{"id":373513,"date":"2024-05-21T05:38:05","date_gmt":"2024-05-21T05:38:05","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=373513"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=373513","title":{"rendered":"<span>\u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439\u0448\u0430\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c, \u043c\u043e\u0439 \u043e\u043f\u044b\u0442 \u0438 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a \u0440\u0435\u0437\u043a\u0438\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441 \u043a \u0448\u0430\u0445\u043c\u0430\u0442\u043d\u044b\u043c \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u0430\u043c, \u0438 \u0436\u0435\u043b\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439. \u041f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e \u0436\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c \u0432\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f\u043c \u043c\u043e\u0434\u044b \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438, \u043d\u043e \u0432\u043e\u0442 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430, \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u043f\u044b\u0442\u0430 \u0434\u0430 \u0438 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442\u0441\u044f. \u042f \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0441\u044c \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0440\u0438\u044e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u043e \u043c\u043e\u0435\u043c \u0442\u0435\u0440\u043d\u0438\u0441\u0442\u043e\u043c \u043f\u0443\u0442\u0438 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439. \u041f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u044e\u0441\u044c \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0448\u0438\u0435 \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0446\u0435\u043b\u044c &#8212; \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u0441\u0443\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c\u044b\u043c \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u043c. \u0414\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u0438 \u043d\u0430\u0434\u0435\u044e\u0441\u044c \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439.<\/p>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439. \u0414\u043b\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b, \u0438 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e, \u043d\u0430 \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u044d\u0442\u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u044f\u0437\u044b\u043a c++.<\/p>\n<p>\u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0443\u0441\u044b \u0446\u0435\u043b\u044c\u0441\u0438\u044f \u0432 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0443\u0441\u044b \u0444\u0430\u0440\u0435\u043d\u0433\u0435\u0439\u0442\u0430. \u041f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u0430\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u0432\u0435\u0441 \u0438 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0443 <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"\u0422 (\u00b0 F) = \u0422 (\u00b0 C) \u00d7 1,8 + 32\" alt=\"\u0422 (\u00b0 F) = \u0422 (\u00b0 C) \u00d7 1,8 + 32\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/fbc\/722\/01f\/fbc72201fe85cc37d4f5f342badfedd2.svg\" width=\"218\" height=\"22\"\/> . \u0412 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u0435, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0448\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441 1.8 \u0438 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 32. \u042f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/716380\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430<\/a>.<\/p>\n<p>\u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 \u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0449\u0438\u0439 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u043e\u0440\u0435 \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u043a\u0430\u043a \u0434\u0443\u0448\u0430 \u043f\u043e\u0436\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442.<\/p>\n<pre><code class=\"cpp\">class NeuralNetwork { private:   float weight;   float bias; public:   NeuralNetwork(){     weight = 1.0;     bias = 1.0;   } };<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e, \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0443\u0441\u043e\u0432 \u0444\u0430\u0440\u0435\u043d\u0433\u0435\u0439\u0442\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0443\u0441\u0430\u0445 \u0446\u0435\u043b\u044c\u0441\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0438 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<pre><code class=\"cpp\">float valueFahrenheit(float valueCelsius){     return valueCelsius*weight + bias; }<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0430\u043a \u0436\u0435 \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u044f \u043c\u0430\u0433\u0438\u044f(\u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440). \u041e\u043d\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u0434\u0432\u0430 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430, \u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0449\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0434\u0443\u0441\u043e\u0432 \u0446\u0435\u043b\u044c\u0441\u0438\u044f \u0438 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0434\u0443\u0441\u044b \u0444\u0430\u0440\u0435\u043d\u0433\u0435\u0439\u0442\u0430, \u0430 \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432\u0435\u0441 \u0438 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439.