{"id":445823,"date":"2025-01-22T21:03:37","date_gmt":"2025-01-22T21:03:37","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=445823"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=445823","title":{"rendered":"\u041a\u0430\u043b\u044c\u043a\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440 \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0441\u0435\u043f\u0442\u0440\u043e\u043d\u0430\u0445<\/span>"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n

\u0420\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0431\u044b \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043e\u0441\u0432\u043e\u0438\u0442\u044c \u044f\u0437\u044b\u043a \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0432 \u043c\u043e\u0435\u043c \u043a\u0440\u0443\u0433\u0443 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u00ab\u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0441\u0442\u00bb \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u00ab\u0411\u043b\u043e\u043a\u043d\u043e\u0442\u0430\u00bb, \u00ab\u041a\u0430\u043b\u044c\u043a\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u0430\u00bb, \u00ab\u042d\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f\u00bb \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0435\u0433\u043e. \u041a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e \u043e\u0441\u0432\u043e\u0438\u0432 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443 \u043f\u0443\u0437\u044b\u0440\u044c\u043a\u043e\u043c.<\/p>\n

\u0428\u043b\u0438 \u0433\u043e\u0434\u0430, \u043c\u0435\u043d\u044f\u043b\u0438\u0441\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438. \u041c\u0435\u043d\u044f\u043b\u0430\u0441\u044c \u043c\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 IT: \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u0431\u0430\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, web \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430, \u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430, Data \u043c\u0430\u0439\u043d\u0438\u043d\u0433, \u0438 \u0432\u043e\u0442 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u0435\u043b\u0438\u043a\u0438\u0439 \u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0447\u0438\u0439 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442 (\u0418\u0418). \u0410 \u0442\u0430\u043c \u0433\u0434\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0430 \u2014 \u0442\u0430\u043c \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u0435\u043d\u044c\u0433\u0438. \u041d\u0443 \u0432\u044b \u043f\u043e\u043d\u044f\u043b\u0438.<\/p>\n

\u041f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u044e\u0441\u044c, \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u0431\u044b\u043b\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u043e\u043a \u0432\u043e\u0439\u0442\u0438 \u0432 \u0430\u0439\u0442\u0438<\/s> \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e \u0436\u0435 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0418\u0418, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043c \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438, \u0438 \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442. \u0412\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043f\u043e\u0440\u0430\u0436\u0430\u043b\u0438 \u043b\u044e\u0434\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0435, \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435-\u0442\u043e \u0442\u0430\u043c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435-\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u043c\u043f\u0442\u044b, \u0438 \u00ab\u044d\u0442\u043e\u00bb \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0438\u043c \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0432\u0440\u0430\u0437\u0443\u043c\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435.<\/p>\n

\u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0418\u0418 \u2014 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0432\u0438\u043a\u0438\u043f\u0435\u0434\u0438\u0438<\/a>. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043e\u0431\u0448\u0438\u0440\u043d\u0430\u044f \u0442\u0435\u043c\u0430. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043a\u043e\u0441\u043d\u0435\u043c\u0441\u044f \u0441 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043a\u0435 \u0418\u0418, \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u2014 \u043a \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043f\u0442\u0440\u043e\u043d\u0443<\/a>.<\/p>\n

\u041b\u0438\u0445\u0430 \u0431\u0435\u0434\u0430 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u043e, \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0435\u0435.<\/p>\n

\u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h2>\n

\u0418\u0442\u0430\u043a, \u043d\u0430\u0448\u0430 \u0446\u0435\u043b\u044c: \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0441\u043b\u043e\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043f\u0442\u0440\u043e\u043d, \u0443\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0432\u044b\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c, \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0430 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430.<\/p>\n

\u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043c\u044b\u0441\u043b\u044c \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e. \u041d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0432 \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0437\u0430\u0442\u044f\u043d\u0443\u0442\u0441\u044f \u2014 \u043c\u044b\u0441\u043b\u044c \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0440\u0433\u043d\u0443\u0442\u0430.<\/p>\n

\u041d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0440\u0430\u0445 \u0433\u0438\u0442\u0445\u0430\u0431\u0430 \u043d\u0430\u0442\u043a\u043d\u0443\u043b\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 https:\/\/github.com\/Cr33zz\/Neuro<\/a><\/p>\n

\u041f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0432\u044b\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0442.\u0434. \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0431\u0438\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u00ab\u0418\u041b\u0418\u00bb (OR).<\/p>\n

\/\/\u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 - \u0431\u0438\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0418\u041b\u0418 List<Data> trainingData = new List<Data>() { new Data(new Tensor(new float[] { 0, 0 }, new Shape(2)), new Tensor(new float[] {0 }, new Shape(1))), new Data(new Tensor(new float[] { 0, 1 }, new Shape(2)), new Tensor(new float[] {1 }, new Shape(1))), new Data(new Tensor(new float[] { 1, 0 }, new Shape(2)), new Tensor(new float[] {1 }, new Shape(1))), new Data(new Tensor(new float[] { 1, 1 }, new Shape(2)), new Tensor(new float[] {1 }, new Shape(1))) };  \/\/\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0441\u0435\u0442\u044c var net = new NeuralNetwork(\"simple_net_or_test\"); \/\/\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c var model = new Sequential(); \/\/\u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0432\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 - 2 \u0432\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0445 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 model.AddLayer(new Flatten(new Shape(2))); \/\/\u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 model.AddLayer(new Dense(model.LastLayer, 4, Activation.ReLU)); \/\/\u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 - 1 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e, \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 model.AddLayer(new Dense(model.LastLayer, 1, Activation.Linear)); net.Model = model;  \/\/\u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f net.Optimize(new SGD(), Loss.MeanSquareError);  \/\/\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438, 150 \u044d\u043f\u043e\u0445 net.Fit(trainingData, 1, 150, null, 0, Track.Nothing);  \/\/\u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c for (int i = 0; i < trainingData.Count; ++i) {     var inp = string.Join(\" \", trainingData[i].Input.GetValues());     \/\/\u0434\u0430\u0435\u043c \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442     var predict = net.Predict(trainingData[i].Input).First().GetValues().First();     var outp = string.Join(\" \", predict);     Console.WriteLine(\"{0} = {1} ({2})\", inp, Math.Round(predict), outp); }<\/code><\/pre>\n
