Playground AI

Eksperymentuj z algorytmami AI bezpośrednio w przeglądarce.

Sieć feedforward

Sieci feedforward (jednokierunkowe) to podstawowa architektura głębokiego uczenia. Dane przepływają przez kolejne warstwy neuronów — od wejścia przez warstwy ukryte do wyjścia — bez pętli zwrotnych. Dzięki wielu warstwom sieć potrafi modelować złożone, nieliniowe granice decyzyjne, których pojedynczy perceptron nie jest w stanie uchwycić.

Czego się nauczysz

  • Jak warstwy ukryte przekształcają przestrzeń danych
  • Dlaczego więcej neuronów nie zawsze oznacza lepszy wynik
  • Jak kształt granicy decyzyjnej zależy od architektury
  • Jak learning rate wpływa na przebieg treningu

Jak korzystać z wizualizacji

Wielowarstwowa sieć neuronowa w stylu TensorFlow Playground. Dodawaj warstwy i neurony, wybierz dataset (liniowy, okrąg, XOR, spirala), ustaw learning rate i obserwuj jak sieć uczy się klasyfikować dane. Kolory na wykresie pokazują granicę decyzyjną.

Ładowanie wizualizacji...

Poznaj teorię

Wizualizacja to świetny start, ale pełne zrozumienie wymaga teorii. Przeczytaj artykuł w bazie wiedzy, żeby dowiedzieć się jak to naprawdę działa pod maską.

Przeczytaj artykuł →