使用TensorFlow在瀏覽器中實現神經網絡

什么是神經網絡（Neural Network）？

神經網絡技術是通過計算機程序來從數據中學習，它是基于人類大腦學習的過程建立的。首先，創建神經元，然后鏈接在一起，互相發送消息；其次，網絡是用來解決問題的，每次加強通往成功的鏈接，減弱通往失敗的鏈接。更詳細的神經網絡介紹可以前往Michael Nielsen的 《Neural Networks and Deep Learning》 ，技術綜述可參考 《Deep Learning》 。

酷炫的可視化神經網絡

你可以遵守Apache License協議來使用本項目托管在 GitHub上的開源代碼 （采用 typescript和d3.js編寫），希望它能使神經網絡更容易理解和學習。

提供下面一些控制選項來讓你指定某個topic或者lesson，選完后保存鏈接，或者刷新網頁。

可視化顏色代表的意思

橘黃色和藍色用在整個可視化中，整體上講，橘黃色代表負值，藍色代表正值。

小圓圈代表的數據點初始化橘黃色或者藍色，相應地代表正值和負值。

在隱藏層（hidden layer），神經元間的連線顏色代表權重，藍色表表正權重，意思是網絡在用神經元的輸出作為輸入；橘黃色的連線代表網絡被賦予負權重。

在輸出層，橘黃色或者藍色的點取決于原始值，背景色顯示來某個區域的網絡預測，顏色的密度代表預測的可信度。

來自： http://www.infoq.com/cn/news/2016/04/TensorFlow-Neural-Network