Pix2Code中的神经网络是一种卷积神经网络，一种能够同时以许多不同尺度观看图像的网络。这允许网络通过检查用户界面和底层代码来学习，从而查看每行代码对设计的每个元素的影响。
pix2code 是由一家名为UIzard的哥本哈根创业公司开发的，神经网络现在可以保证约77％的代码正确，但随着数据的增多，准确率应该越来越高。
UIzard的开发者和创始人Tony Beltramelli在研究论文中写道：“我们推断，以这种方式使用的深度学习最终可能会终止手动编程[图形用户界面（GUI）的需要。”
可以说，随着大量的软件被取代，这一创新至少可以允许一些人在更酷的领域进行工作。在研究论文中，Beltramelli表示，它解放了开发人员，使能够专注于他们正在构建的实际功能，而不是摆弄几个小时的用户界面。
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Keyword DSL，即领域特定语言，它是一种为解决特定领域问题，而对某个特定领域操作和概念进行抽象的语言。 • 外部 DSL，即创建一个专用目的的编程语言。诸如用于 BDD 测试的 Cucumber 也是一种外部 DSL，从某种意义上来说，用于写作的 markdown 也算是一种 DSL。它们通常都需要语法解析器来进行语法分析，并且通常可以在不同的语言、平台上实现。 • 内部 DSL，即：指与
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链接记录： lhttps://arxiv.org/abs/1705.07962
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将设计人员创建的图形用户界面截图转换为计算机代码是开发人员为构建定制的软件，网站和移动应用程序而进行的一项典型任务。 在本文中，我们展示了深入的学习方法可以用于训练一个端对端的模型，以便从三个不同的平台（即iOS，Android和基于Web的）获得超过77％的准确度的单个输入图像中自动生成代码技术）。 pix2code: Generating Code from a Graphical User
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解读论文：《pix2code: Generating Code from a Graphical User Interface Screenshot》 详情见博客原文！
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本文是用pix2code进行的一次实验，论文地址：https://arxiv.org/abs/1705.07962，详情见博客原文！ 在此之前笔者也写过一篇该论文解读的文章，感兴趣的朋友们可以康康：《pix2code 论文解读》
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人工神经网络指由大量的神经元互相连接而形成的复杂网络结构。以人的视觉系统为例，人的视觉系统的信息处理是分级的，高层的特征是低层特征的组合，从低层到高层的特征表示越来越抽象，越来越能表达语义或者意图。人工神经网络提出最初的目的是为了模拟生物神经网络传递和处理信息的功能。它按照一定规则将许多神经元连接在一起，并行的处理外接输入信息。人工神经网络的每一层都有若干神经元并用可变权重的有向弧连接，具体训练过程是通过多次迭代对已知信息的反复学习并调整改变神经元的连接权重。
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辅助阅读：TensorFlow中文社区教程 - 英文官方教程 代码见：full_connect.py Linear Model 加载lesson 1中的数据集 将Data降维成一维，将label映射为one-hot encoding def reformat(dataset, labels): dataset = dataset.reshape((-1, image_size * imag
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神经网络 (Neural Network) 是机器学习的一个分支，全称人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写 ANN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。 Perceptron (感知器) 一个典型的神经网络由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层组成，其中箭头代表着数据流动的方向，而圆圈代表激活函数（最常用的激活函数为
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译者：bat67 最新版会在译者仓库首先同步。 可以使用torch.nn包来构建神经网络. 我们以及介绍了autograd，nn包依赖于autograd包来定义模型并对它们求导。一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法，该方法返回output。 例如，下面这个神经网络可以对数字进行分类： 这是一个简单的前馈神经网络（feed-forward network）。它接受一
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我用newff在Matlab中创建了一个用于手写数字识别的神经网络。 我只是训练它只识别0 输入层有9个神经元，隐层有5个神经元，输出层有1个神经元，共有9个输入。 我的赔率是0.1 我在Matlab中进行了测试，网络运行良好。现在我想用c语言创建这个网络，我编写了代码并复制了所有的权重和偏差（总共146个权重）。但当我将相同的输入数据输入到网络时，输出值不正确。 你们谁能给我指点路吗？ 这是我的
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人工神经网络 人工神经网络是借鉴了生物神经网络的工作原理形成的一种数学模型，有关人工神经网络的原理、公式推导以及训练过程请见我的文章《机器学习教程 十二-神经网络模型的原理》 神奇用法之一 我们这样来设计我们的神经网络：由n个输入特征得出与输入特征几乎相同的n个结果，这样训练出的隐藏层可以得到意想不到的信息。 比如，在信息检索领域，我们需要通过模型训练来得出合理的排序模型，那么输入的特征可能有：文
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我玩神经网络。我了解卷积层、完全连接层和许多其他东西是如何工作的。我还知道什么是梯度，以及如何训练这样的网络。 框架千层面包含一个称为InverseLayer的层。 InverseLayer类通过应用要反转的层相对于其输入的偏导数，对神经网络的单层执行反转操作。 我不知道这是什么意思，或者我应该在什么时候使用这个层。或者倒置偏导数背后的想法是什么？ 非常感谢你
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主要内容：MP神经元模型,感知机模型,反向传播算法,总结在本教程的开篇《 人工智能是什么》一节中详细的阐述了深度学习发展历程，以及人工智能、机器学习、深度学习三者间的关系。就目前而言，这三者中红到发紫的当属“深度学习”。 深度学习（Deep Learning）这一概念是由 Geoffrey Hinton（深度学习之父）于 2006 年提出，但它的起源时间要早得多，可追溯至 20 世纪四五十年代，也就是人类刚刚发明出电子计算机时就已经提出来了，但当时并非