論文の概要: The Mechanical Neural Network(MNN) -- A physical implementation of a multilayer perceptron for education and hands-on experimentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07482v1
• Date: Fri, 15 Jul 2022 14:05:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-18 14:09:39.470483
• Title: The Mechanical Neural Network(MNN) -- A physical implementation of a multilayer perceptron for education and hands-on experimentation
• Title（参考訳）: メカニカルニューラルネットワーク(MNN)-教育とハンズオン実験のための多層パーセプトロンの物理実装
• Authors: Axel Schaffland
• Abstract要約: このモデルは、教育において経験を生かし、学生がネットワークのパラメータが出力に与える影響を体験できるようにするために使用される。 MNNは実値関数とXORを含む論理演算子をモデル化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1802674324027231
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper the Mechanical Neural Network(MNN) is introduced, a physical implementation of a multilayer perceptron(MLP) with ReLU activation functions, two input neurons, four hidden neurons and two output neurons. This physical model of a MLP is used in education to give a hands on experience and allow students to experience the effect of changing the parameters of the network on the output. Neurons are small wooden levers which are connected by threads. Students can adapt the weights between the neurons by moving the clamps connecting a neuron via a thread to the next. The MNN can model real valued functions and logical operators including XOR.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,relu活性化機能,2つの入力ニューロン,4つの隠れニューロン,2つの出力ニューロンを有する多層パーセプトロン(mlp)を物理的に実装したメカニカルニューラルネットワーク(mnn)を紹介する。 このmlpの物理モデルは、教育において経験に手を与え、生徒がネットワークのパラメータの変更が出力に与える影響を体験するために使用される。 ニューロンは、糸で繋がった小さな木製のレバーである。 学生は、ニューロンをスレッドでつなぐクランプを動かすことで、ニューロン間の重みを適応させることができる。 MNNは実値関数とXORを含む論理演算子をモデル化することができる。

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