c\u00a0\u0436\u0435 \u0438 \u0434\u043b\u044f\u00a0\u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432. \u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f\u00a0\u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 NumPy \u0441\u00a0\u0435\u0433\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430\u043c\u0438, \u043d\u043e\u00a0\u043c\u043d\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u0434\u043b\u044f\u00a0\u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u044d\u0442\u043e \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u043d\u0435\u00a0\u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e, \u0432\u0434\u043e\u0445\u043d\u043e\u0432\u0438\u0432\u0448\u0438\u0441\u044c \u0438\u0434\u0435\u0435\u0439 \u043e\u00a0\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438 \u041e\u041e\u041f, \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b. \u0427\u0442\u043e\u00a0\u044f \u0438\u043c\u0435\u044e \u0432\u0432\u0438\u0434\u0443? \u042f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438, \u0430\u00a0\u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0443\u0436\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0441\u00a0\u044d\u0442\u0438\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c. \u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443(\u043a\u043e\u043b\u2011\u0432\u043e \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0432\u00a0\u043d\u0438\u0445) \u0438 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0441\u0438\u043d\u0430\u043f\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n

import math import random  activation = math.tanh  class NeuralNetwork:     def __init__(self, neurons_size:list, weights:list=None):         self.neuron_size = neurons_size         for i in range(len(neurons_size)-1):#\u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438             self.neuron_size[i] += 1          if weights is None:#\u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u044b             self.weights = []             #\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430             for i in range(len(neurons_size)-1):                 self.weights.append([[random.uniform(-1, 1) for x in range(neurons_size[i+1])] for y in range(neurons_size[i])])         else:             self.weights = weights<\/code><\/pre>\n
\"\u041c\u043d\u0435<\/p>\n
\u041c\u043d\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u044d\u0442\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430. \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0435 — \"activation(\u2211neuron(\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u044f \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430):<\/p>\n
    def out(self, inp):         out=[inp + [1]]# + [1] - \u044d\u0442\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f         for i in range(1, len(self.weights)+1):             a = []             for j in range(self.neuron_size[i]):                 s = sum([out[i-1][k] * self.weights[i-1][k][j] for k in range(self.neuron_size[i-1])])                 a.append(activation(s))             if i != len(self.weights):                 a += [1]             out.append(a)         return out<\/code><\/pre>\n
\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 <\/sub>inp <\/sub><\/em>\u2013  \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432.<\/sub><\/p>\n
\u0421\u0430\u043c\u0430\u044f \u0432\u0430\u0436\u043d\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f — \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438<\/a>:<\/p>\n
    def correct(self, inp, answer, learning_rate=0.1):         out = self.out(inp)         errors = [[answer[i] - out[-1][i] for i in range(len(out[-1]))]]#\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443            #\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430         for i in range(len(self.weights) - 1, 0, -1):             a = []             for j in range(self.neuron_size[i]):                 s = sum([errors[0][k] * self.weights[i][j][k] for k in range(self.neuron_size[i + 1])])                 a.append((1 - out[i][j] ** 2) * s)#\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443 \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438(\u0435\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u043d\u0435 tanh - \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u0435)             errors.insert(0, a)          #\u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0432\u0435\u0441\u0430         for i in range(len(self.weights)):             for j in range(self.neuron_size[i]):                 for k in range(self.neuron_size[i + 1]):                     self.weights[i][j][k] += learning_rate * errors[i][k] * out[i][j]          error_count = sum([sum(abs(en) for en in el) for el in errors])         return out, error_count<\/code><\/pre>\n
\n\u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 (\u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043b \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430)<\/summary>\n
\n
