Neural Network Playground Howto
Le Neural Network Playground est un outil interactif basé sur le web qui permet aux utilisateurs de visualiser et d'expérimenter avec des réseaux neuronaux en temps réel directement dans leur navigateur.
Voir plusComment utiliser Neural Network Playground
Ouvrir TensorFlow Playground: Allez sur le site Web de TensorFlow Playground (https://playground.tensorflow.org/) dans votre navigateur.
Choisir un ensemble de données: Sélectionnez un ensemble de données parmi les options proposées, comme 'Cercle', 'OU exclusif' ou 'Gaussien'. Ce sera les données que votre réseau neuronal essaiera de classifier.
Ajuster les caractéristiques d'entrée: Sélectionnez les caractéristiques d'entrée à utiliser en cochant/décochant les cases sous 'Caractéristiques'. Vous pouvez également ajouter du bruit aux données.
Configurer l'architecture du réseau: Définissez le nombre de couches cachées et de neurones par couche à l'aide des boutons '+' et '-'. Vous pouvez également choisir la fonction d'activation pour chaque couche.
Définir le taux d'apprentissage: Ajustez le taux d'apprentissage à l'aide du curseur. Un taux plus élevé signifie un apprentissage plus rapide mais peut être moins stable.
Choisir la régularisation: Sélectionnez une méthode de régularisation (L1, L2 ou aucune) et définissez son taux pour aider à prévenir le surapprentissage.
Commencer l'entraînement: Cliquez sur le bouton 'Jouer' pour commencer l'entraînement du réseau neuronal. Vous pouvez mettre en pause/reprendre à tout moment.
Observer les résultats: Regardez comment la frontière de décision change à mesure que le réseau s'entraîne. La perte et la précision sont affichées en bas.
Expérimenter et itérer: Essayez différentes configurations, ensembles de données et paramètres pour voir comment ils affectent les performances et l'apprentissage du réseau.
FAQ de Neural Network Playground
Neural Network Playground est un outil web interactif qui permet aux utilisateurs de visualiser et d'expérimenter avec des réseaux de neurones directement dans leur navigateur. Il offre une interface intuitive pour construire, entraîner et comprendre des modèles de réseaux de neurones sans nécessiter de codage.
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