Surface AI

这是一个用 Rust 原生编写的实验性 AI 库。

计划

• 提供有用的抽象，以便作为库进行通用使用 ()
• 文档
• 感知器
  • 感知器测试
  • 重新设计感知器/神经元类型，以便在神经网络中更具可重用性
• 神经网络（仍在调查这是否已完成，见下文）
  • NN 测试（已创建，但结果不满意，见下文）
• 允许调整可变常量，例如学习率和训练停止条件
• 卷积神经网络
• 其他机器学习算法

目前我主要将其用作学习经验，但我想将其扩展为对其他人的机器学习项目有用的工具。目前我在使用 NeuralNet 类型对 HR 图表 上的恒星进行分类时遇到困难（如 test_star_classification 测试所示）。我正在研究问题所在，因为我仍然对神经网络及其功能以及如何最佳使用它们不太熟悉。根据其他测试（求和学习示例（test_sum_classification）和单个反向传播结果的测试（test_learn_function）），NN 似乎按预期正确工作，然而我注意到求和测试在训练过程中不会终止（或者至少运行时间非常长）。这可能是 NN 的问题，也可能是恒星分类未正确工作（希望如此）的原因。