import math import random import time import datetime import json from copy import copy  activation = math.tanh deactivation = math.tanh  class NeuralNetwork:     def __init__(self, neurons_size:list, weights:list=None):         self.neuron_size = neurons_size         for i in range(len(neurons_size)-1):             self.neuron_size[i] += 1          if weights is None:             self.weights = []             for i in range(len(neurons_size)-1):                 self.weights.append([[random.uniform(-1, 1) for x in range(neurons_size[i+1])] for y in range(neurons_size[i])])         else:             self.weights = weights              def out(self, inp):         out=[inp + [1]]         for i in range(1, len(self.weights)+1):             a = []             for j in range(self.neuron_size[i]):                 s = sum([out[i-1][k] * self.weights[i-1][k][j] for k in range(self.neuron_size[i-1])])                 a.append(activation(s))             if i != len(self.weights):                 a += [1]             out.append(a)         return out                  def correct(self, inp, answer, learning_rate=0.1):         out = self.out(inp)         errors = [[answer[i] - out[-1][i] for i in range(len(out[-1]))]]          for i in range(len(self.weights) - 1, 0, -1):             a = []             for j in range(self.neuron_size[i]):                 s = sum([errors[0][k] * self.weights[i][j][k] for k in range(self.neuron_size[i + 1])])                 a.append((1 - out[i][j] ** 2) * s)             errors.insert(0, a)          for i in range(len(self.weights)):             for j in range(self.neuron_size[i]):                 for k in range(self.neuron_size[i + 1]):                     self.weights[i][j][k] += learning_rate * errors[i][k] * out[i][j]          error_count = sum([sum(abs(en) for en in el) for el in errors])         return out, error_count      def save(self, name):         with open(name, 'w') as f:             neuron_size = copy(self.neuron_size)             for i in range(len(neuron_size) - 1):                 neuron_size[i] -= 1             f.write(json.dumps({'shape': neuron_size, 'weights': self.weights}))      def open(name):         with open(name, 'r') as f:             data = json.loads(f.read())             return NeuralNetwork(data['shape'], data['weights'])      def show(self, name):         import matplotlib.pyplot as plt         import networkx as nx         from networkx.drawing.nx_agraph import graphviz_layout          G = nx.DiGraph()          for layer in range(len(self.neuron_size)):             for neuron in range(self.neuron_size[layer]):                 G.add_node((layer, neuron))          for layer in range(len(self.neuron_size) - 1):             for from_neuron in range(self.neuron_size[layer]):                 for to_neuron in range(self.neuron_size[layer + 1]):                     weight = self.weights[layer][from_neuron][to_neuron]                     G.add_edge((layer, from_neuron), (layer + 1, to_neuron), weight=weight)          pos = graphviz_layout(G, prog='dot', args=\"-Grankdir=LR\")          edge_widths = [2 + abs(G.edges[edge]['weight']) for edge in G.edges]         edge_alpha = [abs(activation(G.edges[edge]['weight']))\/2 for edge in G.edges]         edge_colors = ['green' if G.edges[edge]['weight'] >= 0 else 'red' for edge in G.edges]          nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=300, node_color='skyblue', alpha=0.8)          nx.draw_networkx_edges(G, pos, width=edge_widths, alpha=edge_alpha, edge_color=edge_colors, arrows=True)          layer_labels = {}         for layer in range(len(self.neuron_size)):             for neuron in range(self.neuron_size[layer]):                     layer_labels[(layer, neuron)] = f\"{neuron}\"         nx.draw_networkx_labels(G, pos, labels=layer_labels, font_size=12, font_color='r')          plt.axis('off')         plt.title(f\"Neural Network Weights\")         plt.savefig(f'{name}.png') <\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
\u041d\u0430\u00a0\u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u0430\u043c\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0447\u0435\u043d\u0430, \u043f\u043e\u0440\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0442\u044c \u043a\u00a0\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u043d\u0435\u00a0\u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f\u00a0\u0442\u0435\u043c\u044b, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e\u00a0\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043e\u043f\u0438\u0448\u0443 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b:<\/p>\n
\u0418\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b. \u041c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 0.1, \u0430\u00a0\u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0434 \u043d\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f 1\u00a0\u0438 -1\u00a0\u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u043b\u0435\u0442\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c\u044e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043d\u0430\u00a0\u0432\u0445\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0438\u0437\u00a0\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0439 \u0432\u00a0\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0435 5*5, \u0430\u00a0\u043d\u0430\u00a0\u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043e\u0442 0\u00a0\u0434\u043e 3, \u043e\u0431\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0445\u043e\u0434 (0\u00a0\u2014 \u0448\u0430\u0433 \u0432\u0432\u0435\u0440\u0445, 1\u00a0\u2014 \u0432\u043d\u0438\u0437, 2\u00a0\u2014 \u0432\u043f\u0440\u0430\u0432\u043e, 3\u00a0\u2014 \u0432\u043b\u0435\u0432\u043e). \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u00a0\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043b\u0435\u0442\u043a\u0435 \u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433 \u043a\u043b\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0438 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f 1\u00a0\u2014 \u0442\u043e \u043f\u043e\u00a0\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0430\u00a0\u0435\u0441\u043b\u0438 -1\u00a0\u2014 \u0442\u043e \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u044f \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043b \u043a\u00a0\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u043d\u0430\u00a0tkinter.<\/p>\n
