神经网络可视化

什么是神经网络可视化？

如何使用神经网络可视化

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   设置网络结构：在对应输入框中分别填写输入层、隐藏层、输出层包含的神经元数量，填写后页面会自动生成符合你设置的网络结构画布。

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   修改参数：点击任意神经元连接可以修改对应权重值，点击单个神经元可以修改它的偏置参数，所有修改都会实时同步到画布上。

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   输入初始数据：在输入层每个神经元对应的输入框里，填入你设定的初始激活值，取值范围建议保持在 0 到 1 之间适配默认激活函数。

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   查看结果：可以在画布上直观看到分层绘制的完整网络结构，同时页面侧边会展示每层神经元计算完成后的最终输出结果。

什么场景会用到？

计算示例

注意事项

• 仅支持前馈全连接神经网络可视化，暂不支持卷积、循环、残差等特殊网络结构的展示。
• 权重和偏置的修改仅支持点击节点后输入-10到10之间的数值，超出范围会自动截断。
• 激活函数仅支持Sigmoid、ReLU、Tanh三种常用选项，不支持自定义激活函数。
• 输入层节点数最多支持10个，总层数（含输入输出）最多支持8层，超出限制无法绘制。

常见问题

参考资料

• Goodfellow 等《深度学习》 前馈神经网络基础定义
• MDN Web Docs Canvas 2D API 绘制规范

本工具遵循前馈全连接神经网络的标准前向传播计算逻辑，所有示例输出均经工具实际运行复算，由工具集编辑组维护，网络参数调整规则随开发需求更新。