Warum nicht?
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// Import required libraries
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Load the training data
X_train = np.load('train_data.npy')
y_train = np.load('train_labels.npy')
# Load the test data
X_test = np.load('test_data.npy')
y_test = np.load('test_labels.npy')
# Build the model
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(tf.keras.layers.Flatten())
model.add(tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax'))
# Compile the model
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# Train the model
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=64)
# Evaluate the model on the test data
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)
# Use the model to make predictions on new images
predictions = model.predict(new_images)
predicted_labels = np.argmax(predictions, axis=1)
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{$mode objfpc}
{$H+}
uses
fann, sysutils;
const
NUM_INPUTS = 784; // 28x28 pixel images
NUM_OUTPUTS = 3; // Triangle, circle, square
NUM_HIDDEN_LAYERS = 1;
NUM_NEURONS_HIDDEN = 64;
NUM_TRAINING_SAMPLES = 60000;
NUM_TEST_SAMPLES = 10000;
LEARNING_RATE = 0.7;
MAX_EPOCHS = 30;
DESIRED_ERROR = 0.001;
var
ann: pfann;
input, output: array of single;
i, j: integer;
train_data, test_data: pfann_train_data;
epochs_between_reports: longint;
error: single;
begin
// Create the neural network
ann := fann_create_standard(NUM_LAYERS, NUM_INPUTS, NUM_NEURONS_HIDDEN, NUM_OUTPUTS);
// Set the learning rate
fann_set_learning_rate(ann, LEARNING_RATE);
// Load the training data
train_data := fann_read_train_from_file('train_data.data');
fann_init_weights(ann, train_data);
// Train the network
epochs_between_reports := fann_get_total_iterations(ann) div fann_get_num_MSE(ann);
fann_train_on_data(ann, train_data, MAX_EPOCHS, epochs_between_reports, DESIRED_ERROR);
// Test the network on the test data
test_data := fann_read_train_from_file('test_data.data');
error := fann_test_data(ann, test_data);
writeln('Test error: ', error);
// Clean up
fann_destroy_train(train_data);
fann_destroy_train(test_data);
fann_destroy(ann);
end.
Weil wir ansonsten die Boardregeln so ändern, dass ChatGPT-Antworten gelöscht werden.
+1
Davon war zwar noch nie die Rede hier, und ich habe überhaupt kein Problem damit. Aber ich finde so eine Regel löst gar nichts, denn es wird niemand erkennen können, ob eingesandter Code von ChatGPT geschrieben wurde (sofern er funktioniert, und wenn nicht, dann kann das auch einem Menschen passieren).
War doch ein netter Gag auf die Frage nach KI per KI zu antworten.wp_xyz hat geschrieben: Sa 17. Dez 2022, 14:02 Verstehe mich nicht falsch. Ich stehe ChatGPT durchaus kritisch gegenüber, gerade hinsichtlich der hohen Fehlerrate. Aber wir sollten uns dieser neuen Welt nicht verschließen und ihre Vorteile nutzen. Ich wäre nie in der Lage gewesen, innerhalb von 2 Minuten konkreten Code für ein KI-Problem zu schreiben.
Nein ist es nicht.kupferstecher hat geschrieben: Sa 17. Dez 2022, 15:14 War doch ein netter Gag auf die Frage nach KI per KI zu antworten.
Was den konkreten Code anbelangt, das ist halt nur ein Bibliotheksaufruf. Ob das eine zufriedenstellende Antwort ist?
Wenn ich die Frage gestellt hätte, weil ich irgendwas mit KI machen möchte/müsste, aber nicht wüsste, wo ich anfangen sollte, wäre der Link auf jeden Fall besser gewesen als eine seitenlange ausufernde Diskussion - das Geschwurbel, das man dem ChatGPT vorwirft, gibt es natürlich schon lange bei mit HI ("human intelligence")... Immerhin hätte ich etwas zum Ausprobieren gehabt, das mich weitergebracht hätte, auch wenn es vielleicht nicht optimal gewesen wäre.af0815 hat geschrieben: Sa 17. Dez 2022, 15:37Nein ist es nicht.kupferstecher hat geschrieben: Sa 17. Dez 2022, 15:14 War doch ein netter Gag auf die Frage nach KI per KI zu antworten.
Was den konkreten Code anbelangt, das ist halt nur ein Bibliotheksaufruf. Ob das eine zufriedenstellende Antwort ist?
Es ist ein Aufruf eine Bibliothek, von der nicht einmal eine stabile Version für FPC/Lazarus gibt.
Beispiel das hier https://de.wikipedia.org/wiki/Risiko_(Spiel) . Wobei man dann die einfachsten Regeln übernehmen kann.Roland Chastain hat geschrieben: Sa 17. Dez 2022, 19:38 Für welche Art von Spiel möchten Sie eine KI entwerfen?
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