Create README.md

README.md

@@ -0,0 +1,31 @@
+---
+datasets:
+- mnist
+language:
+- ru
+metrics:
+- accuracy
+library_name: keras
+---
+1. Описание задачи которую выполняет НС
+    Вариант 6. Используя датасет mnist был построен автоэнкодер, принимающий на вход изображение цифры и
+  создающий её же изображение на выходе.
+
+2. Изображение послойной архитектуры НС на которой указаны размеры слоя, функция
+активации
+![](arhitectura.png)
+
+3. Общее количество обучаемых параметров НС
+    Оно составляет 131457, можно увидеть в коде.
+   
+4. Используемый алгоритмы оптимизации и функция ошибки
+    Алгоритм оптимизации - adam, функция ошибки - mse (mean_squared_error)
+   
+5. Размеры тренировочного, валидационного и тестового датасетов
+    Тренировочный равен 48 000.
+    Тестовый равен 10 000.
+    Валидационный равен 12 000 (то есть 20% от изначального 60 000 тренировочного датасета)
+   
+7. Результаты обучения модели: loss и accuracy на всех трёх датасетах
+  ![](loss_and_accuracy.png)
+   Для тестового датасета loss: 0.0339 и accuracy: 0.0097