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KiwiBee वयस्क विज़िटर्स को समझने, पूरे हुए साइन-अप मापने और अभियानों को बेहतर बनाने के लिए Google Analytics, Google Ads और Meta Pixel की वैकल्पिक कुकीज़ का उपयोग करता है। ज़रूरी कुकीज़ हमेशा चालू रहती हैं। OpenAI का ChatGPT Ads Pixel विज्ञापन की सहमति के बाद पेज व्यू और भेजी गई पूछताछ भी मापता है और मिलान के लिए हैश किए गए संपर्क विवरण का उपयोग कर सकता है। गोपनीयता नीति

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Neural Network Playground

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इस सिमुलेशन के बारे में

KiwiBee’s classroom edition retains the original Neural Network Playground training engine by Daniel Smilkov and Shan Carter. Guided experiments compare a circle dataset with two hidden layers, one neuron, or noisy data, and include an XOR dataset. A fixed random seed makes preset comparisons reproducible. Accessible controls and live epoch, training-loss and test-loss readouts support prediction and explanation. Original source is Apache-2.0; upstream analytics is removed. The small synthetic-data model does not represent a human brain or a large language model.

विद्यार्थी क्या खोज सकते हैं

  • Press Play and watch the epoch counter and loss values change.
  • Compare one hidden layer with two hidden layers on the same dataset.
  • Add noise or reduce the training-data share and compare training loss with test loss.

अधिगम उद्देश्य

  1. 1Describe how a decision boundary changes during learning.
  2. 2Compare training performance with performance on held-out data.

शिक्षकों के आम सवाल

Who created this activity and what is its source license?

Daniel Smilkov and Shan Carter. Original source license: Apache-2.0. Source: https://github.com/tensorflow/playground. KiwiBee improves the classroom controls and experiments, retaining source credits and licenses.

What does this model simplify?

The playground uses small networks and synthetic two-dimensional datasets. Its results do not establish how a production AI system will behave.

How can I use the activity in class?

Use the activity controls inside the frame, or open fullscreen for a larger workspace. Ask students to predict a result, test it, and explain what changed. The embedded application starts in English; available upstream language controls are part of the original activity.

इस सिमुलेशन को एम्बेड करें

इसे अपने एलएमएस, ब्लॉग या कक्षा की वेबसाइट पर लगाएँ — मुफ़्त।

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