原文： How to Add Two Numbers – The Machine Learning Way
在机器学习领域，我们经常会遇到复杂的问题，从图像识别到自然语言处理。
但是，让我们退后一步，探索一些更基本但同样有趣的东西：加法！是的，你没看错，就是加法。
在本教程中，我们将构建一个神经网络，学习计算两个数字的和。
在开始学习之前，有一点需要注意：在实践中，我不建议使用机器学习求两个数的和。我在开始学习机器学习时，出于好奇尝试了一下。我只是希望与大家分享，让学习变得有趣。
你可以将本教程作为机器学习之旅的入门指南。初级机器学习工程师有时很难找到好的、干净的数据集。如果没有可靠的数据集，就很难研究和学习机器学习问题。
不过你不用担心，在本教程中，我们将创建自己的数据集（将成对的数字相加）并清理数据。这样，你就有了一个好的数据集，可以处理自己的问题以及训练模型。
好了，在深入学习之前，我们先来学习一些机器学习和深度学习的基础知识。
深度学习基础知识
我将在练习中使用一些机器学习和深度学习术语。因此，在深入学习之前，最好先通过几句话大概理解它们。
神经网络（Neural Network）
神经网络是一种计算模型，其灵感来源于人脑的结构和功能。它由一层层相互连接的节点（神经元）组成。神经网络通过数据训练来学习模式并进行预测。
激活函数（Activation Function）
激活函数应用于神经元的输出，以增加非线性。它允许神经网络学习数据中的复杂关系。常见的激活函数包括 ReLU（整流线性单位函数）和 Sigmoid 函数。
损失函数（Loss Function）
损失函数是衡量模型预测与真实目标值匹配程度的指标。在训练过程中，目标是最小化损失函数，引导模型做出更好的预测。
梯度下降法（Gradient Descent）
梯度下降法是一种用于最小化损失函数的优化算法。它以损失函数相对于参数的梯度为导向，沿着最陡下降的方向迭代调整模型参数。
反向传播（Backpropagation）
反向传播是一种用于训练神经网络的基本算法。它计算与每个模型参数相关的损失函数梯度，并在梯度下降过程中通过网络向后传播以更新权重。
批次数量（Batch Size）
批量大小表示训练过程中一次正向/反向传递所使用的训练样本数量。批次大小越大，训练速度越快，但需要的内存也越多。
训练轮数（Epoch）
一个 Epoch 表示在训练过程中对整个训练数据集进行一次完整的迭代。
在广阔的机器学习和深度学习领域，你会遇到很多术语，以上只是其中的几个。但它们足以帮助你理解下面的练习。
准备
以下是一份帮助你开始学习机器学习基础知识的清单。在学习本教程之前，你应该安装并准备好这些工具（但并非必须）。
- 安装 Anaconda（它打包了许多默认的机器学习库）。
- 在 Anaconda 中创建一个环境：强烈建议这样做，因为如果出现问题，只有创建的环境会受到影响。你的整个 Anaconda 安装不会受到影响。
- 确保你有一个良好的代码编辑器/IDE，如 Visual Studio Code。
- 安装 Keras（这是本练习的特定要求）。
这些都准备好了吗？希望你保持好状态。让我们开始练习吧。
如何使用机器学习求两个数的和
创建文件夹和文件
创建一个新文件夹，给它取个名字。导航进入文件夹并创建名为 addition.ipynb 的文件。在 Visual Studio Code 或其他 IDE 中打开该文件夹。
然后，按下 VS Code 左上角的 “+ Code” 按钮，为以下各部分创建代码块。
导入库
使用这些命令导入 numpy 和 keras 库：
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense准备数据
机器学习模型的准确性有赖于训练模型的数据。
为了创建我们在这里需要的加法数据，让我们创建 1000 对随机数字作为输入。输出将是每对数字之和。
num_samples = 1000
X_train = np.random.rand(num_samples, 2)
y_train = X_train[:, 0] + X_train[:, 1]定义神经网络
让我们构建一个有两个输入层的神经网络——一个有 8 个神经元的隐藏层和一个有单个神经元的输出层。我们将使用 “relu” 激活函数。
model = Sequential()
model.add(Dense(8, input_shape=(2,), activation='relu'))
model.add(Dense(1))编译模型
使用 MSE（均方误差）作为损失函数和 Adam 优化器编译模型。
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')训练模型
对模型进行 100 轮训练，批次数量为 32。
batch_size = 32
epochs = 100
model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=1)这可能需要几秒钟，取决于你的 CPU 配置。我的笔记本电脑大约需要 10 到 15 秒才能完成。
测试模型
现在我们已经训练好了模型，让我们用一些自定义输入来测试它。我使用了两个输入，但你也可以使用任意数量的输入来测试你的模型。
test_input = np.array([[1, 2], [0.3, 0.4]])
predicted_sum = model.predict(test_input)打印数值
预测已经完成。让我们打印预测值，看看它们是否正确：
print("Predicted sums:")
print(predicted_sum)
很接近，对吧？
总结
在本教程中，你学会了如何构建一个执行加法运算的神经网络。
如果你感到好奇，也可以尝试构建一个神经网络来执行减法运算。祝你好运 :)
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