\u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e \u043d\u0430\u00a0\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u0441\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438. \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u00a0\u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u00a0\u0445\u043e\u0434. \u0420\u043e\u0441\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u043b\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0434 \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c.<\/p>\n
\n\u041a\u043e\u0434 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b<\/summary>\n
\n
from neuro import NeuralNetwork from tkinter import * import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation import random import asyncio  mind = NeuralNetwork([25, 4]) canvas_size = 1280 realsize = 32  pix = canvas_size \/ realsize  canvas = [[0.1 for x in range(realsize)] for y in range(realsize)] cellx, celly = 15, 5   def cellvision(vis): global cellx global celly global canvas inp = []  if vis != -1: for j in range(vis): for i in range(vis): inp.append(canvas[int(cellx - vis \/\/ 2 + i) % realsize][int(celly - vis \/\/ 2 + j) % realsize]) return inp  inp.append(canvas[int(cellx + 0) % realsize][int(celly - 1) % realsize]) inp.append(canvas[int(cellx + -1) % realsize][int(celly + 0) % realsize]) inp.append(canvas[int(cellx + 1) % realsize][int(celly + 0) % realsize]) inp.append(canvas[int(cellx + 0) % realsize][int(celly + 1) % realsize])  return inp   def move(out): global cellx global celly if out == 0: celly -= 1 if out == 1: cellx -= 1 if out == 2: cellx += 1 if out == 3: celly += 1 if cellx == realsize: cellx = 0 if cellx == -1: cellx = realsize - 1 if celly == realsize: celly = 0 if celly == -1: celly = realsize - 1 cell(cellx, celly) return   def goodpoint(x, y): color = \"#476042\" x, y = x * pix, y * pix x1, y1 = (x - pix \/ 2), (y - pix \/ 2) x2, y2 = (x + pix \/ 2), (y + pix \/ 2) w.create_oval(x1, y1, x2, y2, outline=color, fill=color)   def badpoint(x, y): color = \"#ff0000\" x, y = x * pix, y * pix x1, y1 = (x - pix \/ 2), (y - pix \/ 2) x2, y2 = (x + pix \/ 2), (y + pix \/ 2) w.create_oval(x1, y1, x2, y2, outline=color, fill=color)   def cell(x, y): color = \"#ffffff\" x, y = x * pix, y * pix x1, y1 = (x - pix \/ 2), (y - pix \/ 2) x2, y2 = (x + pix \/ 2), (y + pix \/ 2) w.create_oval(x1, y1, x2, y2, outline=color, fill=color)   def canvas_print(): global canvas w.delete(\"all\") ans = '' for y in range(realsize): for x in range(realsize): ans += str(canvas[x][y]) + \" \" if canvas[x][y] == 1: goodpoint(x, y) if canvas[x][y] == -1: badpoint(x, y) if canvas[x][y] == 0: cell(x, y) ans += \"\\n\"   def usergoodpoint(event): x, y = int(event.x \/ pix), int(event.y \/ pix) canvas[x][y] = 1   def userbadpoint(event): x, y = int(event.x \/ pix), int(event.y \/ pix) canvas[x][y] = -1   master = Tk() master.title(\"\u0421\u0440\u0435\u0434\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\") w = Canvas(master, bg=\"black\",    width=canvas_size,    height=canvas_size) w.pack(expand=YES, fill=BOTH) w.bind(\"<B1-Motion>\", usergoodpoint) w.bind(\"<B3-Motion>\", userbadpoint)  iterat = -1 allg = 0 graphic = [] while True: iterat += 1 if iterat % 200 == 0: plt.plot(graphic) plt.pause(0.0000001) good = 0 if iterat % 10000 == 0: plt.close() mind.show()  canvas[random.randint(0, realsize - 1)][random.randint(0, realsize - 1)] = 1 canvas[random.randint(0, realsize - 1)][random.randint(0, realsize - 1)] = -1  canvas_print()  visn = cellvision(5) visnn = cellvision(-1)  out = mind.out(visn) move_ = out[-1].index(max(out[-1])) mind.correct(visn, visnn, 0.1)  answer = [0]*4 answer[move_] = 1 move(move_)  if canvas[cellx][celly] == 1: good += 50 canvas[cellx][celly] = 0.1  elif canvas[cellx][celly] == -1: good -= 50 canvas[cellx][celly] = 0.1  # print(input()) allg += good graphic.append(allg)  master.title(\"\u0421\u0440\u0435\u0434\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f: \" + \" i:\" + str(iterat) + \" good:\" + str(good)) master.update()  plt.show() master.mainloop() <\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
\"\u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439<\/p>\n
\u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\"\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a<\/p>\n
\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\"\u0412\u0435\u0441\u0430<\/p>\n
\u0412\u0435\u0441\u0430 \u0434\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\"\u0412\u0435\u0441\u0430<\/p>\n
\u0412\u0435\u0441\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f ( 7, 11, 13, 17 — \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043b\u0435\u0442\u043e\u043a \u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438)<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u0413\u0438\u0442\u0445\u0430\u0431 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439: \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430<\/a><\/p>\n
