EmojiIntelligence

Эмодзиинтеллигент

Вы хотите научить эмодзи машины? ?

Я создал нейронную сеть полностью в Swift. Это демонстрация, чтобы продемонстрировать, что возможно решить.
Я использовал детскую площадку на macos.
Я верю в открытый исходный код, я думаю, чтобы продвигать человечество вперед, вы должны открыть исходный код все вещи o/






Вы можете посмотреть видео на YouTube здесь

Аннотация обзор

Так выглядит кодированное изображение.

История нейронной сети

Я использовал этот вызов, чтобы узнать больше о нейронных сетях и машинном обучении. Нейронная сеть состоит из слоев, и каждый слой имеет нейроны. Моя сеть имеет три уровня: входной слой, скрытый слой и выходной слой.



Вход в мою сеть имеет 64 двоичных чисел. Эти входы связаны с нейронами в скрытом слое. Скрытый слой выполняет некоторые вычисления и передает результат в выходе на нейрона выходного слоя. Это также выполняет вычисление, а затем выводит 0 или 1. Входной слой на самом деле ничего не делает, они являются просто заполнителями для входного значения. Только нейроны в скрытом слое и выходном слое выполняют вычисления. Нейроны от входного слоя связаны с нейронами в скрытом слое. Аналогично, оба нейрона из скрытого слоя подключены к выходному слою. Эти виды слоев называются полностью подключенными, потому что каждый нейрон связан с каждым нейроном в следующем слое. Каждое соединение между двумя нейронами имеет вес, что является лишь числом. Эти веса образуют мозг моей сети. Для функции активации в моей сети я использую функцию сигмоида.

Сигмоид - это математическая функция. Sigmoid принимает в некотором числе X и преобразует его в значение от 0 до 1. Это идеально для моих целей, поскольку я имею дело с бинарными числами. Это превратит линейное уравнение во что-то нелинейное. Это важно, потому что без этого сеть не сможет узнать какие -либо интересные вещи.

Я уже упоминал, что ввод в эту сеть составляет 64 двоичных числа. Я изменяю размер рисованного изображения на 8x8 пикселей, что составляет 64 пикселя. Я просматриваю изображение и проверяю каждый пиксель, если у пикселя есть розовый цвет, я добавляю 1 к своему массиву, иначе я добавляю 0. В конце у меня будет 64 двоичных чисел, которые я могу добавить в свой входной слой.

Моя главная цель состояла в том, чтобы сделать нейронную сеть и машинное обучение более доступными и веселыми. Кроме того, чтобы узнать больше о мощных особенностях игровых площадок и нейронных сетей.

Автор

@Reffas_bilal

[email protected]

Кредиты

Винсент Эше

За Харальд Борген

Matthijs Hollemans

Спасибо ?

Если вам нравится этот проект, оставьте звезду? Здесь, на GitHub и поделитесь этим.

Лубра

Я работаю с @leomehlig в Лубре. Вы найдете больше об этом здесь
Все произведения изготовлены вручную с большим количеством любви ❤ и отправлены по всему миру?

Известные проблемы

Этот проект в настоящее время работает только на MacOS. На iPad есть ошибка, которую я уже отправил проблему с репортером ошибки. Я надеюсь, что Apple скоро это исправит.

Лицензия

 MIT License

Copyright (c) 2017 Luubra

Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
in the Software without restriction, including without limitation the rights
to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
furnished to do so, subject to the following conditions:

The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
copies or substantial portions of the Software.

THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
SOFTWARE.