MNIST 机器：一款可以用手进行训练的神经网络

神经网络通常是通过数学、代码和布满箭头的图表来进行教学的。我觉得这没什么问题。但有时感觉人们会说：“别担心，损失会减少的。”然后就希望你不再提出疑问了。

我想做出一些你能够实际触摸到的东西。

我想要制造一台这样的机器：

•输入的是实物。

•这些重量是实实在在的。

•这些神经元是实实在在存在的。

•而“训练”这一概念也不再让人觉得像是某种无形的计算机魔法了。

所以我制作了 MNIST 机器。

这是一个带有发光按钮、旋钮和显示屏的盒子，通过它我可以手动训练一个小型的数字识别神经网络。它并非能高效地完成这项任务。那样做简直是荒谬至极。它采用的方式能让人们更好地理解其中的过程。

而对我来说，那则更加有趣。

其功能是什么

以下是其运作方式：

•我在一个 5×5 的网格上按按钮来绘制一个数字，比如数字 3 。

•我从 5 个隐藏神经元中挑选出一个。

•我转动了 25 个旋钮来改变输入到那个神经元中的信号强度。

•我通过另一组旋钮来控制输出层的效果。

•我按下正确的输出按钮，比如“3。”

•该机器会在分段显示屏上显示损失情况。

•我不断调整权重，直到损失值变得更小为止。

所以基本上，我是在亲手完成梯度下降的过程，这样我就能更好地理解它了。

为何这很酷

很多机器学习技术是难以理解的。

您会听到诸如以下这样的词语：

•重量

•神经元

•激活;启动;启用

•损失

但这些都只是些空洞的言辞，除非你能直接去操作它们才行。

在这台机器中：

•重量就是一个实实在在的控制旋钮。

•一个神经元就像是一个实实在在的按钮，你可以对其进行选择。

•一个数字是你自己画出来的。

•而这种损失是一个数值，当你做事出错时这个数值会上升，而当你最终停止这种错误行为时，这个数值又会下降。

这样一来，整个事情就更容易理解了，甚至对于小孩子来说也是如此。

这样一来，机器学习就更像是一个谜题、一场游戏，或者是一个小小的发光机器人，它会礼貌地告诉你你自制的“3”简直糟糕透顶。

注意：本次不附上任何电路图，因为我的电路图是错误的!在收到印刷电路板后，我不得不对一些线路进行裁剪等操作，因为我在绘制图纸时出现了错误。以下是我在制作这个东西时拍摄的一些照片：

总的来说，我非常享受这个项目。

那真是很有趣，ChatGPT 也帮了大忙。我学到了很多关于焊接和拆焊的知识，还明白了像这样的项目搭建过程中需要多么小心谨慎。

例如，我先在 EasyEDA 软件中设计好了电路板(这个过程很有趣)，然后将这些电路板制作出来并寄给了我，之后我完成了所有的焊接工作。之后我使用了一台热成像相机，发现其中一个芯片异常发热。原来是我不小心将那个芯片的接地端和电源端搞反了。那个芯片本身没问题，但最终却损坏了另一个芯片。我更换了那个芯片，但仍然无法正常工作，后来发现问题在于大约五年前我购买 Pi Pico 时对其进行的某些弱化焊接。这部分确实让我感到很沮丧，甚至想要放弃，但其余部分还是很有趣的!我非常感激能够完成这个项目。

本文编译自hackster.io