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...）

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文章目录：

1. 自己动手写一个神经网络的程序难度有多大
2. 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...
3. 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...
4. 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 。

本文目录一览：

1 、自己动手写Python进行文本转语音程序 ，共计11行代码2 、如果Java要打100行的代码 ，一般用Python要打大概多少行？3 、如何用9行Python代码编写一个简易神经网络4 、Python一般多少行代码5 、写一个20行以上的python简单代码自己动手写Python进行文本转语音程序 ，共计11行代码1 、首先安装Python程序推荐3.7

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()

如果Java要打100行的代码 ，一般用Python要打大概多少行？

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 。