\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442:<\/p>\n
0 0 = 0 (0,3498991) 1 1 = 1 (1,176591) 0 1 = 1 (0,7329522) 1 0 = 1 (0,7935382)<\/code><\/pre>\n
\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u00ab\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439\u00bb, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0433\u043b\u044f\u0435\u043c \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u0443 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Math.Round<\/code>. \u0412 \u0441\u043a\u043e\u0431\u043a\u0430\u0445 — \u0442\u043e\u0442 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0435\u0442\u044c.<\/p>\n
\u0421\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0432\u044b\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n
\u0410 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0441\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0421\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435: \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u0441\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442 0 \u0434\u043e 9. \u0421\u0435\u0442\u044c \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u0431\u0435\u0437 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439. <\/p>\n
\/\/\u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 List<Data> trainingData = new List<Data>(); for (int a = 0; a <= 9; ++a) {     for (int b = 0; b <= 9; ++b)     {         trainingData.Add(new Data(new Tensor(new float[] { a, b }, new Shape(2)), new Tensor(new float[] { a + b }, new Shape(1))));     } }<\/code><\/pre>\n
\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442:<\/p>\n
0+0 = 0 (0,3612165) 7+4 = 11 (11,02726) 3+4 = 7 (7,00885) 1+5 = 6 (6,00395) 2+8 = 10 (10,02146) 4+9 = 13 (13,03497) 1+7 = 8 (8,012558) 9+4 = 13 (13,03646) 1+6 = 7 (7,008254) 6+3 = 9 (9,018351) 0+9 = 9 (9,016563) 2+1 = 3 (2,991335) 4+5 = 9 (9,017755) 4+0 = 4 (3,996235) 1+4 = 5 (4,999646) 3+9 = 12 (12,03037) 7+5 = 12 (12,03156) 8+1 = 9 (9,018947) 1+8 = 9 (9,016861) ....\u0438 \u0442.\u0434.<\/code><\/pre>\n
\u0414\u043b\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435. \u0421\u0435\u0442\u044c \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u0431\u0435\u0437 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n
\u0423\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n
\u0410 \u0432\u043e\u0442 \u0441 \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0442\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e. \u041f\u043e\u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0432 \u0441 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0441\u043b\u043e\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0435\u0440\u0441\u0435\u043f\u0442\u0440\u043e\u043d\u0430, \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0441\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043f\u0440\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n
\/\/\u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 - \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442 0 \u0434\u043e 9 List<Data> trainingData = new List<Data>(); for (int a = 0; a <= 9; ++a) {     for (int b = 0; b <= 9; ++b)     {         trainingData.Add(new Data(new Tensor(new float[] { a, b }, new Shape(2)), new Tensor(new float[] { a * b }, new Shape(1))));     } }  var net = new NeuralNetwork(\"simple_net_mul_test\"); var model = new Sequential(); model.AddLayer(new Flatten(new Shape(2))); model.AddLayer(new Dense(model.LastLayer, 120, Activation.Sigmoid)); model.AddLayer(new Dense(model.LastLayer, 64, Activation.Sigmoid)); model.AddLayer(new Dense(model.LastLayer, 1, Activation.Linear)); net.Model = model;  net.Optimize(new SGD(), Loss.MeanSquareError);  net.Fit(trainingData, 4, 1200, null, 1, Track.Nothing);  for (int i = 0; i < trainingData.Count; ++i) {     var inp = string.Join(\"*\", trainingData[i].Input.GetValues());     var need = trainingData[i].Output.GetValues().First();     var predict = net.Predict(trainingData[i].Input).First().GetValues().First();     var outp = string.Join(\" \", predict);     Console.WriteLine(\"{0} = {1} ({2}) {3}\", inp, Math.Round(predict), outp, need); }<\/code><\/pre>\n
\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0435\u043c \u041f\u041a \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u043f\u0435\u0442\u044c \u0432\u044b\u043f\u0435\u0442\u044c \u043a\u043e\u0444\u0435\u0439\u043a\u0443. \u041d\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 \u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f — \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c. \u0414\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443.<\/strong><\/p>\n
\u0421\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438<\/h2>\n
\u041f\u043e\u0433\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435. \u041c\u044b \u0436\u0435 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043a\u0430\u043b\u044c\u043a\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0436\u0434\u0430\u0442\u044c, \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043e\u043d \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0432\u044b\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u0438\u044e, \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e \u0438 \u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e, \u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043b\u044c\u043a\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c. \u041d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438. \u0418 \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0437\u0430\u043c\u0435\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 net.SaveStateXml(\"file.xml\")<\/code>. \u0410 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 net.LoadStateXml(\"file.xml\")<\/code> .<\/p>\n
\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c, \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e\u0433\u043e \u0438 \u043c\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n
var net = new NeuralNetwork(\"simple_net_mul_test\"); var model = new Sequential(); model.AddLayer(new Flatten(new Shape(2))); model.AddLayer(new Dense(model.LastLayer, 120, Activation.Sigmoid)); model.AddLayer(new Dense(model.LastLayer, 64, Activation.Sigmoid)); model.AddLayer(new Dense(model.LastLayer, 1, Activation.Linear)); net.Model = model;  \/\/\u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 net.LoadStateXml(\"mul.xml\");  \/\/2 * 3 var example = new Tensor(new float[] { 2, 3 }, new Shape(2)); \/\/\u0440\u0430\u0432\u043d\u043e 5.808744 var result = net2.Predict(example).First().GetValues().First();  \/\/\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433\u043b\u044f\u0435\u043c \u0434\u043e 6 Console.WriteLine(Math.Round(result));<\/code><\/pre>\n
\u0421\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u0435\u043d, \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0441\u043b\u043e\u0432\u043d\u043e. \u041c\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0442\u044c \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044f \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438 AddLayer<\/code>, \u0442.\u043a. \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 net.LoadStateXml(\"file.xml\")<\/code> \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f, \u043e\u043d \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0438\u0437 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430. \u041d\u043e \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043c\u043e. \u041f\u043e\u0437\u0436\u0435 \u044f \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 net.LoadStateXml2(\"file.xml\")<\/code>  \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442 \u0432\u0441\u044e \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e \u0441\u0435\u0442\u0438.<\/p>\n
\u0414\u043b\u0438\u043d\u043d\u0430\u044f \u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0435\u0442\u0438\u043a\u0430<\/h2>\n