\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n
\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043a\u0438 \u044d\u0442\u043e \u043a\u0440\u0443\u0442\u043e! \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0439\u0442\u0435 \u0432 \u0437\u0430\u043a\u043b\u0430\u0434\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u0430\u043f\u0432\u043e\u0443\u0442, \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439\u0441\u0442\u0430, \u044d\u0442\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043c\u043e\u0442\u0438\u0432\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442.<\/p>\n
\u041a\u043b\u0438\u0444\u0444\u0445\u044d\u043d\u0433\u0435\u0440<\/h2>\n
\u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e \u044d\u0432\u043e\u043b\u044e\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0443\u0436\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u0430<\/a>!<\/p>\n
\"\u0441\u043f\u043e\u0439\u043b\u0435\u0440\u044b!\"<\/p>\n
\u0441\u043f\u043e\u0439\u043b\u0435\u0440\u044b!<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
<\/div>\n

 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438  https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/755096\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n
\u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434 \u0443\u00a0\u043c\u0435\u043d\u044f \u0432\u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0440\u043e\u0434\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c\u00a0\u0436\u0435\u043b\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u0438 \u043f\u043e\u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u00a0\u043d\u0435\u0439, \u0441\u00a0\u0442\u0435\u0445 \u043f\u043e\u0440 \u044f \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u043b \u043f\u043e\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e\u0441\u044f \u043c\u043d\u0435 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e, \u043d\u043e\u00a0\u0434\u043e\u00a0\u0434\u0435\u043b\u0430 \u0443\u00a0\u043c\u0435\u043d\u044f \u0434\u043e\u0448\u043b\u0438 \u0440\u0443\u043a\u0438 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441. \u042f \u0442\u0432\u0435\u0440\u0434\u043e \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u0441\u00a0\u0431\u043b\u0435\u043a\u0434\u0436\u0435\u043a\u043e\u043c, \u0441\u00a0\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0431\u0435\u0437\u00a0\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a. \u0421\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u044d\u0442\u043e \u044f \u0438 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b, \u0430\u00a0\u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a\u00a0\u0443\u00a0\u043c\u0435\u043d\u044f \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u043e\u043f\u044b\u0442\u0430 \u0432\u00a0\u044d\u0442\u043e\u043c \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435\u00a0\u0431\u044b\u043b\u043e, \u044f \u043f\u043e\u0434\u0443\u043c\u0430\u043b, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u00a0\u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u0438 \u0434\u043b\u044f\u00a0\u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0445\u043e\u0442\u044f\u0442 \u0432\u00a0\u044d\u0442\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f. \u0425\u043e\u0447\u0443 \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u0441\u043c\u044b\u0441\u043b \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u043d\u0435\u00a0\u0432\u00a0\u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439, \u0430\u00a0\u0432\u00a0\u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0438 \u043d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438 <\/em>\u043a\u00a0\u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435. \u0418\u0442\u0430\u043a, \u043f\u043e\u0435\u0445\u0430\u043b\u0438.<\/p>\n
\u041d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438.<\/h2>\n
\u0412\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e \u0432\u044b \u0443\u0436\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0430\u0437 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0447\u0442\u043e\u2011\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u0435, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e\u00a0\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u044e\u0441\u044c \u043f\u043e\u043a\u043e\u0440\u043e\u0447\u0435. \u0413\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u043c: \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c\u00a0\u2014 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432, \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0445 \u0438\u0437\u00a0\u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0438 \u0441\u0438\u043d\u0430\u043f\u0441\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0445 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u044e\u0442. <\/strong>\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0437\u00a0\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0443\u043c\u043c\u044b \u0434\u043e\u0447\u0435\u0440\u043d\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432, \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u00a0\u0432\u0435\u0441 \u0438\u0445 \u0441\u0438\u043d\u0430\u043f\u0441\u043e\u0432. \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 (\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e) \u0441\u043b\u043e\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0437\u00a0\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u00a0\u0432\u0435\u0441\u0430 \u0441\u0438\u043d\u0430\u043f\u0441\u043e\u0432. \u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0441\u0438\u043d\u0430\u043f\u0441\u043e\u0432 \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e, \u0430\u00a0\u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432\u00a0\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442\u00a0\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u00ab\u0410\u043a\u0442\u0438\u0432\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u00bb\u00a0\u2014 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u0441\u00a0\u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438<\/a>.<\/p>\n
\u041f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043a \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435<\/h2>\n
\u0414\u0435\u043b\u043e \u0432\u00a0\u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u044f \u00ab\u0442\u0432\u0435\u0440\u0434\u043e \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c\u00bb, \u044f \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0435\u00a0\u043f\u043e\u0434\u0443\u043c\u0430\u043b \u043e\u00a0\u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a\u0443\u044e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u044d\u0442\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e\u00a0\u044d\u0442\u043e \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043d\u0430\u00a0\u0445\u043e\u0434\u0443:<\/p>\n
\u0417\u0430\u0434\u0443\u043c\u0430\u0432\u0448\u0438\u0441\u044c \u043d\u0430\u0434 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f\u00a0\u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e\u2011\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u00a0\u0434\u0432\u0430 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f: \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e\u0435,<\/strong> \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u00a0\u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043e\u043c\u00a0\u0431\u044b\u043b\u043e \u043a\u0430\u043a\u043e\u0435\u2011\u0442\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0438 \u043d\u0435\u00a0\u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0442\u044f\u0436\u0435\u043b\u043e\u0435<\/strong>, \u0438\u0431\u043e \u043c\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u0439 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440 \u043d\u0435\u00a0\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0434\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0438\u0434\u0435\u0439, \u044f \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e \u043f\u0440\u043e\u00a0\u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043d\u0430\u0434 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0435\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0448\u0435\u043b \u043a\u00a0\u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0443, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u0443\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u0440\u043e\u043b\u044c \u043a\u043b\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0432\u00a0\u0447\u0430\u0448\u043a\u0435 \u041f\u0435\u0442\u0440\u0438. \u041f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u0435\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f: \u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043b \u043f\u043e\u043b\u0435 5\u00a0\u043d\u0430 5\u00a0\u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433 \u043a\u043b\u0435\u0442\u043a\u0438. \u0412\u00a0\u0438\u0442\u043e\u0433\u0435 \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0443\u044e \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u0432 25\u00a0\u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430, \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0439 \u0432 16\u00a0\u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u0432 14. \u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e? \u0412\u00a0\u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043d\u0435\u0442 \u0447\u0435\u0442\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b, \u043d\u043e\u00a0\u0434\u043b\u044f\u00a0\u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u044f \u043d\u0435\u00a0\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f (\u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u044d\u0442\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0431\u0435\u0437\u00a0\u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435, \u043d\u043e\u00a0\u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0443\u00a0\u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f) \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0432\u00a0\u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u044e, \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0432\u043e\u00a0\u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u043c, \u0430\u00a0\u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0432\u00a0\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442\u00a0\u044d\u043c\u043f\u0438\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e\u00a0\u0441\u043f\u0443\u0441\u0442\u044f \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u043e\u043a, \u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043b \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e 16. \u0415\u0449\u0451 \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f\u00a0\u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0432\u0430\u0440\u044c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 -1\u00a0\u0438 1. \u042f \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u0431\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0442\u0430\u043d\u0433\u0435\u043d\u0441, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043d\u0430\u00a0\u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u043e\u0439.<\/p>\n
