EmojiIntelligence

이모 지아 텔리 겐

기계 이모티콘을 가르치고 싶습니까? ?

나는 신경 네트워크를 완전히 신속하게 만들었습니다. 이것은 해결할 수있는 것을 보여주는 데모입니다.
나는 MacOS에서 놀이터를 사용했습니다.
나는 오픈 소스를 믿는다 나는 인류를 앞으로 밀어 넣을 생각을한다.






여기에서 YouTube 비디오를 볼 수 있습니다

추상 개요

이것이 인코딩 된 이미지의 모양입니다.

신경망 이야기

나는이 도전을 사용하여 신경망과 머신 러닝에 대해 더 많이 배웠습니다. 신경망은 층으로 구성되며 각 층에는 뉴런이 있습니다. 내 네트워크에는 입력 레이어, 숨겨진 레이어 및 출력 레이어의 세 가지 레이어가 있습니다.



내 네트워크에 대한 입력에는 64 개의 이진 숫자가 있습니다. 이 입력은 숨겨진 층의 뉴런에 연결됩니다. 숨겨진 층은 약간의 계산을 수행하고 결과를 출력 층 뉴런으로 전달합니다. 또한 계산을 수행 한 다음 A 0 또는 A 1을 출력합니다. 입력 레이어는 실제로 아무것도하지 않고 입력 값의 자리 표시 자일뿐입니다. 숨겨진 층의 뉴런과 출력 층만이 계산을 수행합니다. 입력 층의 뉴런은 숨겨진 층의 뉴런에 연결됩니다. 마찬가지로, 숨겨진 층의 두 뉴런은 출력 층에 연결됩니다. 이러한 종류의 층은 모든 뉴런이 다음 층의 모든 뉴런에 연결되어 있기 때문에 완전히 연결됩니다. 두 뉴런 사이의 각 연결은 무게가 있으며, 이는 단지 숫자입니다. 이 가중치는 내 네트워크의 뇌를 형성합니다. 내 네트워크의 활성화 기능을 위해 Sigmoid 기능을 사용합니다.

Sigmoid는 수학적 기능입니다. Sigmoid는 일부 숫자 X를 가져 와서 0과 1 사이의 값으로 변환합니다. 이는 이진수를 다루기 때문에 목적에 이상적입니다. 이것은 선형 방정식을 비선형으로 바꿀 것입니다. 이것은 없으면 네트워크가 흥미로운 것을 배울 수 없기 때문에 중요합니다.

이 네트워크에 대한 입력은 64 이진 숫자라고 이미 언급했습니다. 나는 그린 이미지를 8x8 픽셀로 크기를 조정하여 64 픽셀을 결합합니다. 픽셀에 핑크색이있는 경우 이미지를 통과하고 각 픽셀을 확인합니다. 1에 1을 배열에 추가합니다. 그렇지 않으면 0을 추가합니다. 결국 입력 레이어에 추가 할 수있는 64 개의 이진 숫자가 있습니다.

저의 주요 목표는 신경망과 기계 학습을보다 쉽게 ​​접근하고 재미있게 만드는 것이 었습니다. 놀이터와 신경망의 강력한 기능에 대해 자세히 알아보십시오.

작가

@reffas_bilal

[email protected]

크레딧

Vincent Esche

Harald Borgen 당

Matthijs Hollemans

감사합니다 ?

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루브라

Luubra의 @leomehlig와 함께 일하고 있습니다. 당신은 그것에 대해 더 찾을 수 있습니다
모든 조각은 많은 사랑으로 수작업으로 만들어졌으며 전 세계에 보냈습니까?.

알려진 문제

이 Projecty는 현재 MACOS에서만 작업하고 있습니다. 이미 버그 리포터에 문제를 제출 한 iPad에 버그가 있습니다. Apple이 곧 문제를 해결하기를 바랍니다.

특허

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Copyright (c) 2017 Luubra

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