Neuroplay for Android APK

Opis

Pobaw się architekturą sieci i zestawem danych, aby zobaczyć, jak różne parametry wpływają na sieć neuronową.

Neuroplay to mały konstruktor sztucznych sieci neuronowych do rozpoznawania obrazów. Nie jest zbyt potężny ani bardzo bogaty w funkcje. W rzeczywistości jest to celowo proste i ograniczone. Może działać tylko z maksymalnie 3 klasami! Jego głównym celem jest przedstawienie intuicyjnego obrazu wewnętrznego działania sieci neuronowych. Aby pomóc Ci zrozumieć, co się dzieje, gdy sieci uczą się nowego zestawu danych i zwizualizować, jak każda warstwa i jednostka widzi dane pośrednie.

Spójrz na kod! Tak, jest to OPEN SOURCE. Możesz udać się do repozytorium i zobaczyć, jak wszystko działa! Neuroplay nie korzysta ze złożonych bibliotek uczenia maszynowego i zaawansowanych algorytmów optymalizacji. Ponadto staram się, aby kod był dobrze udokumentowany i czysty. Zrozumienie podstawowych podstaw sieci neuronowych jest proste i łatwe.

Repozytorium GitLab: https://gitlab.com/ddimitrovd/neuroplay

Nauczenie się z nim pracy i rozpoczęcie zabawy zajmie Ci nie więcej niż 5 minut! Gorąco polecam policzenie samouczka wideo. Jest krótki i bezpośredni!

Możesz użyć dostarczonego zestawu danych lub jeszcze lepiej wprowadzić własny, rysując go. Nie martw się, zebranie przyzwoitego zestawu danych nie będzie zbyt żmudne, każdy dostarczony rysunek jest powiększany, aby pomnożyć obrazy. W ciągu jednej minuty możesz zebrać zestaw danych o wymiarach liczonych w dziesiątkach tysięcy!

Mam wiele pomysłów na fajne funkcje i narzędzia do wizualizacji pracy wewnętrznej, ale jestem tylko jednym facetem, a to jest mój projekt poboczny. Tyle czasu mogę poświęcić dla tej aplikacji. Zdaję sobie sprawę, że są pewne błędy, ograniczenia i miejsce na optymalizację, ale jest to darmowa aplikacja. Mam nadzieję, że dobrze się bawisz i nie denerwujesz się, gdy coś pójdzie nie tak.

!!! W TRAKCIE ROZWOJU !!!

Jak wspomniałem, nadal chcę robić wiele rzeczy i prawdopodobnie zobaczysz to w aplikacji ze wszystkimi wyłączonymi przyciskami i ostrzeżeniami.

Rzeczy, które chciałbym zrobić w najbliższej przyszłości, jeśli mam czas, to:

- więcej algorytmów optymalizacji

- użyto zdefiniowanych augmentacji

- wbudowane zbiory danych

- poprawiona wydajność/wielowątkowość

- wizualizacja wejścia

- lepsza nawigacja między czynnościami

- wizualizacja diagramu modelu sieci neuronowej, hipotezy oraz poszczególnych jednostek i wag

+ podobna wizualizacja dla backprop

- zapisywanie wielu niestandardowych zestawów danych

- bardziej konfigurowalna architektura

- i dużo dużo więcej

Aplikacja wykorzystuje świetne darmowe zasoby i publicznie dostępny kod:

-Budowanie prostego narzędzia do rysowania dla Androida: https://android.jlelse.eu/a-guide-to-drawing-in-android-631237ab6e28

-Ikony: https://www.flaticon.com/authors/smashicons