\u041f\u0438\u0448\u0435\u043c \u043a\u043e\u0434<\/h2>\n
\u041f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u044f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u043d\u0430\u00a0python, \u0445\u043e\u0442\u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0435\u043c\u00a0\u0436\u0435 \u0438 \u0434\u043b\u044f\u00a0\u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432. \u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f\u00a0\u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 NumPy \u0441\u00a0\u0435\u0433\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430\u043c\u0438, \u043d\u043e\u00a0\u043c\u043d\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u0434\u043b\u044f\u00a0\u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u044d\u0442\u043e \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u043d\u0435\u00a0\u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e, \u0432\u0434\u043e\u0445\u043d\u043e\u0432\u0438\u0432\u0448\u0438\u0441\u044c \u0438\u0434\u0435\u0435\u0439 \u043e\u00a0\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438 \u041e\u041e\u041f, \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b. \u0427\u0442\u043e\u00a0\u044f \u0438\u043c\u0435\u044e \u0432\u0432\u0438\u0434\u0443? \u042f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438, \u0430\u00a0\u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0443\u0436\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0441\u00a0\u044d\u0442\u0438\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c. \u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443(\u043a\u043e\u043b\u2011\u0432\u043e \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0432\u00a0\u043d\u0438\u0445) \u0438 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0441\u0438\u043d\u0430\u043f\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n
import math import random  activation = math.tanh  class NeuralNetwork:     def __init__(self, neurons_size:list, weights:list=None):         self.neuron_size = neurons_size         for i in range(len(neurons_size)-1):#\u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438             self.neuron_size[i] += 1          if weights is None:#\u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u044b             self.weights = []             #\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430             for i in range(len(neurons_size)-1):                 self.weights.append([[random.uniform(-1, 1) for x in range(neurons_size[i+1])] for y in range(neurons_size[i])])         else:             self.weights = weights<\/code><\/pre>\n
\n
\u041c\u043d\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u044d\u0442\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430. \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0435 — (\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u044f \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430):<\/p>\n
    def out(self, inp):         out=[inp + [1]]# + [1] - \u044d\u0442\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f         for i in range(1, len(self.weights)+1):             a = []             for j in range(self.neuron_size[i]):                 s = sum([out[i-1][k] * self.weights[i-1][k][j] for k in range(self.neuron_size[i-1])])                 a.append(activation(s))             if i != len(self.weights):                 a += [1]             out.append(a)         return out<\/code><\/pre>\n
\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 <\/sub>inp <\/sub><\/em>\u2013  \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432.<\/sub><\/p>\n
\u0421\u0430\u043c\u0430\u044f \u0432\u0430\u0436\u043d\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f — \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438<\/a>:<\/p>\n
    def correct(self, inp, answer, learning_rate=0.1):         out = self.out(inp)         errors = [[answer[i] - out[-1][i] for i in range(len(out[-1]))]]#\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443            #\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430         for i in range(len(self.weights) - 1, 0, -1):             a = []             for j in range(self.neuron_size[i]):                 s = sum([errors[0][k] * self.weights[i][j][k] for k in range(self.neuron_size[i + 1])])                 a.append((1 - out[i][j] ** 2) * s)#\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443 \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438(\u0435\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u043d\u0435 tanh - \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u0435)             errors.insert(0, a)          #\u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0432\u0435\u0441\u0430         for i in range(len(self.weights)):             for j in range(self.neuron_size[i]):                 for k in range(self.neuron_size[i + 1]):                     self.weights[i][j][k] += learning_rate * errors[i][k] * out[i][j]          error_count = sum([sum(abs(en) for en in el) for el in errors])         return out, error_count<\/code><\/pre>\n
