这次我们用一个可视化网站来理解神经网络A Neural Network Playground

    打开可以看到以下界面：

    DATA一栏里提供了4种不同形态的数据，分别是圆形、异或、高斯和螺旋。平面内的数据分为蓝色和黄色两类。

 我们先把隐藏层减少到最少，直接给两个数据来看一下怎么分类的？

可以看到只有高斯分开了线性数据，其他的都是什么数据进什么数据出没有变化。

当我们引入一个新的特征+点击开始后，异或数据被分开了：

 继续增加隐藏层和神经元

继续了解激活函数，以下是四种常用激活函数的图示。可以看到用到了不同的处理方式：

 换一下数据类型、激活函数

 再换一种激活方式

继续增加隐藏层和神经元，再打开显示测试数据进行对比

效果依旧不是很好， 打开离散化输出

 

 是否打开离散化输出的区别主要在于轮廓是否确定。打开清晰，反之亦然

换成回归看一下

然后尝试正则化，主要是来看过拟合的影响

 这次神经网络可视化就先试到这里啦~大家快去试试吧~