神经网络与深度学习

Jerry Jee

应用内购商品

关于此应用

以更直观、更自然的方式学习、使用神经网络！

直观可交互的教程。针对初学者入门难的问题，使用大量图表和可交互的组件，让学习更直观。

可视化的神经网络实验室。通过更简单的数据集，全方位的可视化，打开神经网络的黑盒，更直观地体会各种概念和现象。

在游戏任务中学习。通过精心设计的任务，您可以循序渐进地学习到很多核心概念，完成挑战可以获得对神经网络更深度的理解。

将神经网络实验室放入口袋。内置丰富的数据集，包含2D、3D数据集，同时包含分类和回归任务。通过它随时开展实验，验证想法。

可视化的知识库。通过图表和动画更直观地展示重要知识概念及动态的运行机制，目前包含激活函数、正则化项、损失函数、分类, Embedding, CNN1d, CNN2d、RNN，更多知识点即将到来。

可视化的神经网络模型。以从未有过的直观方式学习最经典的模型，快速掌握前沿科技。通过模块化的图示，了解数据如何从输入到输出，每步如何变化。更有每个模块的详细文档，甚至参考论文、代码及展示动画。

可视化的神经网络模型编辑器。通过手指的拖拽，快速构建模型。所见即所得：通过实时计算并显示每步输出，模型的构建从未如此直观高效；实时显示各种错误，包括参数、输入的类型和取值兼容等，抛弃低效的调试。

持续更新中，敬请期待！

评分和评价

我的想法是，能对向量和矩阵的运算过程做一个系列演示吗？对一些文本变化成特征向量后进入bert,在encoder, 注意力，decoder等过程后，然后输出分类结果的一个过程，当然其他类似演示的过程也好，主要是我对向量，矩阵，张量的讲解和传递的解释不太清晰，应该很多人也不知道吧！

很想买,但是墙内用paypal买不了,有限制.

很好，但是不能购买😭

新功能

1. Optimized translations
2. Bugs fix