\n\u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 (\u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043b \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430)<\/summary>\n
\n
import math import random import time import datetime import json from copy import copy  activation = math.tanh deactivation = math.tanh  class NeuralNetwork:     def __init__(self, neurons_size:list, weights:list=None):         self.neuron_size = neurons_size         for i in range(len(neurons_size)-1):             self.neuron_size[i] += 1          if weights is None:             self.weights = []             for i in range(len(neurons_size)-1):                 self.weights.append([[random.uniform(-1, 1) for x in range(neurons_size[i+1])] for y in range(neurons_size[i])])         else:             self.weights = weights              def out(self, inp):         out=[inp + [1]]         for i in range(1, len(self.weights)+1):             a = []             for j in range(self.neuron_size[i]):                 s = sum([out[i-1][k] * self.weights[i-1][k][j] for k in range(self.neuron_size[i-1])])                 a.append(activation(s))             if i != len(self.weights):                 a += [1]             out.append(a)         return out                  def correct(self, inp, answer, learning_rate=0.1):         out = self.out(inp)         errors = [[answer[i] - out[-1][i] for i in range(len(out[-1]))]]          for i in range(len(self.weights) - 1, 0, -1):             a = []             for j in range(self.neuron_size[i]):                 s = sum([errors[0][k] * self.weights[i][j][k] for k in range(self.neuron_size[i + 1])])                 a.append((1 - out[i][j] ** 2) * s)             errors.insert(0, a)          for i in range(len(self.weights)):             for j in range(self.neuron_size[i]):                 for k in range(self.neuron_size[i + 1]):                     self.weights[i][j][k] += learning_rate * errors[i][k] * out[i][j]          error_count = sum([sum(abs(en) for en in el) for el in errors])         return out, error_count      def save(self, name):         with open(name, 'w') as f:             neuron_size = copy(self.neuron_size)             for i in range(len(neuron_size) - 1):                 neuron_size[i] -= 1             f.write(json.dumps({'shape': neuron_size, 'weights': self.weights}))      def open(name):         with open(name, 'r') as f:             data = json.loads(f.read())             return NeuralNetwork(data['shape'], data['weights'])      def show(self, name):         import matplotlib.pyplot as plt         import networkx as nx         from networkx.drawing.nx_agraph import graphviz_layout          G = nx.DiGraph()          for layer in range(len(self.neuron_size)):             for neuron in range(self.neuron_size[layer]):                 G.add_node((layer, neuron))          for layer in range(len(self.neuron_size) - 1):             for from_neuron in range(self.neuron_size[layer]):                 for to_neuron in range(self.neuron_size[layer + 1]):                     weight = self.weights[layer][from_neuron][to_neuron]                     G.add_edge((layer, from_neuron), (layer + 1, to_neuron), weight=weight)          pos = graphviz_layout(G, prog='dot', args=\"-Grankdir=LR\")          edge_widths = [2 + abs(G.edges[edge]['weight']) for edge in G.edges]         edge_alpha = [abs(activation(G.edges[edge]['weight']))\/2 for edge in G.edges]         edge_colors = ['green' if G.edges[edge]['weight'] >= 0 else 'red' for edge in G.edges]          nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=300, node_color='skyblue', alpha=0.8)          nx.draw_networkx_edges(G, pos, width=edge_widths, alpha=edge_alpha, edge_color=edge_colors, arrows=True)          layer_labels = {}         for layer in range(len(self.neuron_size)):             for neuron in range(self.neuron_size[layer]):                     layer_labels[(layer, neuron)] = f\"{neuron}\"         nx.draw_networkx_labels(G, pos, labels=layer_labels, font_size=12, font_color='r')          plt.axis('off')         plt.title(f\"Neural Network Weights\")         plt.savefig(f'{name}.png') <\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
\u041d\u0430\u00a0\u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u0430\u043c\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0447\u0435\u043d\u0430, \u043f\u043e\u0440\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0442\u044c \u043a\u00a0\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0435<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-352362","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/352362","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=352362"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/352362\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=352362"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=352362"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=352362"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}