NEURAL NETWORK VISUALIZATION

神经网络可视化

3D白盒实验室,实时观察神经元激活、权重变化
让抽象的AI原理变得直观可感,基于WebGL渲染技术

3D可视化

使用WebGL技术渲染神经网络结构,支持360度旋转查看

实时激活

观察神经元激活过程,理解信号在网络中的传播

权重可视

通过颜色和粗细展示连接权重的大小和方向

训练动画

动态展示训练过程中参数的变化和损失的下降

网络结构类型

探索不同类型的神经网络架构

前馈神经网络

简单

最基础的神经网络结构,信号单向传播

网络层次

输入层隐藏层输出层

应用场景

图像分类、回归预测

卷积神经网络

中等

专门用于处理图像数据的网络结构

网络层次

卷积层池化层全连接层

应用场景

图像识别、目标检测

循环神经网络

中等

具有记忆能力,适合处理序列数据

网络层次

循环层记忆单元输出层

应用场景

文本生成、语音识别

Transformer

复杂

基于注意力机制的现代网络架构

网络层次

注意力层前馈层归一化层

应用场景

大语言模型、机器翻译

核心概念解析

理解神经网络的基本原理

神经元

y = f(Σ(wi × xi) + b)

网络的基本单元,接收输入、计算并输出结果

接收多个输入信号

加权求和并加上偏置

通过激活函数输出

模拟生物神经元行为

权重

w = w - α × ∂L/∂w

连接的强度,决定信号传递的影响程度

初始随机赋值

训练过程中不断调整

决定特征的重要性

通过梯度下降优化

激活函数

ReLU(x) = max(0, x)

引入非线性,增强网络的表达能力

ReLU:最常用的激活函数

Sigmoid:输出0-1之间

Tanh:输出-1到1之间

Softmax:用于多分类输出

反向传播

∂L/∂w = ∂L/∂y × ∂y/∂w

通过链式法则计算梯度,更新网络参数

从输出层向输入层传播

计算每个参数的梯度

使用链式法则

是训练的核心算法

交互式实验

动手训练神经网络,观察学习过程

手写数字识别

98.5%

经典的图像分类任务,识别0-9的手写数字

数据集

MNIST

网络类型

3层前馈网络

图像分类

92.3%

识别10类常见物体,如飞机、汽车、鸟等

数据集

CIFAR-10

网络类型

CNN

情感分析

89.7%

分析电影评论的情感倾向,正面或负面

数据集

IMDB评论

网络类型

RNN

机器翻译

BLEU 35.2

将英文翻译成中文,理解语言的深层含义

数据集

WMT

网络类型

Transformer

可视化演示

实时观察神经网络的工作过程

3D可视化演示区

查看神经网络的层次结构和连接关系

开始探索神经网络

通过可视化实验,深入理解AI的工作原理

进入实验室