\u041a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0431\u044b, \u043c\u044b \u043d\u0430 \u0444\u0438\u043d\u0438\u0448\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0439. \u041d\u0430\u0448\u0430 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0443\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0432\u044b\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c, \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0430\u0442\u044c… \u041d\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445 \u043e\u0442 0 \u0434\u043e 9. \u041a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u044d\u0442\u043e \u043a\u0430\u043b\u044c\u043a\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0432 \u0442\u0430\u043a\u043e\u043c \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u043c \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435?<\/p>\n
\u041d\u0430\u0434\u043e \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d! \u0414\u043e \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u043a\u043e\u0432, \u0434\u043e \u0441\u043e\u0442\u0435\u043d, \u0434\u043e \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447… \u041d\u043e \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0430\u0434\u043e \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u0435\u0442\u0438, \u0434\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c, «\u0440\u0430\u0437\u0434\u0443\u0432\u0430\u0442\u044c» \u0441\u0435\u0442\u044c. \u042d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0448 \u043f\u0443\u0442\u044c.<\/p>\n
\u041d\u0430\u043c \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 «\u0414\u043b\u0438\u043d\u043d\u0430\u044f \u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0435\u0442\u0438\u043a\u0430», \u0433\u0434\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u044b. \u0410 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0447\u0435\u0442 \u0438\u0434\u0451\u0442 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0443\u043c \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u043a\u0430\u043c\u0438. \u041f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0438\u043a\u043e\u043c?<\/span> \u042d\u0442\u043e \u043d\u0430\u043c \u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e: \u043f\u0435\u0440\u0435\u0443\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e, \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u0432\u0441\u0451 \u043a\u0430\u043a \u0435\u0441\u0442\u044c.<\/p>\n
\u0412 .Net \u0435\u0441\u0442\u044c \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0435\u0442\u0438\u043a\u0438 — \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 BigInteger<\/code>, \u043d\u043e \u043c\u044b \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a \u0432\u043c\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043d\u0443\u0442\u0440\u043e, \u0438 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c\u0438, \u0442\u0430\u043a \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u044b\u043c\u0438. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0443\u0442\u0451\u043c \u043d\u0435\u0434\u043e\u043b\u0433\u043e\u0433\u043e \u0433\u0443\u0433\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u044b\u043b \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 BigNumber<\/a>. <\/p>\n
\u0418\u0437\u0443\u0447\u0430\u044f \u043a\u043e\u0434 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430, \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0432\u044b\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0422.\u0435. \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0442\u0440\u0438 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0443\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c!<\/p>\n
\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n
Console.WriteLine(new BigNumber(10) + new BigNumber(5)); \/\/15 Console.WriteLine(new BigNumber(10) - new BigNumber(5)); \/\/5 Console.WriteLine(new BigNumber(10) * new BigNumber(5)); \/\/50 Console.WriteLine(new BigNumber(10) \/ new BigNumber(5)); \/\/2 Console.WriteLine(new BigNumber(555) * new BigNumber(777));\/\/431235<\/code><\/pre>\n
\n\u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e BigNumber<\/summary>\n
\n
using Neuro.Models; using Neuro.Tensors; using Neuro; using System.Text; using System.Collections.Generic; using System; using System.Linq;  namespace BigInteger {     public enum Sign     {         Minus = -1,         Plus = 1     }      public delegate int SummaryHandler(int a, int b);     public delegate int SubstractHandler(int a, int b);     public delegate int MultiplyHandler(int a, int b);      public class BigNumber     {         public static SummaryHandler summary;         public static SummaryHandler substract;         public static MultiplyHandler multiply;          private readonly List<byte> digits = new List<byte>();          private static NeuralNetwork prepareSUM()         {             var net = new NeuralNetwork(\"simple_net_calc_sum_test\");             net.LoadStateXml2(\"sum.xml\");             return net;         }          private static NeuralNetwork prepareSUB()         {             var net = new NeuralNetwork(\"simple_net_calc_sub_test\");             net.LoadStateXml2(\"sub.xml\");             return net;         }          private static NeuralNetwork prepareMUL()         {             var net = new NeuralNetwork(\"simple_net_calc_mul_test\");             net.LoadStateXml2(\"mul.xml\");             return net;         }          private static int calcNeuro(NeuralNetwork net, int a, int b)         {             var tens = new Tensor(new float[] { a, b }, new Shape(2));             var predict = net.Predict(tens).First().GetValues().First();             return (int)Math.Round(predict);         }          static BigNumber() {             var sum = prepareSUM();             var sub = prepareSUB();             var mul = prepareMUL();               summary = (int a, int b) =>             {                 \/\/return a + b;                  return calcNeuro(sum, a, b);             };              substract = (int a, int b) =>             {                 \/\/return a - b;                  return calcNeuro(sub, a, b);             };              multiply = (int a, int b) =>             {                 \/\/return a * b;                  return calcNeuro(mul, a, b);             };         }          public BigNumber(List<byte> bytes)         {             digits = bytes.ToList();             RemoveNulls();         }          public BigNumber(Sign sign, List<byte> bytes)         {             Sign = sign;             digits = bytes;             RemoveNulls();         }          public BigNumber(string s)         {             if (s.StartsWith(\"-\"))             {                 Sign = Sign.Minus;                 s = s.Substring(1);             }              foreach (var c in s.Reverse())             {                 digits.Add(Convert.ToByte(c.ToString()));             }              RemoveNulls();         }          public BigNumber(uint x) => digits.AddRange(GetBytes(x));          public BigNumber(int x)         {             if (x < 0)             {                 Sign = Sign.Minus;             }              digits.AddRange(GetBytes((uint)Math.Abs(x)));         }          \/\/\/ <summary>         \/\/\/ \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0446\u0438\u0444\u0440 \u0438\u0437 \u0446\u0435\u043b\u043e\u0433\u043e \u0431\u0435\u0437\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430         \/\/\/ <\/summary>         \/\/\/ <param name=\"num\"><\/param>         \/\/\/ <returns><\/returns>         private List<byte> GetBytes(uint num)         {             var bytes = new List<byte>();             do             {                 bytes.Add((byte)(num % 10));                 num \/= 10;             } while (num > 0);              return bytes;         }          \/\/\/ <summary>         \/\/\/ \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043b\u0438\u0434\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043d\u0443\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430         \/\/\/ <\/summary>         private void RemoveNulls()         {             for (var i = digits.Count - 1; i > 0; i--)             {                 if (digits[i] == 0)                 {                     digits.RemoveAt(i);                 }                 