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分类回归全过程可视化     |    卷积神经网络全过程可视化

Epoch

Data

Which dataset do you want to use?

Features

Which properties do you want to feed in?

Click anywhere to edit.
Weight/Bias is 0.2.
This is the output from one neuron. Hover to see it larger.
The outputs are mixed with varying weights, shown by the thickness of the lines.

Output

Test loss
Training loss
Colors shows data, neuron and weight values.

什么是神经网络?

神经网络是一种通过数据学习的计算机程序技术。它的构建方式在某种程度上模仿了人脑的工作方式。它由一系列的“神经元”组成，并相互连接，允许之间相互传递信息。 神经网络被要求解决问题，它会反复尝试，每次加强通向成功的连接，削弱通向失败的连接。 本公司的实验平台 是学习神经网络的良好起点。

可视化控件?

我们针对该平台提供了一些可选控件

勾选后，刷新该页面。

实验的含义?

本实验可视化分类和回归示例

在分类实例中展现了4种数据类型的输入，在回归示例中展现了2种数据类型的输入

橙色代表反例，蓝色代表正例

在隐藏层中，连接神经元的系那条颜色表示权重，蓝色线条代表正权重，而橙色线条代表负权重

在输出层中，点的颜色也分为橙色和蓝色，表示它们的原始值。背景颜色显示网络对特定区域的预测，颜色的强度表示预测的置信度。

使用的库?

创建这个可视化的神经网络库很小巧，专门满足教育可视化需求。对于实际应用，可以考虑使用 TensorFlow等更全面的库。