<\/p>\n<p>\u0412 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 result \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0435\u0441\u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438, \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0438 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e error \u043f\u043e\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0443 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u044b \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f(\u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 error) \u0438 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f celsiusData[i]. \u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0436\u0435 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438. \u042d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043e \u0441 \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0435\u0441 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u044c \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430 (\u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u043e\u0434\u0438\u043d), \u0432\u0435\u0441 \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0438 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441\u0430, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0421 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u044b, \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u043c \u0438 \u043d\u0435 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043e \u0441 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c. \u041e\u0442 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0438 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041e\u0442\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u043c \u043c\u044b, \u0430 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u043f\u043e \u0441\u0443\u0442\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0438\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u0440\u043e\u0441\u0442\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c, \u0430 \u043c\u044b \u0441\u0442\u0440\u0435\u043c\u0438\u043c\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437 \u043a \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u043c\u0443. <\/p>\n<pre><code class=\"cpp\">void train(std::vector&lt;float> celsiusData, std::vector&lt;float> fahrenheitData, float learningRate){     for (int i = 0; i &lt; celsiusData.size(); i++)     {       float result = valueFahrenheit(celsiusData[i]);       float error = result - fahrenheitData[i];       float gradientWeight = error * celsiusData[i];       float gradientBias = error;        weight -= learningRate*gradientWeight;       bias -= learningRate*gradientBias;     }   }<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430.<\/p>\n<pre><code class=\"cpp\">std::srand(std::time(nullptr)); for (int i = 0; i &lt; valueOfData; i++) {   int value = std::rand()%200-100;   celsiusData.push_back(value);   fahrenheitData.push_back(value*1.8 + 32); }<\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u0435\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0435\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c \u0435\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443.<\/p>\n<pre><code class=\"cpp\">int main(){   NeuralNetwork mynn;    std::vector&lt;float> celsiusData;   std::vector&lt;float> fahrenheitData;    float learningRate = 0.025;   int valueOfData = 10000;    std::srand(std::time(nullptr));   for (int i = 0; i &lt; valueOfData; i++)   {     int value = std::rand()%200-100;     celsiusData.push_back(value);     fahrenheitData.push_back(value*1.8 + 32);   }      mynn.train(celsiusData,fahrenheitData,learningRate);    float testCount = 25.0;   std::cout&lt;&lt;\"Degrees Celsius: \"&lt;&lt;testCount&lt;&lt;\"\\n\"&lt;&lt;\"Degrees Fahrenheit: \"&lt;&lt;mynn.valueFahrenheit(testCount);      return 0; }<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c nan, \u0438\u0449\u0435\u043c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443. \u041f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e \u0432 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0443, \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0438 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0412\u044b\u044f\u0441\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u0448\u0438 \u0432\u0435\u0441 \u0438 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443\u043b\u0435\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0432 \u0431\u0435\u0441\u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432 \u044f \u0443\u0437\u043d\u0430\u043b, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0437\u0440\u044b\u0432\u043e\u043c \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430(Gradient Explosion) \u0438 \u0447\u0430\u0449\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0435\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u0435 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0440\u044b \u043d\u043e\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0432 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c. \u041d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0443\u0442\u0440\u0443\u0436\u0434\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0431\u044f \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0434\u043e\u0441\u043a\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u0443\u044e \u0440\u0443\u043a\u0443: learningRate = 0.00025, valueOfData = 100000. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u0441 \u0438 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f: Weight: 1.80001, Bias: 31.9994.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e\u0432\u044b\u0441\u0438\u0442\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0432 \u0432\u0435\u0437\u0434\u0435 float \u043d\u0430 double. \u042d\u0442\u043e \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c, \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0432\u0435\u0441 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 1.8 \u0438 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 32.