Do zabawy, do nauki, by lepiej zrozumieć sieci neuronowe.
Czy Sharky Neural Network jest darmowy?
Tak, Sharky Neural Network jest naprawdę za darmo, nie pobieramy opłat za jego używanie. Możesz go używać zarówno w celach prywatnych, jak i komercyjnych.
Będzie nam bardzo miło jeśli poinformujesz nas gdzie i w jaki sposób go używasz.
Czym są sieci neuronowe?
Sztuczna sieć neuronowa (SNN), zwykle zwana "siecią neuronową" (SN), jest to pasjonująca technika matematyczna realizująca złożone obliczenia. Technika ta inspirowana jest biologiczną siecią neuronów w ludzkim mózgu. Więcej informacji znajdziesz tutaj.
Co ta sieć neuronowa rozpoznaje?
Ta sieć klasyfikuje punkty na płaszczyźnie do dwóch różnych klas (żółtej i niebieskiej). Nie klasyfikuje i nie rozpoznaje kształtów! Obserwowane kształty są wizualizacją klasyfikacji punktów. Gdy pytasz o rozpoznawanie, to można powiedzieć, że sieć rozpoznaje czy punkt na płaszczyźnie (wektor opisany dwiema liczbami rzeczywistymi) jest niebieski czy żółty.
Dlaczego ta sieć ma strukturę 2:...:2?
Pierwsza cyfra "2" oznacza 2 wejścia, gdyż każdy punkt na płaszczyźnie ma dwie współrzędne - x i y. Ostatnia cyfra "2" oznacza 2 wyjścia, ponieważ ta sieć klasyfikuje do dwóch rożnych klas (żółtej i niebieskiej). W ten sposób, możliwe jest rozszerzenie tej sieci by klasyfikowała do większej ilości klas. Możliwość ta będzie dodana w przyszłości.
Jak jest zbudowany pojedynczy neuron?
Każdy neuron posiada bias oraz używa bipolarnej sigmoidalnej funkcji aktywacyjnej (f(x)=2/(1+e-βx)-1).
Czy mogę dodawać własne punkty?
Tak, możesz dodawać, usuwać, wgrywać lub zapisywać punkty. Użyj Ctrl + Lewy Przycisk Myszy by dodawać kilka punktów za jednym razem (spray).
Czy mogę definiować własne kształty?
Nie, ale możesz ułożyć punkty we własny kształt, sieć neuronowa będzie się uczyć tego rozmieszczenia. W takiej sytuacji wykres weryfikacji oraz opcja generowania punktów nie będą miały sensu.
Jak stworzyliście logo 'N'?
Możesz to zrobić samemu. Wgraj punkty (Ctrl + O) z poniższej ścieżki, wybierz strukturę sieci, ustaw parametry nauki i naciśnij przycisk "Learn" (ucz).