从零开始：你也能创建随时可用神经网络

　　陪伴项目中包括了实习有素的收集mynetwork.nippy的副本。 收集的丧失方面让人较量满足，值靠近于零，如下所示。　　

　　让我们用手动界说的自界说输入来给新实习的收集一个镜头。

　　这很是靠近预期的0 * 1 = 0输出。

　　此刻，让我们实行一下收集从来没有见过的双值元组。

　　7.42比预期的功效相等好，5 * 1.5 = 7.5。

　　行使收集

　　正如你所见，实习有素的收集被生涯在一个NIPPY文件中。 该文件可以被收集的外部“用户”加载和行使。 以后刻开始，假如你看看提供的条记本，你可以加载下面的注释：　　

　　用户必要一些名称空间。 本教将执行定名空间（即util）用于从文件中加载收集，而且由Gorilla插件提供画图来绘制值。

　　之后，我们打算绘制预期的功效与收集提供的功效。

　　加载实习好的收集是行使Cortex提供的read-nippy-file成果的简朴要领。

　　我们早年没有看过，可是收集确实是一个舆图，你可以搜查它的顶级密钥。

　　搜查收集经验的历元数目以及当前的丧失值是一个好主意。　　

　　你可以确认载入收集的功效与上一节中方才接管实习的版内情同。　　

　　此刻，让我们用加载的收集天生一堆功效并绘制它们。 （在新的输入集上运行收集对付你来说此刻也许是微不敷道的！）

　　虽然，我们可以搜查收集发生的一些功效值。　　

　　可以行使Gorilla提供的来自 Gorilla-plot.core定名空间的画图成果举办画图。 在这里，我们将只存眷输出，将行使Clojure的平展函数来建设一个输出值的平荟萃，而不是在功效中找到的向量序列。

　　在指定颜色后，知道图应该行使线条而不是点，可以在赏识器REPL中直接看到下面的图形。

　　你也可以天生一个由已知或未潜匿函数直接发生的预期功效与实习收集发生的功效构成的“组合”图。

（编辑：湖南网）

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