标签：Demo sampleData state let 基础课 性别 初步设计 神经元
大家好~我开设了“深度学习基础班”的线上课程，带领同学从0开始学习全连接和卷积神经网络，进行数学推导，并且实现可以运行的Demo程序
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本系列文章为线上课程的复盘，每上完一节课就会同步发布对应的文章
本文为第二节课：“判断性别”Demo需求分析和初步设计（上）的复盘文章
本课程系列文章如下所示：
课程介绍
“判断性别”Demo需求分析和初步设计（上）
为什么要学习本课？
- 什么是神经元？
- 如何根据一个人的身高和体重，使用神经元推测出该人的性别？
回顾相关课程内容
- 第一节课：课程介绍
- 深度学习在图形学中有什么应用？
主问题：Demo需求分析
- 需求是什么？
给出一个人的身高、体重，能够通过深度学习推测出他的性别
主问题：什么是神经元？
-
什么是神经元？
如上图所示，一个神经元具有一个偏移值b和多个权重值w，接受多个输入值x，返回一个输出值y -
计算公式是什么？
主问题：如何使用神经元实现Demo？
- 已知一个人的身高为150厘米，体重为50公斤，如何使用神经元得到该人的性别（应该为女性）？
- 神经元的输入和输出是什么？
输入为身高和体重，输出为性别 - 如何处理数据？
性别表示为0（男）、1（女） - 激活函数应该是什么？
返回1的任意函数 - 需要知道神经元的哪些值？
权重、偏移 - 值是多少？
有任意多个解，其中一个解为：
- 神经元的输入和输出是什么？
任务：给出代码
- 输入的数据称为样本
- 求神经元的权重、偏移的过程叫做训练
- 根据样本和权重、偏移，代入激活函数得到输出值的过程叫做推理
- 请用代码实现？
type state = {
weight1: float,
weight2: float,
bias: float,
}
type sampleData = {
weight: float,
height: float,
}
type gender =
| Male
| Female
let createState = (): state => {
weight1: Js.Math.random(),
weight2: Js.Math.random(),
bias: Js.Math.random(),
}
let train = (state: state, sampleData: sampleData): state => {
{
weight1: 1.0,
weight2: -2.0,
bias: -49.0,
}
}
let _activateFunc = x => x
let _convert = x =>
switch x {
| 0. => Male
| 1. => Female
}
let inference = (state: state, sampleData: sampleData): gender => {
(sampleData.height *. state.weight1 +. sampleData.weight *. state.weight2 +. state.bias)
->_activateFunc
->_convert
}
let state = createState()
let gender =
state
->train({
weight: 50.,
height: 150.,
})
->inference({
weight: 50.,
height: 150.,
})
//1
Js.log(gender)
标签：Demo,sampleData,state,let,基础课,性别,初步设计,神经元 来源： https://www.cnblogs.com/chaogex/p/16607382.html
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