Building and Training Neural Networks in Emacs Lisp

摘要

nn.el 是一个在 Emacs Lisp 中实现的神经网络库，它允许开发者在不依赖于任何外部机器学习框架的情况下构建和训练神经网络。该库的核心功能是通过 C 语言编写的动态模块实现的，包括 matrix.c 和 ops.c，它们提供了矩阵操作和机器学习中常用的数学函数，如 ReLU 和 softmax。nn.el 提供了一个简单的 API，用于构建神经网络，并且可以构建任意深度和宽度的网络。构建神经网络后，可以通过 nn-forward-layers 函数计算给定输入的输出，并通过 nn-crossentropy 函数计算损失。

文章还演示了如何使用 nn.el 进行神经网络的训练。通过 nn-gradient 函数计算梯度，并使用梯度下降算法更新网络参数。文章中的例子展示了如何通过 100 次迭代的梯度下降，显著提高了模型在随机输入上的预测准确性，损失值从 1.346787327763626 降低到接近 0。

作者强调，虽然 nn.el 可能不适合用于 AI 启动公司，但它展示了 Emacs Lisp 在机器学习领域的潜力，并且可以在 Github 上找到相关的代码。最后，文章提供了一个关于神经网络和它们如何被训练的简要概述，包括神经网络的基本结构、训练过程、损失函数和梯度下降算法。

观点

• Emacs Lisp 虽然主要用于配置 Emacs，但实际上具有更广泛的应用能力，包括在机器学习领域的应用。
• nn.el 的开发是出于兴趣和创造趣味，以及为了展示 Emacs Lisp 在人工智能领域的应用潜力。
• 通过将计算密集型操作（如矩阵运算和数学函数）委托给 C 语言编写的动态模块，可以在 Emacs Lisp 中有效地实现神经网络的训练和推理。
• nn.el 的设计灵感来自于 TensorFlow 的序列模型构建 API，它提供了一个简单的接口来构建和训练神经网络。
• 神经网络的训练依赖于梯度下降算法，通过不断调整模型参数以最小化损失函数，来提高模型的预测能力。
• 尽管 nn.el 在性能上可能不如专业的机器学习框架，但它提供了一个有趣的示例，展示了如何在一个不常用于机器学习的环境中实现神经网络。