Neural Network

Neural Network

ダウンロード: App Store
ロゴ: Neural Network

インタラクティブな可視化でディープラーニングをマスターするニューラルネットワーク

ポケットサイズのラボでAIのブラックボックスを開きましょう。直感的なドラッグ&ドロップツールとミッションベースの学習で、複雑なモデルを構築、トレーニング、実験しましょう。

ダウンロード: App Store

開発元

大胜 纪

カテゴリ

Education

ダウンロード

12K+

ユーザー評価

4.7/5

評価数

700

対応言語

10

ブラックボックスを開く

このインターフェースを利用する 12K+ 人のユーザー.

隠れ層と3D出力グラフを示すビジュアルニューラルネットワークラボのインターフェース。

隠れ層と3D出力グラフを示すビジュアルニューラルネットワークラボのインターフェース。

インタラクティブな重みスライダーと数学的な損失式を備えた3D損失ランドスケープグラフ。

インタラクティブな重みスライダーと数学的な損失式を備えた3D損失ランドスケープグラフ。

ニューラルネットワークアプリでの2D畳み込みレイヤーパラメータの設定用ビジュアルインターフェース。

ニューラルネットワークアプリでの2D畳み込みレイヤーパラメータの設定用ビジュアルインターフェース。

モデル選択とアーキテクチャパラメータを示すLSTMニューラルネットワークのインタラクティブチュートリアル。

モデル選択とアーキテクチャパラメータを示すLSTMニューラルネットワークのインタラクティブチュートリアル。

活性化関数メニューとシグモイドグラフを表示するニューラルネットワークアプリ。

活性化関数メニューとシグモイドグラフを表示するニューラルネットワークアプリ。

ニューラルネットワークアプリの画面で、活性化関数、CNN、RNNなどのチャートとアニメーションのさまざまな学習カテゴリを表示。

ニューラルネットワークアプリの画面で、活性化関数、CNN、RNNなどのチャートとアニメーションのさまざまな学習カテゴリを表示。

ニューラルネットワークアプリのインターフェースで、過学習や未学習などのAI概念に関するインタラクティブな学習ミッションのリストを表示。

ニューラルネットワークアプリのインターフェースで、過学習や未学習などのAI概念に関するインタラクティブな学習ミッションのリストを表示。

重みとバイアスのパラメータのスライダーを調整できるニューラルネットワークチュートリアルでのインタラクティブな3Dサーフェスプロット。

重みとバイアスのパラメータのスライダーを調整できるニューラルネットワークチュートリアルでのインタラクティブな3Dサーフェスプロット。

入力層と埋め込み層を接続したブロックを備えたビジュアルニューラルネットワークモデルエディタのインターフェース。

入力層と埋め込み層を接続したブロックを備えたビジュアルニューラルネットワークモデルエディタのインターフェース。

PyTorchライブラリを使用したニューラルネットワークアプリから生成されたPythonコードを表示するインターフェース。

PyTorchライブラリを使用したニューラルネットワークアプリから生成されたPythonコードを表示するインターフェース。

数学の燃え尽き症候群なしでAIをマスター

このアプリを際立たせるツール、 12K+ 人のユーザーが選択.

👁️

ブラックボックスを開く

リアルタイムで各レイヤーを流れるデータを可視化します。2Dおよび3Dデータセットを使用して、重みとバイアスがどのように進化するかを正確に確認し、抽象的な概念を瞬時に明確にします。

🏗️

ドラッグ&ドロップアーキテクチャ

指を動かすだけで高度なモデルを構築できます。ビジュアルエディターは、互換性とエラーに関する即時フィードバックを提供するため、コードを書くよりも速くプロトタイプを作成できます。

🎮

ミッションベースの学習

ゲームスタイルのチャレンジを通じてスキルをレベルアップしましょう。高性能な学生やプロのために設計されたインタラクティブなパズルを解くことで、CNN、RNN、埋め込みをマスターしましょう。

アプリについて

について知っておくべきこと Neural Network.

説明

Learning and using neural networks in an intuitive and natural way! Intuitive and interactive tutorials. A large number of charts and interactive components are used to make learning more intuitive. Visualized Neural Network Lab. Open the black box of neural networks with simplified datasets and full visualization, gain more intuition. Learning with mission like gaming. In the missions, you will run into many key concepts in neural networks, complete the challenges and acquire a deep understanding. Put neural network lab in your pocket. Variety of datasets: 2D and 3D datasets both with regression and classification. Get the dataset just with a tapping. Do experiments at anytime anywhere. Good visualized neural network knowledges. Key concepts and dynamics are showed with charts and animations. Activations, regularizations, loss functions, classifications, Embedding, CNN1d, CNN2d, RNN and more to come. Visualized Deep Learning Models. Learn the most classic models in an intuitive way that has never been seen before, and quickly master cutting-edge technology. Through modular diagrams, understand how data changes from input to output and how it changes at each step. There are detailed documents for each module, and even reference papers, source codes and animations. Visual neural network model editor. Quickly build a model by dragging your fingers. What you see is what you get: Through real-time calculation and display of the output of each step, the construction of the model has never been so intuitive and efficient; real-time display of various errors, including parameters/input types and value compatibility, etc., abandoning inefficient debugging. MORE FEATURES COMING!!!

最新バージョン

4.20.3

サイズ

54.1 MB

リリース日

2020年9月3日

AIのブラックボックスを開く準備はできましたか?

今日、12,000人以上のビジュアル学習者に加わりましょう。難解な教科書は捨てて、あなた自身のポータブルラボでニューラルネットワークを構築、テスト、マスターしましょう。

ダウンロード: App Store

App information, icons, screenshots, and descriptions displayed on this page are sourced from the Apple App Store and are the property of their respective developers. Download estimates and rankings are based on MWM's proprietary models and may not reflect actual figures. This page is provided for informational and analytical purposes only.

Believe this page infringes your intellectual property? File a dispute