Исходники 

Вы можете найти исходные коды нейронных сетей на Python на различных веб-сайтах и репозиториях, специализирующихся на машинном обучении и искусственном интеллекте. Вот некоторые из них:

1. GitHub (github.com): GitHub - это платформа разработки программного обеспечения, на которой множество разработчиков и исследователей публикуют свои проекты и исходный код. Вы можете использовать поиск на GitHub, чтобы найти репозитории с исходным кодом нейронных сетей на Python. Некоторые популярные репозитории включают TensorFlow Models, PyTorch Examples и Keras Examples.

2. TensorFlow (www.tensorflow.org): На официальном веб-сайте TensorFlow вы найдете множество примеров исходного кода для различных архитектур и задач нейронных сетей. Они предоставляют руководства и примеры, показывающие, как создавать, обучать и использовать нейронные сети с использованием TensorFlow.

3. PyTorch (pytorch.org): На официальном веб-сайте PyTorch вы найдете примеры исходного кода, демонстрирующие использование нейронных сетей с помощью PyTorch. Они предлагают руководства и примеры для различных архитектур, включая сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформеры.

4. Keras (keras.io): На веб-сайте Keras вы найдете примеры исходного кода для различных архитектур нейронных сетей. Keras предоставляет простой и высокоуровневый интерфейс для создания и обучения нейронных сетей на основе библиотеки TensorFlow. Вы можете найти примеры кода для сверточных нейронных сетей (CNN), рекуррентных нейронных сетей (RNN), генеративных состязательных сетей (GAN) и других архитектур.

5. NVIDIA Developer (developer.nvidia.com): Если вам интересны глубокие нейронные сети, использующие GPU для обучения и выполнения, то на ресурсе NVIDIA Developer вы найдете примеры исходного кода для различных моделей и алгоритмов глубокого обучения, оптимизированных для использования с графическими процессорами NVIDIA.

Помимо указанных ресурсов, также стоит искать открытые исследовательские проекты и сообщества, специализирующиеся в области машинного обучения и нейронных сетей. Это может быть научные статьи, конференции или платформы, такие как arXiv, NeurIPS, ICML и др.