小さなニューラルネットワークが数値がNumberwangかどうかを判定します。モデルは1.8 MBのJSONファイルで、推論は約100行の純粋なPython標準ライブラリです — PyTorchもNumPyも不要。クローンして実行：python3 numberwang.py 2222 は "THAT'S NUMBERWANG!" を出力します（信頼度：99.3%）。

引数なしで実行するとインタラクティブモードになります。Python 3.8+が必要です。コードでは、load_modelとwang_probabilitiesが4つの判定を返します：Numberwangではない、Numberwang、数値ではない、またはWangernumb。数字、11言語の単語、算術、ローマ数字、序数、負数、小数、通貨、単位、時刻、架空の数値を受け付けます。

アーキテクチャ：chars → Embedding(32) → Conv1d(128, k3) → ReLU → Conv1d(128, k3) → ReLU → global max pool → Linear(128) → ReLU → Linear(4) → softmax。80,804パラメータ。トークナイザーやルールエンジンはありません。デモはHugging Face Spacesで動作します。gradioはデモ専用です。

精度は486のホールドアウト判定で88.9%（マクロF1 0.896）。未見のオペランドに対する算術は弱い（44–72%）。MITライセンス。

主要エンティティ：企業：GitHub、Hugging Face Spaces

FAQ：Numberwangニューラルネットワークとは何ですか？

数値がNumberwangかどうかを判定する小さなニューラルネットワークです。1.8 MBのJSONモデルと約100行の純粋なPython標準ライブラリを使用し、PyTorchやNumPyは不要です。

FAQ Q：Numberwangニューラルネットワークとは何ですか？

FAQ A：数値がNumberwangかどうかを判定する小さなニューラルネットワークです。1.8 MBのJSONモデルと約100行の純粋なPython標準ライブラリを使用し、PyTorchやNumPyは不要です。