文章目录:
- 自己动手写一个神经网络的程序难度有多大
- 想学机器学习,先读了葛一鸣写的《自己动手写神经网络》感觉不错的入门...
- 拍拍脑门就能打字,谷歌工程师“帽子键盘”圈粉无数,自己也能动手...
- 一个简易python程序要多少行(python有多简单)
一、自己动手写一个神经网络的程序难度有多大
如果你自己想要建立一个新的模型,那么这是属于一个理论高度,难度很大!
如果是写一个已有的理论, 难度一般吧,因为有很多的代码可以供你借鉴!
二、想学机器学习,先读了葛一鸣写的《自己动手写神经网络》感觉不错的入门...
如果想深入学习,那肯定得对每种神经网络都做了解,最好亲自对算法进行推导。但是如果仅仅是想使用神经网络,则参考一些案例、照着做就行。
人工神经网络(Artificial Neural Network,即ANN ),是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象, 建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数,称为激励函数(activation function)。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重,这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式,权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近,也可能是对一种逻辑策略的表达。
三、拍拍脑门就能打字,谷歌工程师“帽子键盘”圈粉无数,自己也能动手...
谷歌日本分部的工程师近日推出了一款创新的“帽子键盘”Gboard CAPS,将传统键盘与时尚帽子完美融合。这款帽子键盘通过内置微型陀螺仪,实现头部输入,使用者只需一拍脑袋,文字就会即时出现在输入框内,被开发者戏称为“神经网络”输入法。细节方面,按键声音专门模仿普通键盘,确保使用体验。此外,还提供了防变形和风力支撑的附加组件。这款帽子键盘不仅集时尚、便携与可穿戴功能于一体,还具有帽子的基本防晒功能。用户可以利用它在任何场合下进行私密的输入操作,为社交恐惧者带来了福音。
为了让更多人体验这款奇特的键盘,Gboard团队不仅展示了相关模型、图纸和代码,还提供了DIY教程。组装所需的材料包括基本帽子结构和3D打印零件,以及用于连接和控制的硬件和固件组件。组装完成后,通过蓝牙与设备连接,即可开始使用。尽管DIY过程可能较为复杂,但团队准备了详细的指导资料,帮助用户完成组装。
目前,Gboard CAPS的体验视频在YouTube上广受好评,网友称赞其创意独特。虽然官方暂无量产发售计划,但Gboard团队已经开放了所有资源供用户自行制作。此外,还提供了在线AR版本供用户体验,支持输入日文平假名和英文大写字母,通过头部转动操作进行输入。未来,团队计划为Gboard CAPS设计更多外观,并加入太阳能充电板、显示屏等更多功能。
在键盘创新领域,Gboard团队不断探索,除了帽子键盘,他们还尝试过设计金箍棒键盘、一次性Puchi Puchi键盘,甚至将键盘与泡泡纸结合,为用户提供解压体验。团队相信,键盘不仅是一种工具,更应为使用者带来乐趣。未来,Gboard团队将持续在键盘领域进行创新,期待他们带来更多脑洞大开的想法。
四、一个简易python程序要多少行(python有多简单)
本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关一个简易python程序要多少行以及python有多简单的相关内容,希望对大家有所帮助,一起来看看吧。
2、下载pyttsx3库。
3、将需要转换的文本和程序放到一起。
4、运行程序就会朗读文本和保存文本朗读的语音文件。
以下是源代码:
importpyttsx3
withopen('word.txt',encoding='utf-8')asobj:
line=obj.readline()
engine=pyttsx3.init()
rate=engine.getProperty('rate')
engine.setProperty('rate',160)
volume=engine.getProperty('volume')
engine.setProperty('volume',0.6)
engine.say(line)
engine.save_to_file(line,'abc.mp3')
engine.runAndWait()
视具体代码情况而定,视是否引用外部包而定,视个人编程书写习惯而定。 具体的来说,Python可以将任意长的代码写在一行上(其实好像java也可以这么干)。 所以行数说明不了什么问题。 平均来看,Java要打100行的代码,Python大约需要50行代码左右。 另外Python在某些问题上,处理比Java要更消耗资源,不过Python用了很多多线程优化,所以说起来,单机的运行速度不相上下,但在服务器上运行就能看出来Java是有明显优势的。 如何用9行Python代码编写一个简易神经网络学习人工智能时,我给自己定了一个目标--用Python写一个简单的神经网络。为了确保真得理解它,我要求自己不使用任何神经网络库,从头写起。多亏了AndrewTrask写得一篇精彩的博客,我做到了!下面贴出那九行代码: 在这篇文章中,我将解释我是如何做得,以便你可以写出你自己的。我将会提供一个长点的但是更完美的源代码。 首先,神经网络是什么?人脑由几千亿由突触相互连接的细胞(神经元)组成。突触传入足够的兴奋就会引起神经元的兴奋。这个过程被称为“思考”。 我们可以在计算机上写一个神经网络来模拟这个过程。不需要在生物分子水平模拟人脑,只需模拟更高层级的规则。我们使用矩阵(二维数据表格)这一数学工具,并且为了简单明了,只模拟一个有3个输入和一个输出的神经元。 我们将训练神经元解决下面的问题。前四个例子被称作训练集。你发现规律了吗?‘?’是0还是1? 你可能发现了,输出总是等于输入中最左列的值。所以‘?’应该是1。 训练过程 但是如何使我们的神经元回答正确呢?赋予每个输入一个权重,可以是一个正的或负的数字。