<\/p>\n<p>\u0412\u0435\u0441\u044c \u043a\u043e\u0434 \u043a\u043e\u043c\u0443 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e:<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041a\u043e\u0434<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<pre><code class=\"cpp\">#include &lt;iostream> #include &lt;vector> #include &lt;ctime> #include &lt;cmath>  class NeuralNetwork { private:   double weight;   double bias; public:   NeuralNetwork(){     weight = 1.0;     bias = 1.0;   }    double valueFahrenheit(double valueCelsius){     return valueCelsius*weight + bias;   }    void printValue(){     std::cout&lt;&lt;\"Weight: \"&lt;&lt;weight&lt;&lt;\"\\n\"&lt;&lt;\"Bias: \"&lt;&lt;bias&lt;&lt;\"\\n\";   }    void train(std::vector&lt;double> celsiusData, std::vector&lt;double> fahrenheitData, double learningRate){     for (int i = 0; i &lt; celsiusData.size(); i++)     {       double result = valueFahrenheit(celsiusData[i]);       double error = result - fahrenheitData[i];       double gradientWeight = error * celsiusData[i];       double gradientBias = error;        weight -= learningRate*gradientWeight;       bias -= learningRate*gradientBias;       \/\/printValue();     }   } };  int main(){   NeuralNetwork mynn;    std::vector&lt;double> celsiusData;   std::vector&lt;double> fahrenheitData;    double learningRate = 0.00025;   int valueOfData = 60000;    std::srand(std::time(nullptr));   for (int i = 0; i &lt; valueOfData; i++)   {     int value = std::rand()%200-100;     celsiusData.push_back(value);     fahrenheitData.push_back(value*1.8 + 32);   }      mynn.train(celsiusData,fahrenheitData,learningRate);    double testCount = 1000.0;   std::cout&lt;&lt;\"Degrees Celsius: \"&lt;&lt;testCount&lt;&lt;\"\\n\"&lt;&lt;\"Degrees Fahrenheit: \"&lt;&lt;mynn.valueFahrenheit(testCount)&lt;&lt;\"\\n\";   mynn.printValue();      return 0; }<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"y = a*7 + b*3 + c*5 + 32\" alt=\"y = a*7 + b*3 + c*5 + 32\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/a29\/be5\/09d\/a29be509d2560c41cb63b2b4f46ef18c.svg\" width=\"236\" height=\"20\"\/>. \u041f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0435\u0441\u0430 \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u043d\u0430 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440, \u0438 \u0432 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0438\u0437 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432. \u0423\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438\u043c \u043a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0439 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0431\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0412 \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435 \u043d\u0430\u0448\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0432\u0438\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"cpp\">void train(std::vector&lt;std::vector&lt;double>> inputValue, std::vector&lt;double> outputValue, double learningRate){     for (int i = 0; i &lt; outputValue.size(); i++)     {       double result = expectedValue(inputValue[i][0], inputValue[i][1], inputValue[i][2]);       double error = result - outputValue[i];       weight[0] -= learningRate * error * inputValue[i][0];       weight[1] -= learningRate * error * inputValue[i][1];       weight[2] -= learningRate * error * inputValue[i][2];       bias -= learningRate*error;     }   }<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043d\u0430\u0441\u043b\u0430\u0436\u0434\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041a\u043e\u0434<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<pre><code class=\"cpp\">#include &lt;iostream> #include &lt;vector> #include &lt;ctime> #include &lt;cmath>  class NeuralNetwork { private:   std::vector&lt;double> weight;   double bias; public:   NeuralNetwork(){     weight = {1.0,1.0,1.0};     bias = 1.0;   }    double getWeight(int value){     return weight[value];   }   double getBias(){     return bias;   }    double expectedValue(double a, double b, double c){     return a*weight[0] + b*weight[1] + c*weight[2] + bias;   }    void train(std::vector&lt;std::vector&lt;double>> inputValue, std::vector&lt;double> outputValue, double learningRate){     for (int i = 0; i &lt; outputValue.size(); i++)     {       double result = expectedValue(inputValue[i][0], inputValue[i][1], inputValue[i][2]);       double error = result - outputValue[i];       weight[0] -= learningRate * error * inputValue[i][0];       weight[1] -= learningRate * error * inputValue[i][1];       weight[2] -= learningRate * error * inputValue[i][2];       bias -= learningRate*error;     }   } };  double targetFunction(double a, double b, double c){   return a*7 + b*3 + c*5 + 32; }  int main(){   NeuralNetwork mynn;    std::vector&lt;std::vector&lt;double>> inputValue;   std::vector&lt;double> outputValue;    double learningRate = 0.0002;   int valueOfData = 70000;    std::srand(std::time(nullptr));   for (int i = 0; i &lt; valueOfData; i++)   {     std::vector&lt;double> input;     input.push_back((double)(std::rand()%200-100)\/10);     input.push_back((double)(std::rand()%200-100)\/10);     input.push_back((double)(std::rand()%200-100)\/10);     inputValue.push_back(input);     outputValue.push_back(targetFunction(inputValue[i][0],                                          inputValue[i][1],                                         inputValue[i][2]));   }      mynn.train(inputValue, outputValue,learningRate);    std::cout&lt;&lt;\"Weight 0: \"&lt;&lt;mynn.getWeight(0)&lt;&lt;\"\\n\"&lt;&lt;             \"Weight 1: \"&lt;&lt;mynn.getWeight(1)&lt;&lt;\"\\n\"&lt;&lt;             \"Weight 2: \"&lt;&lt;mynn.getWeight(2)&lt;&lt;\"\\n\"&lt;&lt;             \"Bias: \"&lt;&lt;mynn.getBias()&lt;&lt;\"\\n\";      return 0; }<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0441\u043c\u0435\u0448\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0432\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435. \u042d\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0435\u0433\u043a\u0438\u043c \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u0434, \u043d\u043e \u044d\u0442\u043e \u043b\u0438\u0448\u044c \u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043d\u0430 \u0430\u0439\u0441\u0431\u0435\u0440\u0433\u0430. \u041d\u0430\u0434\u0435\u044e\u0441\u044c \u0432 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c \u044f \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u044e \u0432\u0441\u0435 \u0442\u043e\u043d\u043a\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/807411\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/807411\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a \u0440\u0435\u0437\u043a\u0438\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441 \u043a \u0448\u0430\u0445\u043c\u0430\u0442\u043d\u044b\u043c \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u0430\u043c, \u0438 \u0436\u0435\u043b\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439. \u041f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e \u0436\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c \u0432\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f\u043c \u043c\u043e\u0434\u044b \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438, \u043d\u043e \u0432\u043e\u0442 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430, \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u043f\u044b\u0442\u0430 \u0434\u0430 \u0438 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442\u0441\u044f. \u042f \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0441\u044c \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0440\u0438\u044e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u043e \u043c\u043e\u0435\u043c \u0442\u0435\u0440\u043d\u0438\u0441\u0442\u043e\u043c \u043f\u0443\u0442\u0438 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439. \u041f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u044e\u0441\u044c \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0448\u0438\u0435 \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0446\u0435\u043b\u044c &#8212; \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u0441\u0443\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c\u044b\u043c \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u043c. \u0414\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u0438 \u043d\u0430\u0434\u0435\u044e\u0441\u044c \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439.<\/p>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439. \u0414\u043b\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b, \u0438 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e, \u043d\u0430 \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u044d\u0442\u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u044f\u0437\u044b\u043a c++.<\/p>\n<p>\u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0443\u0441\u044b \u0446\u0435\u043b\u044c\u0441\u0438\u044f \u0432 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0443\u0441\u044b \u0444\u0430\u0440\u0435\u043d\u0433\u0435\u0439\u0442\u0430. \u041f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u0430\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u0432\u0435\u0441 \u0438 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0443  . \u0412 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u0435, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0448\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441 1.8 \u0438 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 32. \u042f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/716380\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430<\/a>.<\/p>\n<p>\u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 \u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0449\u0438\u0439 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u043e\u0440\u0435 \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u043a\u0430\u043a \u0434\u0443\u0448\u0430 \u043f\u043e\u0436\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442.<\/p>\n<pre><code class=\"cpp\">class NeuralNetwork { private:   float weight;   float bias; public:   NeuralNetwork(){     weight = 1.0;     bias = 1.0;   } };<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e, \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0443\u0441\u043e\u0432 \u0444\u0430\u0440\u0435\u043d\u0433\u0435\u0439\u0442\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0443\u0441\u0430\u0445 \u0446\u0435\u043b\u044c\u0441\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0438 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<pre><code class=\"cpp\">float valueFahrenheit(float valueCelsius){     return valueCelsius*weight + bias; }<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0430\u043a \u0436\u0435 \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u044f \u043c\u0430\u0433\u0438\u044f(\u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440). \u041e\u043d\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u0434\u0432\u0430 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430, \u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0449\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0434\u0443\u0441\u043e\u0432 \u0446\u0435\u043b\u044c\u0441\u0438\u044f \u0438 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0434\u0443\u0441\u044b \u0444\u0430\u0440\u0435\u043d\u0433\u0435\u0439\u0442\u0430, \u0430 \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432\u0435\u0441 \u0438 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439.<\/p>\n<p>\u0412 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 result \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0435\u0441\u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438, \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0438 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e error \u043f\u043e\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0443 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u044b \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f(\u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 error) \u0438 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f celsiusData[i]. \u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0436\u0435 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438. \u042d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043e \u0441 \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0435\u0441 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u044c \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430 (\u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u043e\u0434\u0438\u043d), \u0432\u0435\u0441 \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0438 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441\u0430, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0421 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u044b, \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u043c \u0438 \u043d\u0435 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043e \u0441 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c. \u041e\u0442 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0438 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041e\u0442\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u043c \u043c\u044b, \u0430 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u043f\u043e \u0441\u0443\u0442\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0438\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u0440\u043e\u0441\u0442\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c, \u0430 \u043c\u044b \u0441\u0442\u0440\u0435\u043c\u0438\u043c\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437 \u043a \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u043c\u0443. <\/p>\n<pre><code class=\"cpp\">void train(std::vector&lt;float> celsiusData, std::vector&lt;float> fahrenheitData, float learningRate){     for (int i = 0; i &lt; celsiusData.size(); i++)     {       float result = valueFahrenheit(celsiusData[i]);       float error = result - fahrenheitData[i];       float gradientWeight = error * celsiusData[i];       float gradientBias = error;        weight -= learningRate*gradientWeight;       bias -= learningRate*gradientBias;     }   }<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430.<\/p>\n<pre><code class=\"cpp\">std::srand(std::time(nullptr)); for (int i = 0; i &lt; valueOfData; i++) {   int value = std::rand()%200-100;   celsiusData.push_back(value);   fahrenheitData.push_back(value*1.8 + 32); }<\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u0435\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0435\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c \u0435\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443.<\/p>\n<pre><code class=\"cpp\">int main(){   NeuralNetwork mynn;    std::vector&lt;float> celsiusData;   std::vector&lt;float> fahrenheitData;    float learningRate = 0.025;   int valueOfData = 10000;    std::srand(std::time(nullptr));   for (int i = 0; i &lt; valueOfData; i++)   {     int value = std::rand()%200-100;     celsiusData.push_back(value);     fahrenheitData.push_back(value*1.8 + 32);   }      mynn.train(celsiusData,fahrenheitData,learningRate);    float testCount = 25.0;   std::cout&lt;&lt;\"Degrees Celsius: \"&lt;&lt;testCount&lt;&lt;\"\\n\"&lt;&lt;\"Degrees Fahrenheit: \"&lt;&lt;mynn.valueFahrenheit(testCount);      return 0; }<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c nan, \u0438\u0449\u0435\u043c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443. \u041f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e \u0432 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0443, \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0438 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0412\u044b\u044f\u0441\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u0448\u0438 \u0432\u0435\u0441 \u0438 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443\u043b\u0435\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0432 \u0431\u0435\u0441\u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432 \u044f \u0443\u0437\u043d\u0430\u043b, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0437\u0440\u044b\u0432\u043e\u043c \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430(Gradient Explosion) \u0438 \u0447\u0430\u0449\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0435\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u0435 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0440\u044b \u043d\u043e\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0432 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c. \u041d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0443\u0442\u0440\u0443\u0436\u0434\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0431\u044f \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0434\u043e\u0441\u043a\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u0443\u044e \u0440\u0443\u043a\u0443: learningRate = 0.00025, valueOfData = 100000. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u0441 \u0438 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f: Weight: 1.80001, Bias: 31.9994.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e\u0432\u044b\u0441\u0438\u0442\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0432 \u0432\u0435\u0437\u0434\u0435 float \u043d\u0430 double. \u042d\u0442\u043e \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c, \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0432\u0435\u0441 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 1.8 \u0438 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 32.<\/p>\n<p>\u0412\u0435\u0441\u044c \u043a\u043e\u0434 \u043a\u043e\u043c\u0443 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e:<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041a\u043e\u0434<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<pre><code class=\"cpp\">#include &lt;iostream> #include &lt;vector> #include &lt;ctime> #include &lt;cmath>  class NeuralNetwork { private:   double weight;   double bias; public:   NeuralNetwork(){     weight = 1.0;     bias = 1.0;   }    double valueFahrenheit(double valueCelsius){     return valueCelsius*weight + bias;   }    void printValue(){     std::cout&lt;&lt;\"Weight: \"&lt;&lt;weight&lt;&lt;\"\\n\"&lt;&lt;\"Bias: \"&lt;&lt;bias&lt;&lt;\"\\n\";   }    void train(std::vector&lt;double> celsiusData, std::vector&lt;double> fahrenheitData, double learningRate){     for (int i = 0; i &lt; celsiusData.size(); i++)     {       double result = valueFahrenheit(celsiusData[i]);       double error = result - fahrenheitData[i];       double gradientWeight = error * celsiusData[i];       double gradientBias = error;        weight -= learningRate*gradientWeight;       bias -= learningRate*gradientBias;       \/\/printValue();     }   } };  int main(){   NeuralNetwork mynn;    std::vector&lt;double> celsiusData;   std::vector&lt;double> fahrenheitData;    double learningRate = 0.00025;   int valueOfData = 60000;    std::srand(std::time(nullptr));   for (int i = 0; i &lt; valueOfData; i++)   {     int value = std::rand()%200-100;     celsiusData.push_back(value);     fahrenheitData.push_back(value*1.8 + 32);   }      mynn.train(celsiusData,fahrenheitData,learningRate);    double testCount = 1000.0;   std::cout&lt;&lt;\"Degrees Celsius: \"&lt;&lt;testCount&lt;&lt;\"\\n\"&lt;&lt;\"Degrees Fahrenheit: \"&lt;&lt;mynn.valueFahrenheit(testCount)&lt;&lt;\"\\n\";   mynn.printValue();      return 0; }<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 . \u041f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0435\u0441\u0430 \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u043d\u0430 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440, \u0438 \u0432 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0438\u0437 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432. \u0423\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438\u043c \u043a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0439 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0431\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0412 \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435 \u043d\u0430\u0448\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0432\u0438\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"cpp\">void train(std::vector&lt;std::vector&lt;double>> inputValue, std::vector&lt;double> outputValue, double learningRate){     for (int i = 0; i &lt; outputValue.size(); i++)     {       double result = expectedValue(inputValue[i][0], inputValue[i][1], inputValue[i][2]);       double error = result - outputValue[i];       weight[0] -= learningRate * error * inputValue[i][0];       weight[1] -= learningRate * error * inputValue[i][1];       weight[2] -= learningRate * error * inputValue[i][2];       bias -= learningRate*error;     }   }<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043d\u0430\u0441\u043b\u0430\u0436\u0434\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041a\u043e\u0434<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<pre><code class=\"cpp\">#include &lt;iostream> #include &lt;vector> #include &lt;ctime> #include &lt;cmath>  class NeuralNetwork { private:   std::vector&lt;double> weight;   double bias; public:   NeuralNetwork(){     weight = {1.0,1.0,1.0};     bias = 1.0;   }    double getWeight(int value){     return weight[value];   }   double getBias(){     return bias;   }    double expectedValue(double a, double b, double c){     return a*weight[0] + b*weight[1] + c*weight[2] + bias;   }    void train(std::vector&lt;std::vector&lt;double>> inputValue, std::vector&lt;double> outputValue, double learningRate){     for (int i = 0; i &lt; outputValue.size(); i++)     {       double result = expectedValue(inputValue[i][0], inputValue[i][1], inputValue[i][2]);       double error = result - outputValue[i];       weight[0] -= learningRate * error * inputValue[i][0];       weight[1] -= learningRate * error * inputValue[i][1];       weight[2] -= learningRate * error * inputValue[i][2];       bias -= learningRate*error;     }   } };  double targetFunction(double a, double b, double c){   return a*7 + b*3 + c*5 + 32; }  int main(){   NeuralNetwork mynn;    std::vector&lt;std::vector&lt;double>> inputValue;   std::vector&lt;double> outputValue;    double learningRate = 0.0002;   int valueOfData = 70000;    std::srand(std::time(nullptr));   for (int i = 0; i &lt; valueOfData; i++)   {     std::vector&lt;double> input;     input.push_back((double)(std::rand()%200-100)\/10);     input.push_back((double)(std::rand()%200-100)\/10);     input.push_back((double)(std::rand()%200-100)\/10);     inputValue.push_back(input);     outputValue.push_back(targetFunction(inputValue[i][0],                                          inputValue[i][1],                                         inputValue[i][2]));   }      mynn.train(inputValue, outputValue,learningRate);    std::cout&lt;&lt;\"Weight 0: \"&lt;&lt;mynn.getWeight(0)&lt;&lt;\"\\n\"&lt;&lt;             \"Weight 1: \"&lt;&lt;mynn.getWeight(1)&lt;&lt;\"\\n\"&lt;&lt;             \"Weight 2: \"&lt;&lt;mynn.getWeight(2)&lt;&lt;\"\\n\"&lt;&lt;             \"Bias: \"&lt;&lt;mynn.getBias()&lt;&lt;\"\\n\";      return 0; }<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0441\u043c\u0435\u0448\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0432\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435. \u042d\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0435\u0433\u043a\u0438\u043c \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u0434, \u043d\u043e \u044d\u0442\u043e \u043b\u0438\u0448\u044c \u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043d\u0430 \u0430\u0439\u0441\u0431\u0435\u0440\u0433\u0430. \u041d\u0430\u0434\u0435\u044e\u0441\u044c \u0432 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c \u044f \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u044e \u0432\u0441\u0435 \u0442\u043e\u043d\u043a\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/807411\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/807411\/<\/a><br \/><\/br><\/br><\/p>\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-373513","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/373513","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=373513"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/373513\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=373513"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=373513"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=373513"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}