机械神经网络（MNN）——一种用于教学与动手实验的多层感知机物理实现
机器学习
2023-11-09 v1
摘要
本文介绍了机械神经网络（MNN），一种具有 ReLU 激活函数、两个输入神经元、四个隐藏神经元和两个输出神经元的多层感知机（MLP）的物理实现。该 MLP 的物理模型用于教学中，以提供动手体验，并让学生感受改变网络参数对输出的影响。神经元是小型木制杠杆，由线连接。学生可通过移动经线将神经元连接至下一层的夹子来调整神经元间的权重。MNN 可建模实值函数与逻辑算子，包括 XOR。
引用
@article{arxiv.2207.07482,
title = {The Mechanical Neural Network(MNN) -- A physical implementation of a multilayer perceptron for education and hands-on experimentation},
author = {Axel Schaffland},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.07482},
year = {2023}
}
备注
short video (30sec): https://youtu.be/zMxh3Io3hFE, full presentation video: https://youtu.be/cEzk8JKDzy4; 8 pages, 6 figures