拥有较大正(或负)权重的输入将决定神经元的输出。首先设置每个权重的初始值为一个随机数字,然后开始训练过程: 取一个训练样本的输入,使用权重调整它们,通过一个特殊的公式计算神经元的输出。 计算误差,即神经元的输出与训练样本中的期待输出之间的差值。 根据误差略微地调整权重。 重复这个过程1万次。 最终权重将会变为符合训练集的一个最优解。如果使用神经元考虑这种规律的一个新情形,它将会给出一个很棒的预测。 这个过程就是backpropagation。 计算神经元输出的公式 你可能会想,计算神经元输出的公式是什么?首先,计算神经元输入的加权和,即 接着使之规范化,结果在0,1之间。为此使用一个数学函数--Sigmoid函数: Sigmoid函数的图形是一条“S”状的曲线。 把第一个方程代入第二个,计算神经元输出的最终公式为: 你可能注意到了,为了简单,我们没有引入最低兴奋阈值。 调整权重的公式 我们在训练时不断调整权重。但是怎么调整呢?可以使用“ErrorWeightedDerivative”公式: 为什么使用这个公式?首先,我们想使调整和误差的大小成比例。其次,乘以输入(0或1),如果输入是0,权重就不会调整。最后,乘以Sigmoid曲线的斜率(图4)。为了理解最后一条,考虑这些: 我们使用Sigmoid曲线计算神经元的输出 如果输出是一个大的正(或负)数,这意味着神经元采用这种(或另一种)方式 从图四可以看出,在较大数值处,Sigmoid曲线斜率小 如果神经元认为当前权重是正确的,就不会对它进行很大调整。乘以Sigmoid曲线斜率便可以实现这一点 Sigmoid曲线的斜率可以通过求导得到: 把第二个等式代入第一个等式里,得到调整权重的最终公式: 当然有其他公式,它们可以使神经元学习得更快,但是这个公式的优点是非常简单。 构造Python代码 虽然我们没有使用神经网络库,但是将导入Python数学库numpy里的4个方法。分别是: exp--自然指数 array--创建矩阵 dot--进行矩阵乘法 random--产生随机数 比如,我们可以使用array()方法表示前面展示的训练集: “.T”方法用于矩阵转置(行变列)。所以,计算机这样存储数字: 我觉得我们可以开始构建更优美的源代码了。给出这个源代码后,我会做一个总结。 我对每一行源代码都添加了注释来解释所有内容。注意在每次迭代时,我们同时处理所有训练集数据。所以变量都是矩阵(二维数据表格)。下面是一个用Python写地完整的示例代码。 我们做到了!我们用Python构建了一个简单的神经网络! 首先神经网络对自己赋予随机权重,然后使用训练集训练自己。接着,它考虑一种新的情形[1,0,0]并且预测了0.99993704。正确答案是1。非常接近! 传统计算机程序通常不会学习。而神经网络却能自己学习,适应并对新情形做出反应,这是多么神奇,就像人类一样。 Python一般多少行代码从我知道的信息看,用动态语言开发的最大规模的项目可能要算是OpenStack,据说代码总量已经达到数百万行,并且还在持续增加中。这当然是一个说明动态语言能力的好例子,不过像这样巨大的项目,要分析起来也并不容易。 写一个20行以上的python简单代码class?Price: ????ticket_d?=?100 ????ticket_w?=?ticket_d*1.2 ????def?rq(self): ????????self.a?=?int(input('请输入是平日还是周末(平日:1/周末:0):')) ????????if?self.a?==?0: ????????????self.p?=?self.ticket_w ????????if?self.a?==?1: ????????????self.p?=?self.ticket_d ????def?pj(self): ????????input('请输入是人数'?+?'\n') ????????self.ad?=?int(input('大人数量:')) ????????self.ch?=?int(input('儿童数量:')) ????????self.money?=?self.p?*self.ad?+?self.p?*self.ch/2 ????????print('%f'?%?self.money) class?Ticket(): ????????def?__init__(self,?weekend=False,?child=False): ????????????????self.exp?=?100 ????????????????if?weekend: ????????????????????????self.inc?=?1.2 ????????????????else: ????????????????????????self.inc?=?1 ????????????????if?child: ????????????????????????self.discount?=?0.5 ????????????????else: ????????????????????????self.discount?=?1 ????????def?calcPrice(self,?num): ????????????????return?self.exp?*?self.inc?*?self.discount?*?num adult?=?Ticket() child?=?Ticket(child=True) print("2个成人?+?1个小孩平日票价为:%.2f"?%?(adult.calcPrice(2)?+?child.calcPrice(1))) 结语:以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于一个简易python程序要多少行的全部内容了,感谢您花时间阅读本站内容,希望对您有所帮助,更多关于python有多简单、一个简易python程序要多少行的相关内容别忘了在本站进行查找喔。 到此,以上就是小编对于自己动手写神经网络 mobi的问题就介绍到这了,希望介绍关于自己动手写神经网络 mobi的4点解答对大家有用。
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