else                 {                     break;                 }             }         }          \/\/\/ <summary>         \/\/\/ \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0430 valEexp(\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 1E3 = 1000)         \/\/\/ <\/summary>         \/\/\/ <param name=\"val\">\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430<\/param>         \/\/\/ <param name=\"exp\">\u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u0430(\u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043d\u0443\u043b\u0435\u0439 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f val)<\/param>         \/\/\/ <returns><\/returns>         public static BigNumber Exp(byte val, int exp)         {             var bigInt = Zero;             bigInt.SetByte(exp, val);             bigInt.RemoveNulls();             return bigInt;         }          public static BigNumber Zero => new BigNumber(0);         public static BigNumber One => new BigNumber(1);          \/\/\u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430         public int Size => digits.Count;          \/\/\u0437\u043d\u0430\u043a \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430         public Sign Sign { get; private set; } = Sign.Plus;          \/\/\u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u043f\u043e \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0443         public byte GetByte(int i) => i < Size ? digits[i] : (byte)0;          \/\/\u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u043f\u043e \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0443         public void SetByte(int i, byte b)         {             while (digits.Count <= i)             {                 digits.Add(0);             }              digits[i] = b;         }          \/\/\u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0432 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443         public override string ToString()         {             if (this == Zero) return \"0\";             var s = new StringBuilder(Sign == Sign.Plus ? \"\" : \"-\");              for (int i = digits.Count - 1; i >= 0; i--)             {                 s.Append(Convert.ToString(digits[i]));             }              return s.ToString();         }          #region \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0434 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c\u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430\u043c\u0438          private static BigNumber Add(BigNumber a, BigNumber b)         {             var digits = new List<byte>();             var maxLength = Math.Max(a.Size, b.Size);             byte t = 0;             for (int i = 0; i < maxLength; i++)             {                 \/\/byte sum = (byte)(a.GetByte(i) + b.GetByte(i) + t);                 byte sum = (byte)(summary(a.GetByte(i), b.GetByte(i)) + t);                   if (sum >= 10)                 {                     sum -= 10;                     t = 1;                 }                 else                 {                     t = 0;                 }                  digits.Add(sum);             }              if (t > 0)             {                 digits.Add(t);             }              return new BigNumber(a.Sign, digits);         }          private static BigNumber Substract(BigNumber a, BigNumber b)         {             var digits = new List<byte>();              BigNumber max = Zero;             BigNumber min = Zero;              \/\/\u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0438\u0433\u043d\u043e\u0440\u0438\u0440\u0443\u044f \u0437\u043d\u0430\u043a             var compare = Comparison(a, b, ignoreSign: true);              switch (compare)             {                 case -1:                     min = a;                     max = b;                     break;                 case 0:                     return Zero;                 case 1:                     min = b;                     max = a;                     break;             }              \/\/\u0438\u0437 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0433\u043e \u0432\u044b\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u0435             var maxLength = Math.Max(a.Size, b.Size);              var t = 0;             for (var i = 0; i < maxLength; i++)             {                 \/\/var s = max.GetByte(i) - min.GetByte(i) - t;                 var s = substract(max.GetByte(i),min.GetByte(i)) - t;                  if (s < 0)                 {                     s += 10;                     t = 1;                 }                 else                 {                     t = 0;                 }                  digits.Add((byte)s);             }              return new BigNumber(max.Sign, digits);         }          private static BigNumber Multiply(BigNumber a, BigNumber b)         {             var retValue = Zero;              for (var i = 0; i < a.Size; i++)             {                 for (int j = 0, carry = 0; (j < b.Size) || (carry > 0); j++)                 {                     \/\/var cur = retValue.GetByte(i + j) + a.GetByte(i) * b.GetByte(j) + carry;                     var cur = retValue.GetByte(i + j) + multiply(a.GetByte(i), b.GetByte(j)) + carry;                      retValue.SetByte(i + j, (byte)(cur % 10));                     carry = cur \/ 10;                 }             }              retValue.Sign = a.Sign == b.Sign ? Sign.Plus : Sign.Minus;             return retValue;         }          private static BigNumber Div(BigNumber a, BigNumber b)         {             var retValue = Zero;             var curValue = Zero;              for (var i = a.Size - 1; i >= 0; i--)             {                 curValue += Exp(a.GetByte(i), i);                  var x = 0;                 var l = 0;                 var r = 10;                 while (l <= r)                 {                     var m = (l + r) \/ 2;                     var cur = b * Exp((byte)m, i);                     if (cur <= curValue)                     {                         x = m;                         l = m + 1;                     }                     else                     {                         r = m - 1;                     }                 }                  retValue.SetByte(i, (byte)(x % 10));                 var t = b * Exp((byte)x, i);                 curValue = curValue - t;             }              retValue.RemoveNulls();              retValue.Sign = a.Sign == b.Sign ? Sign.Plus : Sign.Minus;             return retValue;         }          private static BigNumber Mod(BigNumber a, BigNumber b)         {             var retValue = Zero;              for (var i = a.Size - 1; i >= 0; i--)             {                 retValue += Exp(a.GetByte(i), i);                  var x = 0;                 var l = 0;                 var r = 10;                  while (l <= r)                 {                     var m = (l + r) >> 1;                     var cur = b * Exp((byte)m, i);                     if (cur <= retValue)                     {                         x = m;                         l = m + 1;                     }                     else                     {                         r = m - 1;                     }                 }                  retValue -= b * Exp((byte)x, i);             }              retValue.RemoveNulls();              retValue.Sign = a.Sign == b.Sign ? Sign.Plus : Sign.Minus;             return retValue;         }          #endregion          #region \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0434\u043b\u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b          private static int Comparison(BigNumber a, BigNumber b, bool ignoreSign = false)         {             return CompareSign(a, b, ignoreSign);         }          private static int CompareSign(BigNumber a, BigNumber b, bool ignoreSign = false)         {             if (!ignoreSign)             {                 if (a.Sign < b.Sign)                 {                     return -1;                 }                 else if (a.Sign > b.Sign)                 {                     return 1;                 }             }              return CompareSize(a, b);         }          private static int CompareSize(BigNumber a, BigNumber b)         {             if (a.Size < b.Size)             {                 return -1;             }             else if (a.Size > b.Size)             {                 return 1;             }              return CompareDigits(a, b);         }          private static int CompareDigits(BigNumber a, BigNumber b)         {             var maxLength = Math.Max(a.Size, b.Size);             for (var i = maxLength; i >= 0; i--)             {                 if (a.GetByte(i) < b.GetByte(i))                 {                     return -1;                 }                 else if (a.GetByte(i) > b.GetByte(i))                 {                     return 1;                 }             }              return 0;         }          #endregion          #region \u0410\u0440\u0438\u0444\u043c\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u044b          \/\/ \u0443\u043d\u0430\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0441(\u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043a\u0430 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430)         public static BigNumber operator -(BigNumber a)         {             a.Sign = a.Sign == Sign.Plus ? Sign.Minus : Sign.Plus;             return a;         }          \/\/\u0441\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435         public static BigNumber operator +(BigNumber a, BigNumber b) => a.Sign == b.Sign                 ? Add(a, b)                 : Substract(a, b);          \/\/\u0432\u044b\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u0438\u0435         public static BigNumber operator -(BigNumber a, BigNumber b) => a + -b;          \/\/\u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435         public static BigNumber operator *(BigNumber a, BigNumber b) => Multiply(a, b);          \/\/\u0446\u0435\u043b\u043e\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435(\u0431\u0435\u0437 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0430)         public static BigNumber operator \/(BigNumber a, BigNumber b) => Div(a, b);          \/\/\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u043a \u043e\u0442 \u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f         public static BigNumber operator %(BigNumber a, BigNumber b) => Mod(a, b);          #endregion          #region \u041e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u044b \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f          public static bool operator <(BigNumber a, BigNumber b) => Comparison(a, b) < 0;          public static bool operator >(BigNumber a, BigNumber b) => Comparison(a, b) > 0;          public static bool operator <=(BigNumber a, BigNumber b) => Comparison(a, b) <= 0;          public static bool operator >=(BigNumber a, BigNumber b) => Comparison(a, b) >= 0;          public static bool operator ==(BigNumber a, BigNumber b) => Comparison(a, b) == 0;          public static bool operator !=(BigNumber a, BigNumber b) => Comparison(a, b) != 0;          public override bool Equals(object obj) => !(obj is BigNumber) ? false : this == (BigNumber)obj;          #endregion     } }<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
\u0411\u0430\u0442\u043e\u043d\u043e\u043a\u0438\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n
\u041e\u0441\u0442\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043d\u0430\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043b\u044c\u043a\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0430\u043b\u044c\u043a\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440 Windows. \u0421\u043a\u0438\u043d\u0443\u0442\u044c \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0443 \u0441 .exe \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u043c \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u0442\u0440\u0435\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 (\u0444\u0430\u0439\u043b\u044b: sum.xml, sub.xml, mul.xml) \u0438 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0442\u044c. <\/p>\n
\nfrmNeuroCalc<\/summary>\n
\n
using System; using System.Windows.Forms; using BigInteger;   namespace SimpleNeuro {     public partial class frmNeuroCalc : Form     {         BigNumber lastValue;         string lastOperation = \"=\";         bool lastDigit = false;          public frmNeuroCalc()         {             InitializeComponent();         }          private void frmNeuroCalc_Load(object sender, EventArgs e)         {             try             {                 lastValue = new BigNumber(0);             } catch (Exception ex)             {                 MessageBox.Show(ex.InnerException.Message);             }              textBox_Result.Text = lastValue.ToString();         }          private void numbers_Click(object sender, EventArgs e)         {             if (sender is Button)             {                 var text = (sender as Button).Text;                  if (!lastDigit)                 {                     textBox_Result.Text = \"\";                 }                 lastDigit = true;                  if (textBox_Result.Text.Trim() == \"0\")                     textBox_Result.Text = text;                 else                     textBox_Result.AppendText(text);             }         }          private void btnC_Click(object sender, EventArgs e)         {             \/\/\u043e\u0447\u0438\u0449\u0430\u0435\u043c \u0432\u0441\u0451             lastValue = new BigNumber(0);             textBox_Result.Text = lastValue.ToString();             lastOperation = \"\";         }          private void btnCE_Click(object sender, EventArgs e)         {             \/\/\u043e\u0447\u0438\u0441\u0442\u043a\u0430 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f             textBox_Result.Text = \"0\";         }          private void operation_Click(object sender, EventArgs e)         {             if (sender is Button)             {                 var operation = (sender as Button).Text;                 var currentValue = textBox_Result.Text;                 var resultValue = new BigNumber(0);                  if (operation == \"=\")                 {                     switch (lastOperation)                     {                         case \"+\":                             resultValue = lastValue + new BigNumber(currentValue);                             break;                         case \"-\":                             resultValue = lastValue - new BigNumber(currentValue);                             break;                         case \"*\":                             resultValue = lastValue * new BigNumber(currentValue);                             break;                         case \"\/\":                             resultValue = lastValue \/ new BigNumber(currentValue);                             break;                     }                     textBox_Result.Text = resultValue.ToString();                  } else                 {                     lastOperation = operation;                      lastValue = new BigNumber(currentValue);                      lastDigit = false;                  }              }         }          \/\/\u0438\u0433\u043d\u043e\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0432\u0432\u043e\u0434 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u043e\u0432 \u043a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0446\u0438\u0444\u0440         private void textBox_Result_KeyPress(object sender, KeyPressEventArgs e)         {             e.Handled = !char.IsDigit(e.KeyChar) && !char.IsControl(e.KeyChar);         }     }   } <\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
\"555<\/p>\n
555 * 777 = 431235<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\"5<\/p>\n
5 * 9 = 44 \u0423\u043f\u0441, \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u0434\u043e «\u0434\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435»<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043f\u043e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435: SimpleNeuro<\/a>
\u0413\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0440\u0435\u043b\u0438\u0437: Release v1.0.0<\/a>  
NeuroTeach — \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u0438.
NeuroCalc — \u043a\u0430\u043b\u044c\u043a\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440.
