Neural Network Playground Anleitung

Neural Network Playground ist ein interaktives, webbasiertes Tool, das es Benutzern ermöglicht, neuronale Netzwerke in Echtzeit direkt in ihrem Browser zu visualisieren und zu experimentieren.
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Wie verwendet man Neural Network Playground

Öffne TensorFlow Playground: Gehe in deinem Webbrowser zur TensorFlow Playground-Website (https://playground.tensorflow.org/).
Wähle einen Datensatz: Wähle einen Datensatz aus den bereitgestellten Optionen, wie 'Kreis', 'Exklusives ODER' oder 'Gaussisch'. Dies wird die Daten sein, die dein neuronales Netzwerk zu klassifizieren versucht.
Passe Eingabefunktionen an: Wähle aus, welche Eingabefunktionen verwendet werden sollen, indem du die Kästchen unter 'Funktionen' ankreuzt oder abwählst. Du kannst auch Rauschen zu den Daten hinzufügen.
Konfiguriere die Netzwerkarchitektur: Setze die Anzahl der versteckten Schichten und Neuronen pro Schicht mit den '+'- und '-' -Schaltflächen. Du kannst auch die Aktivierungsfunktion für jede Schicht auswählen.
Setze die Lernrate: Passe die Lernrate mit dem Schieberegler an. Eine höhere Rate bedeutet schnelleres Lernen, kann aber weniger stabil sein.
Wähle Regularisierung: Wähle eine Regularisierungsmethode (L1, L2 oder keine) und setze deren Rate, um Überanpassung zu verhindern.
Starte das Training: Klicke auf die Schaltfläche 'Play', um das Training des neuronalen Netzwerks zu starten. Du kannst jederzeit pausieren oder fortsetzen.
Beobachte die Ergebnisse: Sieh zu, wie sich die Entscheidungsgrenze ändert, während das Netzwerk trainiert. Der Verlust und die Genauigkeit werden unten angezeigt.
Experimentiere und iteriere: Probiere verschiedene Konfigurationen, Datensätze und Parameter aus, um zu sehen, wie sie die Leistung und das Lernen des Netzwerks beeinflussen.

Neural Network Playground FAQs

Neural Network Playground ist ein interaktives Web-Tool, das es Benutzern ermöglicht, neuronale Netzwerke direkt in ihrem Browser zu visualisieren und zu experimentieren. Es bietet eine intuitive Benutzeroberfläche, um neuronale Netzwerkmodelle zu erstellen, zu trainieren und zu verstehen, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind.

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