今天發現了一個非常好的網站

????https://teachablemachine.withgoogle.com/#

不需要任何代碼，只用一個攝像頭就可以建一個圖像分類的神經網絡，晚上和女兒一起玩了下。她基本上懂了整個流程無奈太小還是自己操作不來，我就錄了下面一段。

整套操作如下：

首先做一個揮手動作并用鼠標點擊 TRAIN GREEN 生成至少 30 張。由于只給網絡看過一類圖，這是不管我展示什么動作，網絡只會把它分類為揮手 (對應著白貓揮手)。

接著做一個搖頭動作并點擊 TRAIN PURPLE 訓練第二類動作，對應著是個毛茸茸的貓在轉頭。這時網絡可以認出兩類動作，揮手和搖頭。

最后做一個張口動作并點擊 TRAIN ORANGE 訓練第三類動作，對應著一個松鼠吃東西。訓練完畢后該網絡就可以認出這三類動作，揮手、搖頭和張口。

類比機器學習流程，訓練之后就就是預測。在下面視屏中，我分別做了揮手、搖頭和張口，神經網絡都返回正確的圖像 (注意我照片下有綠色、紫色和橙色三組顏色，它們的長度分別代表預測對應類的概率)。

當我最后把手緩緩升起，神經網絡被困惑了，它覺得第一類和第二類都有可能。

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除了用圖片當標簽，該網絡也可以用語音和文字做為標簽。

揮手對應著 Hello，我把搖頭改成對應著 Hell No，把張口改成對應著?My Gosh。看看并聽聽下面視屏效果。

這個視屏由?AVI 格式轉成 MP4 有點延時，實際上是

• 揮手對應著 Hello
  

• 搖頭對應著 Hell No
  

• 張口對應著?My Gosh
  

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這個 Teachable Machine 網站非常酷，該神經網絡完成的圖像分類是由 Tensorflow.js 實現的，從 github 看源碼背后的網絡架構是 SqueezeNet。它屬于卷積神經網絡中輕量級的網絡，在參數只有 AlexNet 1/50 的時候和其表現相當。

女兒和我一起玩了半天這個，對神經網絡也產生了興趣，雖然不知道反向傳播是怎么推導出來的，但是被激發起的這個興趣以后遲早會讓她自動去學習而達到這一步。As to motivate kids to learn something, show them what?it DOES, not what it is.

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的AI入门：无门槛可以玩的神经网络的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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