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#神经网络原理动画#
这里有一个绘制了神经网络训练过程的动画！非常适合还不太了解神经网络原理的小伙伴。
视频中展现的是训练一个图形分类器网络的过程，输入的特征量有10个，输出的结果有圆形、正方形、三角形和未知四种。
可以看到，神经网络每次会接受一个输入图形（左下角），然后根据不同特征的权重来逐层确定下一层相关性最高的节点，并最终输出答案！其中黄色代表相关性较高，红色代表较低。
从左侧上方的两张图中也可以看出，随着迭代次数的增多，模型输出结果的准确率会逐渐提升，最终稳定在98%左右，而每一次训练花费的时间则会逐渐下降。
看起来还是非常直观的！
量子位的微博视频
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可以看到，神经网络每次会接受一个输入图形（左下角），然后根据不同特征的权重来逐层确定下一层相关性最高的节点，并最终输出答案！其中黄色代表相关性较高，红色代表较低。
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