EmojiIntelligence

Emojiintelligence

Voulez-vous enseigner les emojis à votre machine? ?

J'ai créé un réseau de neurones entièrement dans Swift. Il s'agit d'une démo pour démontrer ce qui est possible à résoudre.
J'ai utilisé le terrain de jeu sur macOS.
Je crois en l'open source, je pense que pour faire avancer l'humanité, vous devez open source toutes les choses o /






Vous pouvez regarder la vidéo YouTube ici

Aperçu abstrait

C'est à quoi ressemble l'image codée.

Histoire du réseau neuronal

J'ai utilisé ce défi pour en savoir plus sur les réseaux de neurones et l'apprentissage automatique. Un réseau neuronal se compose de couches et chaque couche a des neurones. Mon réseau a trois couches: une couche d'entrée, une couche cachée et une couche de sortie.



L'entrée de mon réseau a 64 numéros binaires. Ces entrées sont connectées aux neurones de la couche cachée. La couche cachée effectue un peu de calcul et passe le résultat au neurone de la couche de sortie. Cela effectue également un calcul, puis publie un 0 ou un 1. La couche d'entrée ne fait rien, ce ne sont que des espaces réservés pour la valeur d'entrée. Seuls les neurones de la couche cachée et de la couche de sortie effectuent des calculs. Les neurones de la couche d'entrée sont connectés aux neurones de la couche cachée. De même, les deux neurones de la couche cachée sont connectés à la couche de sortie. Ces types de couches sont appelés entièrement connectés car chaque neurone est connecté à chaque neurone de la couche suivante. Chaque connexion entre deux neurones a un poids, ce qui n'est qu'un nombre. Ces poids forment le cerveau de mon réseau. Pour la fonction d'activation dans mon réseau, j'utilise la fonction sigmoïde.

Sigmoïde est une fonction mathématique. Le sigmoïde prend un certain nombre X et le convertit en une valeur comprise entre 0 et 1. C'est idéal pour mes besoins, car je suis affaire à des nombres binaires. Cela transformera une équation linéaire en quelque chose de non linéaire. Ceci est important car sans cela, le réseau ne serait pas en mesure d'apprendre des choses intéressantes.

J'ai déjà mentionné que l'entrée de ce réseau est de 64 numéros binaires. Je redimensive l'image dessinée à 8x8 pixels, ce qui fait 64 pixels. Je passe par l'image et vérifie chaque pixel si le pixel a une couleur rose j'ajoute un 1 à mon tableau, sinon j'ajoute un 0. À la fin, j'aurai 64 numéros binaires que je peux ajouter à mon calque d'entrée.

Mon objectif principal était de rendre le réseau neuronal et l'apprentissage automatique plus accessible et amusant. Aussi pour en savoir plus sur les caractéristiques puissantes des terrains de jeux et des réseaux de neurones.

Auteur

@reffas_bilal

[email protected]

Crédits

Vincent Esche

Per Harald Borgen

Matthijs Hollemans

Merci ?

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Luubra

Je travaille avec @Leomehlig sur Luubra. Vous en trouverez plus ici
Toutes les pièces sont fabriquées à la main avec beaucoup d'amour ❤️ et envoyées partout dans le monde ?.

Problèmes connus

Ce projet ne travaille actuellement que sur macOS. Il y a un bogue sur l'iPad, j'ai déjà soumis le problème sur le journaliste de bogue. J'espère qu'Apple va bientôt résoudre ce problème.

Licence

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Copyright (c) 2017 Luubra

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