NeuroLibrary — \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0430\u044f NeuralNetwork \u0438 BigNumber.<\/p>\n
\u0418\u0442\u043e\u0433<\/h2>\n
\u041f\u0443\u0442\u0435\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0441\u0435\u043f\u0442\u0440\u043e\u043d\u0430 \u0438 \u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0435\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0443\u044e \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u0438\u043b\u043a\u0443. \u041a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u044b \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0430 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0442\u0440\u0430\u0442\u044f\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0447\u0435\u043c \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n
\u0427\u0442\u043e-\u0431\u044b \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c net.Predict(...)<\/code>  \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439, \u0447\u0435\u043c \u043e\u0434\u043d\u0430 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n
\n\u0433\u0434\u0435-\u0442\u043e \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 FeedForward<\/summary>\n
\n
public virtual void Mul(bool transposeT1, bool transposeT2, Tensor t1, Tensor t2, Tensor result) {     var t1Temp = transposeT1 ? t1.Transposed() : t1;     var t2Temp = transposeT2 ? t2.Transposed() : t2;      t1Temp.CopyToHost();     t2Temp.CopyToHost();     result.Zero();      int N = t1Temp.Height;     int M = t2Temp.Width;     int K = t1Temp.Width;      for (int n = 0; n < result.BatchSize; ++n)     {         int t1N = Math.Min(n, t1Temp.BatchSize - 1);         int t2N = Math.Min(n, t2Temp.BatchSize - 1);          for (int d = 0; d < t1Temp.Depth; ++d)         for (int i = 0; i < N; ++i)         for (int j = 0; j < M; ++j)         for (int k = 0; k < K; ++k)             result[j, i, d, n] += t1Temp[k, i, d, t1N] * t2Temp[j, k, d, t2N];     } } <\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
\u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043d\u0430\u0448 \u043a\u0430\u043b\u044c\u043a\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440 \u043d\u0435 \u0443\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0441 \u043f\u043b\u0430\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0437\u0430\u043f\u044f\u0442\u043e\u0439 (\u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0443\u044e \u043a\u043d\u043e\u043f\u043a\u0443 \u0441 \u0437\u0430\u043f\u044f\u0442\u043e\u0439 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u043b\u044c\u043a\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u0435?)<\/span>. \u0412\u0430\u043c \u0434\u043e\u043c\u0430\u0448\u043d\u0435\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435: \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043b\u0430\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0437\u0430\u043f\u044f\u0442\u043e\u0439, \u0432\u043e\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442, \u0432 \u043a\u0443\u0431, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0440\u043d\u044f, \u043b\u043e\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0430, \u0442\u0430\u043d\u0433\u0435\u043d\u0441\u0430…<\/p>\n
\n\u041d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u044e\u043c\u043e\u0440\u0430<\/summary>\n
\n
\u041d\u0435 \u0434\u0430\u0439 \u0431\u043e\u0433 Microsoft \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0430\u043b\u044c\u043a\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043a\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u043c\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435 \u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0449\u0435\u043c \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0441\u0435\u043f\u0442\u0440\u043e\u043d\u0430.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
\u0410 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0431\u0435\u0437 \u0448\u0443\u0442\u043e\u043a, \u0434\u0430\u044e \u0438\u0434\u0435\u044e: \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442\u0443 \u043a\u0430\u043a\u0443\u044e-\u043b\u0438\u0431\u043e \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0443<\/strong> (\u0432 \u0442\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435 \u0438 \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441-\u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0443), \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0437\u0430\u0448\u0438\u0442\u043e\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u044b \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0447\u0435\u0433\u043e-\u043b\u0438\u0431\u043e, \u043b\u0438\u0431\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0418 \u043d\u0438\u043a\u0442\u043e \u0438\u0437 \u0442\u0435\u0445 \u043a\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u0432\u0430\u0442\u0438\u043b \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b \u043d\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n
\u0412\u0441\u0435\u043c \u0441\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e \u0437\u0430 \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435!<\/p>\n<\/p>\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\/875534\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n
\u0420\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0431\u044b \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043e\u0441\u0432\u043e\u0438\u0442\u044c \u044f\u0437\u044b\u043a \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0432 \u043c\u043e\u0435\u043c \u043a\u0440\u0443\u0433\u0443 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u00ab\u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0441\u0442\u00bb \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u00ab\u0411\u043b\u043e\u043a\u043d\u043e\u0442\u0430\u00bb, \u00ab\u041a\u0430\u043b\u044c\u043a\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u0430\u00bb, \u00ab\u042d\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f\u00bb \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0435\u0433\u043e. \u041a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e \u043e\u0441\u0432\u043e\u0438\u0432 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443 \u043f\u0443\u0437\u044b\u0440\u044c\u043a\u043e\u043c.<\/p>\n
\u0428\u043b\u0438 \u0433\u043e\u0434\u0430, \u043c\u0435\u043d\u044f\u043b\u0438\u0441\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438. \u041c\u0435\u043d\u044f\u043b\u0430\u0441\u044c \u043c\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 IT:  \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u0431\u0430\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, web \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430, \u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430, Data \u043c\u0430\u0439\u043d\u0438\u043d\u0433, \u0438 \u0432\u043e\u0442 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u0435\u043b\u0438\u043a\u0438\u0439 \u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0447\u0438\u0439 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442 (\u0418\u0418). \u0410 \u0442\u0430\u043c \u0433\u0434\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0430 \u2014 \u0442\u0430\u043c \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u0435\u043d\u044c\u0433\u0438. \u041d\u0443 \u0432\u044b \u043f\u043e\u043d\u044f\u043b\u0438.<\/p>\n
\u041f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u044e\u0441\u044c, \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u0431\u044b\u043b\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u043e\u043a \u0432\u043e\u0439\u0442\u0438 \u0432 \u0430\u0439\u0442\u0438<\/s> \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e \u0436\u0435 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0418\u0418, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043c \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438, \u0438 \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442. \u0412\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043f\u043e\u0440\u0430\u0436\u0430\u043b\u0438 \u043b\u044e\u0434\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0435, \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435-\u0442\u043e \u0442\u0430\u043c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435-\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u043c\u043f\u0442\u044b, \u0438 \u00ab\u044d\u0442\u043e\u00bb \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0438\u043c \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0432\u0440\u0430\u0437\u0443\u043c\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435.<\/p>\n
\u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0418\u0418 \u2014 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0432\u0438\u043a\u0438\u043f\u0435\u0434\u0438\u0438<\/a>. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043e\u0431\u0448\u0438\u0440\u043d\u0430\u044f \u0442\u0435\u043c\u0430. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043a\u043e\u0441\u043d\u0435\u043c\u0441\u044f \u0441 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043a\u0435 \u0418\u0418, \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u2014 \u043a \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043f\u0442\u0440\u043e\u043d\u0443<\/a>.<\/p>\n
