Zgjedhjet tuaja për privatësinë

KiwiBee përdor cookies opsionale të Google Analytics, Google Ads dhe Meta Pixel për të kuptuar vizitorët e rritur, për të matur regjistrimet e përfunduara dhe për të përmirësuar fushatat. Cookies thelbësore janë gjithmonë aktive. Pixel-i i reklamave ChatGPT i OpenAI mat edhe shikimet e faqeve dhe kërkesat e dërguara pas pëlqimit për reklama dhe mund të përdorë të dhëna kontakti të hash-uara për përputhje. Politika e privatësisë

Kalo te përmbajtja kryesore

Rrjeti nervor

Rreth këtij simulimi

Ky simulim tregon një rrjet nervor real tre-pesë-pesë-dy që kryen një kalim përpara. Çdo neuron mbledh hyrjet e tij të peshuara dhe një anshmëri, pastaj e shtyp rezultatin me funksionin tanh. Nxënësit lëvizin tre rrëshqitës hyrjeje dhe shohin sinjalet të rrjedhin, me lidhje cian për peshat pozitive, portokalli për negative, dhe ngjyrën dhe madhësinë e neuronit që tregon aktivizimin. Një buton rastëson peshat. Peshat nuk janë të trajnuara, kështu fokusi është te mënyra si funksionon aritmetika, gjë që e bën një hyrje të lehtë për mënyrën si llogarisin modelet e mësimit me makinë.

Çfarë mund të eksplorojnë nxënësit

  • Lëviz Hyrjen x1, x2 dhe x3 dhe shiko Daljen y1 dhe Daljen y2 të ndryshojnë.
  • Shiko ngjyrat e lidhjeve për të gjetur cilat peshat janë pozitive dhe cilat negative.
  • Shtyp Rastëso peshat dhe shiko si të njëjtat hyrje japin dalje të ndryshme.
  • Vendos të tria hyrjet në 0 dhe shiko çfarë bëjnë daljet dhe Aktiviteti mesatar i fshehur.
  • Shtyje hyrjet në kufijtë e tyre dhe vër re se shtypja me tanh i mban vlerat midis minus 1 dhe 1.

Objektivat e të nxënit

  1. 1Përshkruaj një neuron si shumën e peshuar plus një anshmëri, të kaluar nëpër një funksion aktivizimi.
  2. 2Ndiq si rrjedh informacioni përpara nëpër shtresat e një rrjeti.
  3. 3Shpjego çfarë bëjnë peshat pozitive dhe negative me një sinjal.
  4. 4Njih që daljet varen si nga hyrjet ashtu edhe nga peshat.

Pyetjet që bëjnë mësuesit

A është falas për ta përdorur?

Po. Është falas dhe funksionon në çdo shfletues modern, përfshirë tabelat dhe tabletët. Nuk kërkon regjistrim.

A është trajnuar ky rrjet për të kryer një detyrë?

Jo. Peshat janë të rastësishme, kështu daljet nuk kanë një kuptim të caktuar. Qëllimi është të tregohet saktësisht si një rrjet i kthen hyrjet në dalje, duke përdorur të njëjtën aritmetikë që përdorin rrjetet e trajnuara.

Çfarë bën funksioni tanh?

Tanh shtyp çdo numër në intervalin nga minus 1 deri në 1. Kjo e mban çdo dalje neuroni të kufizuar dhe e lejon rrjetin të paraqesë më shumë se marrëdhënie të thjeshta të drejta.

Si e përdor simulimin e rrjetit nervor?

Tërhiq tre rrëshqitësit e hyrjes dhe shiko ngjyrat dhe daljet të përditësohen. Shtyp Rastëso peshat për të krijuar një rrjet të ri me të njëjtën formë.

Vendoseni këtë simulim në faqen tuaj

Vendoseni në platformën tuaj mësimore, në blog ose në faqen e klasës — falas.

<iframe src="https://kiwibee.io/sq/simulations/neural-network-3d-simulation/embed" title="Rrjeti nervor | KiwiBee" loading="lazy" allowfullscreen style="width:100%;height:min(70vh,620px);min-height:420px;border:0;border-radius:16px"></iframe>

Vazhdoni të eksploroni

Sillni shkencën interaktive në klasën tuaj

Hapësira falas e mësuesit në KiwiBee bashkon në një vend planifikimin e mësimit, fletët e punës, mjetet e klasës dhe regjistrin e notave.

Filloni falas dhe krijoni klasën tuaj të parë

ose eksploroni hapësirën e mësuesit →