深度学习基础课：“判断性别”Demo需求分析和初步设计（中）

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• 回顾相关课程内容
• 主问题：什么是神经网络
• 主问题：什么是前向传播
  • 任务：用代码实现神经网络

回顾相关课程内容

• 第二节课：“判断性别”Demo需求分析和初步设计（上）
  • 主问题：什么是神经元？
  • 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）？
  • 什么是训练？
  • 什么是推理？

主问题：什么是神经网络

• 已知两个人的身高和体重，能否使用神经元得到他们的性别（一男一女）？
  答：能，因为权重、偏移为未知量，总数量为3，小于方程的数量（2），所有有无数解，所以可确定一组解（权重、偏移）

• 如何修改代码？
  答：修改train函数：给出一组权重、偏移，使得结果为分别为0、1；
  激活函数不变

• 已知四个人的身高和体重，能否使用神经元得到他们的性别？
  答：不能

• 为什么？
  答：因为权重、偏移为未知量，总数量为3，小于方程的数量（4），所以无解

• 如何扩展，才能有解？
  答：使用神经网络，增加权重、偏移的数量！

• 请设计一个最简单的神经网络？（有几层？每层有几个神经元？）
  答：

• 如何根据输入层的输入，最终得到输出层的输出？
  答：计算公式如下所示：
  

• 现在有几个未知解？能够有解了吗？
  答：有解

主问题：什么是前向传播

• “根据输入层的输入，最终得到输出层的输出？”的过程称为前向传播
• 前向传播算法包括哪些步骤？
  答：从输入层开始，依次传入每层，得到每层的输出；
  最后传到输出层，得到最后的输出

任务：用代码实现神经网络

• 请修改神经元代码，提出神经元的前向传播forward函数？
  答：修改后的相关代码为：
  Neural_forward_answer

let forward = (state: state, sampleData: sampleData): float => {
  (sampleData.height *. state.weight1 +.
  sampleData.weight *. state.weight2 +.
  state.bias)->_activateFunc
}

let inference = (state: state, sampleData: sampleData): gender => {
  forward(state, sampleData)->_convert
}

• 请在神经元代码的基础上，实现神经网络的前向传播和推理（训练函数不用实现）？
  • 推理函数需要修改吗？
    答：不需要
    神经网络代码如下所示：
    NeuralNetwork_answer