tfjs-model-view

我想画一幅神经网络的动态图，观察学习过程中权重的变化和神经元的激活。如何在Python中模拟该过程？ 更准确地说，如果网络形状是：[1000，300，50]，那么我希望绘制一个三层的神经网络，其中分别包含1000，300和50个神经元。此外，我希望这张图片能够反映出每一时期每一层神经元的饱和程度。 我不知道怎么做。有人能告诉我一些情况吗？

我读过这篇文章“UFLDF”，它发展了autoencoder中隐藏层的可视化，但我很困惑如何可视化卷积神经网络的滤波器。在我看来，对于第一个卷积层，要使滤波器可视化，它需要这个等式： 对于第二个卷积层，它应该将滤波器投射到原始输入空间，但我不知道如何做。

主要问题 我无法理解特定图层的权重图。我使用了一种“无学习”的方法： 我用千层面作为我的神经网络库。 情节很好，但我不知道该怎么解释。 神经网络结构 im使用的结构： 以下是前3层的权重： **关于图片** 所以对我来说，它们看起来是随机的，我无法解释它们！ 然而，在Cs231上，它说： Conv/FC过滤器。第二种常见策略是将权重可视化。这些通常在第一个CONV层上最容易解释，该层直接查看原始像

神经网络 (Neural Network) 是机器学习的一个分支，全称人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写 ANN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。 Perceptron (感知器) 一个典型的神经网络由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层组成，其中箭头代表着数据流动的方向，而圆圈代表激活函数（最常用的激活函数为

译者：bat67 最新版会在译者仓库首先同步。 可以使用torch.nn包来构建神经网络. 我们以及介绍了autograd，nn包依赖于autograd包来定义模型并对它们求导。一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法，该方法返回output。 例如，下面这个神经网络可以对数字进行分类： 这是一个简单的前馈神经网络（feed-forward network）。它接受一

例如，有一个3乘3的图像， 有两个2x2滤波器的卷积神经网络卷积图像 最后，输出的维是2x2x2 我可以将上述程序视为以下内容吗？ 由于2x2过滤器，在整个图像上滑动后，我得到了4个小图像 并使用这4幅小图像作为全连接神经网络的输入 最后我也能得到8个输出 我真的不知道CNN中的反向传播，所以我试图从经典的全连接神经网络中理解它。 通过输入一幅小图像，我们可以一次性更新全连接神经网络中的权重，这与