\u041b\u0438\u0445\u0430 \u0431\u0435\u0434\u0430 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u043e, \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0435\u0435.<\/p>\n
\u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h2>\n
\u0418\u0442\u0430\u043a, \u043d\u0430\u0448\u0430 \u0446\u0435\u043b\u044c: \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0441\u043b\u043e\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043f\u0442\u0440\u043e\u043d, \u0443\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0432\u044b\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c, \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0430 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430.<\/p>\n
\u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043c\u044b\u0441\u043b\u044c \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e. \u041d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0432 \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0437\u0430\u0442\u044f\u043d\u0443\u0442\u0441\u044f \u2014 \u043c\u044b\u0441\u043b\u044c \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0440\u0433\u043d\u0443\u0442\u0430.<\/p>\n
\u041d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0440\u0430\u0445 \u0433\u0438\u0442\u0445\u0430\u0431\u0430 \u043d\u0430\u0442\u043a\u043d\u0443\u043b\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 https:\/\/github.com\/Cr33zz\/Neuro<\/a><\/p>\n
\u041f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0432\u044b\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0442.\u0434. \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0431\u0438\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u00ab\u0418\u041b\u0418\u00bb (OR).<\/p>\n
\/\/\u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 - \u0431\u0438\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0418\u041b\u0418 List<Data> trainingData = new List<Data>() { new Data(new Tensor(new float[] { 0, 0 }, new Shape(2)), new Tensor(new float[] {0 }, new Shape(1))), new Data(new Tensor(new float[] { 0, 1 }, new Shape(2)), new Tensor(new float[] {1 }, new Shape(1))), new Data(new Tensor(new float[] { 1, 0 }, new Shape(2)), new Tensor(new float[] {1 }, new Shape(1))), new Data(new Tensor(new float[] { 1, 1 }, new Shape(2)), new Tensor(new float[] {1 }, new Shape(1))) };  \/\/\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0441\u0435\u0442\u044c var net = new NeuralNetwork(\"simple_net_or_test\"); \/\/\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c var model = new Sequential(); \/\/\u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0432\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 - 2 \u0432\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0445 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 model.AddLayer(new Flatten(new Shape(2))); \/\/\u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 model.AddLayer(new Dense(model.LastLayer, 4, Activation.ReLU)); \/\/\u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 - 1 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e, \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 model.AddLayer(new Dense(model.LastLayer, 1, Activation.Linear)); net.Model = model;  \/\/\u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f net.Optimize(new SGD(), Loss.MeanSquareError);  \/\/\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438, 150 \u044d\u043f\u043e\u0445 net.Fit(trainingData, 1, 150, null, 0, Track.Nothing);  \/\/\u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c for (int i = 0; i < trainingData.Count; ++i) {     var inp = string.Join(\" \", trainingData[i].Input.GetValues());     \/\/\u0434\u0430\u0435\u043c \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442     var predict = net.Predict(trainingData[i].Input).First().GetValues().First();     var outp = string.Join(\" \", predict);     Console.WriteLine(\"{0} = {1} ({2})\", inp, Math.Round(predict), outp); }<\/code><\/pre>\n
\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442:<\/p>\n
0 0 = 0 (0,3498991) 1 1 = 1 (1,176591) 0 1 = 1 (0,7329522) 1 0 = 1 (0,7935382)<\/code><\/pre>\n
\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u00ab\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439\u00bb, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0433\u043b\u044f\u0435\u043c \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u0443 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Math.Round<\/code>. \u0412 \u0441\u043a\u043e\u0431\u043a\u0430\u0445 — \u0442\u043e\u0442 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0435\u0442\u044c.<\/p>\n
\u0421\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0432\u044b\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n
\u0410 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0441\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0421\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435: \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u0441\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442 0 \u0434\u043e 9. \u0421\u0435\u0442\u044c \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u0431\u0435\u0437 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439. <\/p>\n
\/\/\u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 List<Data> trainingData = new List<Data>(); for (int a = 0; a <= 9; ++a) {     for (int b = 0; b <= 9; ++b)     {         trainingData.Add(new Data(new Tensor(new float[] { a, b }, new Shape(2)), new Tensor(new float[] { a + b }, new Shape(1))));     } }<\/code><\/pre>\n
\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442:<\/p>\n
0+0 = 0 (0,3612165) 7+4 = 11 (11,02726) 3+4 = 7 (7,00885) 1+5 = 6 (6,00395) 2+8 = 10 (10,02146) 4+9 = 13 (13,03497) 1+7 = 8 (8,012558) 9+4 = 13 (13,03646) 1+6 = 7 (7,008254) 6+3 = 9 (9,018351) 0+9 = 9 (9,016563) 2+1 = 3 (2,991335) 4+5 = 9 (9,017755) 4+0 = 4 (3,996235) 1+4 = 5 (4,999646) 3+9 = 12 (12,03037) 7+5 = 12 (12,03156) 8+1 = 9 (9,018947) 1+8 = 9 (9,016861) ....\u0438 \u0442.\u0434.<\/code><\/pre>\n
\u0414\u043b\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435. \u0421\u0435\u0442\u044c \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u0431\u0435\u0437 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n
\u0423\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n
\u0410 \u0432\u043e\u0442 \u0441 \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0442\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e. \u041f\u043e\u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0432 \u0441 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0441\u043b\u043e\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0435\u0440\u0441\u0435\u043f\u0442\u0440\u043e\u043d\u0430, \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0441\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043f\u0440\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n
\/\/\u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 - \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442 0 \u0434\u043e 9 List<Data> trainingData = new List<Data>(); for (int a = 0; a <= 9; ++a) {     for (int b = 0; b <= 9; ++b)     {         trainingData.Add(new Data(new Tensor(new float[] { a, b }, new Shape(2)), new Tensor(new float[] { a * b }, new Shape(1))));     } }  var net = new NeuralNetwork(\"simple_net_mul_test\"); var model = new Sequential(); model.AddLayer(new Flatten(new Shape(2))); model.AddLayer(new Dense(model.LastLayer, 120, Activation.Sigmoid)); model.AddLayer(new Dense(model.LastLayer, 64, Activation.Sigmoid)); model.AddLayer(new Dense(model.LastLayer, 1, Activation.Linear)); net.Model = model;  net.Optimize(new SGD(), Loss.MeanSquareError);  net.Fit(trainingData, 4, 1200, null, 1, Track.Nothing);  for (int i = 0; i < trainingData.Count; ++i) {     var inp = string.Join(\"*\", trainingData[i].Input.GetValues());     var need = trainingData[i].Output.GetValues().First();     var predict = net.Predict(trainingData[i].Input).First().GetValues().First();     var outp = string.Join(\" \", predict);     Console.WriteLine(\"{0} = {1} ({2}) {3}\", inp, Math.Round(predict), outp, need); }<\/code><\/pre>\n
\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0435\u043c \u041f\u041a \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u043f\u0435\u0442\u044c \u0432\u044b\u043f\u0435\u0442\u044c \u043a\u043e\u0444\u0435\u0439\u043a\u0443. \u041d\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 \u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f — \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c. \u0414\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443.<\/strong><\/p>\n
\u0421\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438<\/h2>\n
