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神經網絡

關於這個模擬實驗

此模擬展示一個真實的三-五-五-二神經網絡執行前向傳播。每個神經元將加權輸入加上偏置，然後以 tanh 函數壓縮結果。學生移動三個輸入滑桿，可見訊號如何流動：青色連線代表正權重，橙色代表負權重，神經元的顏色和大小顯示激活值。按鈕可隨機化權重。由於權重未經訓練，重點在於展示運算方式，因此這是認識機器學習模型如何計算的入門好材料。

學生可以探索什麼

  • 移動輸入 x1、x2 和 x3，觀察輸出 y1 和輸出 y2 如何改變。
  • 觀察連線顏色，找出哪些權重為正，哪些為負。
  • 按「隨機化權重」，看相同的輸入如何得出不同的輸出。
  • 把三個輸入全部設為 0，看輸出和「隱藏層平均激活值」如何變化。
  • 把輸入推至極限，留意 tanh 壓縮如何令數值保持在 -1 至 1 之間。

學習目標

  1. 1將神經元描述為加權和加上偏置，再經過激活函數處理。
  2. 2追蹤資訊如何經神經網絡的各層向前傳遞。
  3. 3解釋正權重與負權重對訊號有何影響。
  4. 4認識輸出同時取決於輸入與權重。

教師常問的問題

可以免費使用嗎？

可以。它免費，可在任何現代瀏覽器上運行，包括白板和平板電腦，無需登記。

這個網絡是否經過訓練以執行某項任務？

否。權重是隨機的，因此輸出並無特定意義。本模擬的目的是展示網絡如何把輸入轉換為輸出，所用的運算與已訓練網絡所用的相同。

雙曲正切函數 (tanh) 有什麼作用？

雙曲正切會把任何數值壓縮到負 1 至 1 之間。這使每個神經元的輸出有上下限，並讓網絡能表示比簡單直線關係更複雜的規律。

我怎樣使用神經網絡模擬？

拖動三個輸入滑桿，觀察顏色和輸出的變化。按「隨機化權重」可建立形狀相同的新網絡。

嵌入這個模擬實驗

免費嵌入你的學習平台、網誌或班級網頁。

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