Update README.md

README.md

@@ -8,3 +8,28 @@ metrics:
 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)
+   
+6. Результаты обучения модели: loss и accuracy на всех трёх датасетах.
+![](loss_and_accuracy.png)
+Для тестового датасета loss: 0.0339 и accuracy: 0.0097
+
+Результат обучения:
+![](output.png)