\u041f\u043e\u0433\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435. \u041c\u044b \u0436\u0435 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043a\u0430\u043b\u044c\u043a\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0436\u0434\u0430\u0442\u044c, \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043e\u043d \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0432\u044b\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u0438\u044e, \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e \u0438 \u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e, \u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043b\u044c\u043a\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c. \u041d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438. \u0418 \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0437\u0430\u043c\u0435\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 net.SaveStateXml(\"file.xml\")<\/code>. \u0410 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 net.LoadStateXml(\"file.xml\")<\/code> .<\/p>\n
\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c, \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e\u0433\u043e \u0438 \u043c\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n
var net = new NeuralNetwork(\"simple_net_mul_test\"); var model = new Sequential(); model.AddLayer(new Flatten(new Shape(2))); model.AddLayer(new Dense(model.LastLayer, 120, Activation.Sigmoid)); model.AddLayer(new Dense(model.LastLayer, 64, Activation.Sigmoid)); model.AddLayer(new Dense(model.LastLayer, 1, Activation.Linear)); net.Model = model;  \/\/\u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 net.LoadStateXml(\"mul.xml\");  \/\/2 * 3 var example = new Tensor(new float[] { 2, 3 }, new Shape(2)); \/\/\u0440\u0430\u0432\u043d\u043e 5.808744 var result = net2.Predict(example).First().GetValues().First();  \/\/\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433\u043b\u044f\u0435\u043c \u0434\u043e 6 Console.WriteLine(Math.Round(result));<\/code><\/pre>\n
\u0421\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u0435\u043d, \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0441\u043b\u043e\u0432\u043d\u043e. \u041c\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0442\u044c \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044f \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438 AddLayer<\/code>, \u0442.\u043a. \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 net.LoadStateXml(\"file.xml\")<\/code> \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f, \u043e\u043d \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0438\u0437 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430. \u041d\u043e \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043c\u043e. \u041f\u043e\u0437\u0436\u0435 \u044f \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 net.LoadStateXml2(\"file.xml\")<\/code>  \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442 \u0432\u0441\u044e \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e \u0441\u0435\u0442\u0438.<\/p>\n
\u0414\u043b\u0438\u043d\u043d\u0430\u044f \u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0435\u0442\u0438\u043a\u0430<\/h2>\n
\u041a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0431\u044b, \u043c\u044b \u043d\u0430 \u0444\u0438\u043d\u0438\u0448\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0439. \u041d\u0430\u0448\u0430 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0443\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0432\u044b\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c, \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0430\u0442\u044c… \u041d\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445 \u043e\u0442 0 \u0434\u043e 9. \u041a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u044d\u0442\u043e \u043a\u0430\u043b\u044c\u043a\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0432 \u0442\u0430\u043a\u043e\u043c \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u043c \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435?<\/p>\n
\u041d\u0430\u0434\u043e \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d! \u0414\u043e \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u043a\u043e\u0432, \u0434\u043e \u0441\u043e\u0442\u0435\u043d, \u0434\u043e \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447… \u041d\u043e \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0430\u0434\u043e \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u0435\u0442\u0438, \u0434\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c, «\u0440\u0430\u0437\u0434\u0443\u0432\u0430\u0442\u044c» \u0441\u0435\u0442\u044c. \u042d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0448 \u043f\u0443\u0442\u044c.<\/p>\n
\u041d\u0430\u043c \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 «\u0414\u043b\u0438\u043d\u043d\u0430\u044f \u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0435\u0442\u0438\u043a\u0430», \u0433\u0434\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u044b. \u0410 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0447\u0435\u0442 \u0438\u0434\u0451\u0442 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0443\u043c \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u043a\u0430\u043c\u0438. \u041f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0438\u043a\u043e\u043c?<\/span> \u042d\u0442\u043e \u043d\u0430\u043c \u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e: \u043f\u0435\u0440\u0435\u0443\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e, \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u0432\u0441\u0451 \u043a\u0430\u043a \u0435\u0441\u0442\u044c.<\/p>\n
\u0412 .Net \u0435\u0441\u0442\u044c \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0435\u0442\u0438\u043a\u0438 — \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 BigInteger<\/code>, \u043d\u043e \u043c\u044b \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a \u0432\u043c\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043d\u0443\u0442\u0440\u043e, \u0438 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c\u0438, \u0442\u0430\u043a \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u044b\u043c\u0438. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0443\u0442\u0451\u043c \u043d\u0435\u0434\u043e\u043b\u0433\u043e\u0433\u043e \u0433\u0443\u0433\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u044b\u043b \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 BigNumber<\/a>. <\/p>\n
\u0418\u0437\u0443\u0447\u0430\u044f \u043a\u043e\u0434 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430, \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0432\u044b\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0422.\u0435. \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0442\u0440\u0438 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0443\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c!<\/p>\n
\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n
Console.WriteLine(new BigNumber(10) + new BigNumber(5)); \/\/15 Console.WriteLine(new BigNumber(10) - new BigNumber(5)); \/\/5 Console.WriteLine(new BigNumber(10) * new BigNumber(5)); \/\/50 Console.WriteLine(new BigNumber(10) \/ new BigNumber(5)); \/\/2 Console.WriteLine(new BigNumber(555) * new BigNumber(777));\/\/431235<\/code><\/pre>\n
\n\u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e BigNumber<\/summary>\n
\n
using Neuro.Models; using Neuro.Tensors; using Neuro; using System.Text; using System.Collections.Generic; using System; using System.Linq;  namespace BigInteger {     public enum Sign     {         Minus = -1,         Plus = 1     }      public delegate int SummaryHandler(int a, int b);     public delegate int SubstractHandler(int a, int b);     public delegate int MultiplyHandler(int a, int b);      public class BigNumber     {         public static SummaryHandler summary;         public static SummaryHandler substract;         public static MultiplyHandler multiply;          private readonly List<byte> digits = new List<byte>();          private static NeuralNetwork prepareSUM()         {             var net = new NeuralNetwork(\"simple_net_calc_sum_test\");             net.LoadStateXml2(\"sum.xml\");             return net;         }          private static NeuralNetwork prepareSUB()         {             var net = new NeuralNetwork(\"simple_net_calc_sub_test\");             net.LoadStateXml2(\"sub.xml\");             return net;         }          private static NeuralNetwork prepareMUL()         {             var net = new NeuralNetwork(\"simple_net_calc_mul_test\");             net.LoadStateXml2(\"mul.xml\");             return net;         }          private static int calcNeuro(NeuralNetwork net, int a, int b)         {             var tens = new Tensor(new float[] { a, b }, new Shape(2));             var predict = net.Predict(tens).First().GetValues().First();             return (int)Math.Round(predict);         }          static BigNumber() {             var sum = prepareSUM();             var sub = prepareSUB();             var mul = prepareMUL();               summary = (int a, int b) =>             {  <\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/details>\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-445823","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/445823","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=445823"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/445823\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=445823"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=445823"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=445823"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}