In questa demo si può vedere molto bene come imparano le reti neurali. Trovate infatti, oltre a molti parametri modificabili, la struttura completa della rete. Potete osservare tutti i parametri: i pesi sono rappresentati dai collegamenti tra i neuroni (il loro spessore è proporzionale al loro valore), mentre potete vedere i bias usando il piccolo quadratino in basso a sinistra di fianco ad ogni neurone. Ma non li potete solo vedere: tali valori sono anche modificabili!
C'è anche una rappresentazione del segno dei valori: se il colore (del bias, del peso o anche dei valori da classificare) è blu, allora è positivo, altrimenti è negativo (colore arancione). Inoltre, passando il cursore sopra un neurone potrete visualizzare il suo output!
Per quanto riguarda i parametri che potete modificare (oltre a pesi e bias) vi sono il tasso di apprendimento, la funzione che usano i neuroni per calcolare l'output e se usare la regolarizzazione ed eventualmente il suo tasso. Ma avete a disposizione anche la possibilità di scegliere la distribuzione dei dati, il rapporto tra dati di test e di allenamento, il rumore nella generazione dei dati e la grandezza dei mini-batch. Infine potete variare il numero di hidden layer e di neuroni per ciascuno strato.
Viene visualizzato come la rete classifica i dati e quindi i grafici delle funzioni costo (con i loro valori attuali) sui set di allenamento e di test. Ma non c'è cosa migliore che provare voi stessi a modificare i valori e sperimentare!
Quale set di dati vuoi usare?
Quale proprietà vuoi modificare?