Как создать нейросеть?

TensorFlow
https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner

Андрей Созыкин на ютубе расскажет

Прочти кучу книжек и всё будет в твоих руках

Нейросеть начинается в голове.

#питон для андройда

import numpy as np

# Функция сигмоида
# Необходима для опредления значения весов
def sigmoid(x, der=False):
if der:
return x * (1 - x)
return 1 / (1 + np.exp(-x))

# Набор входных данных
x = np.array([[1, 0, 1],
[1, 0, 1],
[0, 1, 0],
[0, 1, 0]])

# Выходные данные
y = np.array([[0, 0, 1, 1]]).T

# Сделаем случайные числа более определёнными
np.random.seed(1)

# Инициализируем веса случайным образом со средним 0
syn0 = 2 * np.random.random((3, 1)) - 1

l1 = []

for iter in range(10000):
# Прямое распространение
l0 = x
l1 = sigmoid(np.dot(x, syn0))
print(y-l1)
#print()

# Насколько мы ошиблись?
l1_error = y - l1

# Перемножим это с наклоном сигмоиды
# на основе значений в l1
l1_delta = l1_error * sigmoid(l1, True)

# Обновим веса
syn0 += np.dot(l0.T, l1_delta)
#print(syn0)

print("Входные данные: ")
print(x)
print("Выходные данные после тренеровки:")
print(l1)
print("Выходные данные после сокращения должны быть:")
print(y)
print()

x = np.array([0, 0, 1])
print("Новая ситуация ",x," :")
print(sigmoid(np.dot(x, syn0)))

x = np.array([0, 1, 1])
print("Новая ситуация ",x," :")
print(sigmoid(np.dot(x, syn0)))

x = np.array([0, 1, 0])
print("Новая ситуация ",x," :")
print(sigmoid(np.dot(x, syn0)))

Изучи python основу потом в курсе на stepik есть про нейросеть. Это приложение бесплатное и без рекламы.

Там без спёртых исходников сделать невозможно в одного, или быть гением в высшей математике... Курсов нормальных мало в основном приходи работать научим.... а так это надо делать команде разработчиков...

h..ttps://vc.ru/selectel/41002-instrukciya-sozdanie-neyronnoy-seti-bez-navykov-programmirovaniya

Ну если ты программируешь не первый день, то загугли пару видосиков и пару примеров кода, это легко. А если ты с программированием месяц знаком, то гг