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Workspace
神经网络实验室
在浏览器中“看见”思考：实时训练、动态决策边界，零门槛探索 AI 原理。
数据集
0
200
网络结构
4
目前演示仅支持单隐藏层，以获得直观效果。
Epoch: 0
Loss: 0.000
类别 A (-1)
类别 B (+1)
网络拓扑与权重可视化
（训练开始后，这里将动态显示权重连线粗细）
工具介绍
神经网络可视化实验室是一个专为 AI 初学者和爱好者设计的交互式学习工具。通过直观的图形化界面，您可以亲眼目睹神经网络是如何“思考”和“学习”的。
功能特点
- 实时可视化：在 Canvas 上动态展示决策边界的生成过程，直观感受 Loss 下降与分类准确率的提升
- 交互式调节：可实时调整学习率 (Learning Rate)、隐藏层神经元数量、激活函数 (ReLU/Tanh/Sigmoid)
- 多数据集挑战：
- 异或 (XOR)：经典的线性不可分问题
- 高斯分布：模拟真实的聚类场景
- 螺旋线：高难度的复杂分类任务
学习原理
本工具在您的浏览器中运行一个真实的多层感知机 (MLP)。当您点击“开始训练”时，网络会通过反向传播算法 (Backpropagation) 不断调整权重，试图将不同颜色的点分开。
信息
- 发布日期
- 2026-01-13
- 最近更新
- 2026-02-20
- 状态
- Normal