Neural Network Playground Cómo Usar
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Neural Network Playground es una herramienta interactiva basada en la web que permite a los usuarios visualizar y experimentar con redes neuronales en tiempo real directamente en su navegador.
Ver másCómo Usar Neural Network Playground
Abrir TensorFlow Playground: Ve al sitio web de TensorFlow Playground (https://playground.tensorflow.org/) en tu navegador web.
Elegir un conjunto de datos: Selecciona un conjunto de datos de las opciones proporcionadas, como 'Círculo', 'O Exclusivo' o 'Gaussiano'. Estos serán los datos que tu red neuronal intentará clasificar.
Ajustar características de entrada: Selecciona qué características de entrada usar marcando/desmarcando las casillas bajo 'Características'. También puedes agregar ruido a los datos.
Configurar la arquitectura de la red: Establece el número de capas ocultas y neuronas por capa usando los botones '+' y '-'. También puedes elegir la función de activación para cada capa.
Establecer tasa de aprendizaje: Ajusta la tasa de aprendizaje usando el control deslizante. Una tasa más alta significa un aprendizaje más rápido pero puede ser menos estable.
Elegir regularización: Selecciona un método de regularización (L1, L2 o ninguno) y establece su tasa para ayudar a prevenir el sobreajuste.
Comenzar entrenamiento: Haz clic en el botón 'Reproducir' para comenzar a entrenar la red neuronal. Puedes pausar/reanudar en cualquier momento.
Observar resultados: Mira cómo cambia el límite de decisión a medida que la red se entrena. La pérdida y la precisión se muestran en la parte inferior.
Experimentar e iterar: Prueba diferentes configuraciones, conjuntos de datos y parámetros para ver cómo afectan el rendimiento y el aprendizaje de la red.
Preguntas Frecuentes de Neural Network Playground
Neural Network Playground es una herramienta web interactiva que permite a los usuarios visualizar y experimentar con redes neuronales directamente en su navegador. Proporciona una interfaz intuitiva para construir, entrenar y entender modelos de redes neuronales sin necesidad de codificación.
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