Create README.md

README.md

@@ -0,0 +1,18 @@
+---
+library_name: keras
+---
+Характеристики НС:
+
+Архитектура: автоэнкодер имеет два скрытых слоя, первый из которых имеет 128 нейронов, а второй слой имеет 64 нейрона. Выходной слой имеет 784 нейрона, которые соответствуют размеру исходного изображения MNIST.
+
+Функции активации: автоэнкодер использует "ReLU" функцию активации для скрытых слоев и "sigmoid" - для выходного слоя.
+
+Функция потерь: НС использует метод среднеквадратической ошибки (MSE) в качестве функции потерь, что помогает минимизировать ошибку при восстановлении исходного изображения из сжатого.
+
+Алгоритм оптимизации: НС используется алгоритм оптимизации стохастический градиентный спуск с небольшим шагом обучения (learning rate).
+
+Размер и тип данных:  НС обрабатывает изображения MNIST размером 28x28, которые являются черно-белыми (одноканальными).
+
+Временные характеристики: Количество эпох обучения 10 и размер пакета данных 128 
+
+Количество нейронов и размер НС:  имеет  97280 обучаемых параметров, скрытые слои содержат 16512 и 8256 параметров соответственно, выходной слой - 50240 параметров.