अपने ब्राउज़र में न्यूरल नेटवर्क की मदद से टिंकर करें.
चिंता न करें, आप उसे तोड़ नहीं सकते. हम वादा करते हैं.

हां, न्यूरल नेटवर्क क्या है?

यह तकनीक, कंप्यूटर प्रोग्राम बनाने की है, जो डेटा से सीखती है. यह इस बात पर निर्भर करता है कि किसी व्यक्ति का दिमाग कैसे काम करता है. पहले, सॉफ़्टवेयर “न्यूरॉन” का एक संग्रह बनाया और एक साथ कनेक्ट किया जाता है, जिससे वे एक-दूसरे को संदेश भेज सकते हैं. इसके बाद, नेटवर्क से किसी समस्या को हल करने के लिए कहा जाता है, जिसे वह बार-बार करने की कोशिश करता है. साथ ही, वह हर बार उन कनेक्शन को मज़बूत बनाने की कोशिश करता है जिनसे सफलता मिलती है और जो समस्या की वजह बनते हैं उन्हें कम कर देता है. न्यूरल नेटवर्क के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, माइकल नीलसन का न्यूरल नेटवर्क्स ऐंड डीप लर्निंग एक अच्छी शुरुआत है. तकनीकी जानकारी के लिए, इयान गुडफ़ेलो, योशुआ बेंजियो, और ऐरन कूरविल की डीप लर्निंग सुविधा आज़माएं.

यह बढ़िया है, क्या मैं इसका फिर से इस्तेमाल करूं?

कृपया ऐसा करें! हमने इसे GitHub पर इस उम्मीद के साथ ओपन सोर्स किया है कि इससे न्यूरल नेटवर्क को समझना और समझना आसान हो जाएगा. Apache लाइसेंस के मुताबिक दिए गए किसी भी तरीके से इसका इस्तेमाल किया जा सकता है. और अगर आपके पास जोड़ने या बदलाव करने के बारे में कोई सुझाव है, तो कृपया हमें बताएं.

हमने यहां कुछ कंट्रोल भी दिए हैं, जिनकी मदद से आप किसी खास विषय या लेसन के हिसाब से खेल के मैदान में बदलाव कर सकते हैं. बस वे सुविधाएं चुनें जिन्हें आपको नीचे देखना है. इसके बाद, इस लिंक को सेव करें या इस पेज को रीफ़्रेश करें.

सभी रंगों का क्या मतलब होता है?

पूरे विज़ुअलाइज़ेशन में नारंगी और नीले रंग का इस्तेमाल थोड़े अलग तरीकों से किया गया है, लेकिन सामान्य तौर पर नारंगी रंग में नेगेटिव वैल्यू दिखाई जाती है, जबकि नीला रंग पॉज़िटिव वैल्यू दिखाता है.

डेटा पॉइंट (जिसे छोटे सर्कल से दिखाया जाता है) शुरू में नारंगी या नीले रंग के होते हैं, जो पॉज़िटिव और नेगेटिव, दोनों तरह के होते हैं.

छिपी हुई लेयर में, लाइनों का रंग न्यूरॉन के बीच के कनेक्शन के वेट के आधार पर होता है. नीला रंग पॉज़िटिव वज़न दिखाता है. इसका मतलब है कि नेटवर्क, न्यूरॉन के आउटपुट के हिसाब से दिए गए आउटपुट का इस्तेमाल कर रहा है. नारंगी रेखा से पता चलता है कि नेटवर्क नकारात्मक भार का आकलन कर रहा है.

आउटपुट लेयर में, बिंदुओं की ओरिजनल वैल्यू के आधार पर वे नारंगी या नीले रंग के होते हैं. पृष्ठभूमि का रंग दिखाता है कि नेटवर्क किसी विशेष क्षेत्र के लिए क्या अनुमान लगा रहा है. रंग की गाढ़ापन दिखाता है कि अनुमान कितना भरोसेमंद है.

किस लाइब्रेरी का इस्तेमाल किया जा रहा है?

हमने एक छोटी सी न्यूरल नेटवर्क लाइब्रेरी लिखी जो इस एजुकेशनल विज़ुअलाइज़ेशन की ज़रूरतों को पूरा करती हो. असल दुनिया में इस्तेमाल करने के लिए, इन बातों पर ध्यान दें: TensorFlow लाइब्रेरी में उपलब्ध है.

क्रेडिट

इसे डैनियल स्मिलकोव और शान कार्टर ने बनाया था. यह कई लोगों के पिछले काम का अगला हिस्सा है — इनमें से सबसे खास है, आंद्रे करपथी का Convnet.js डेमो और न्यूरल नेटवर्क के बारे में क्रिस ओला के लेख. डी. स्कली ने मूल आइडिया पर काम करने के साथ-साथ, फ़र्नांडा विएगास, मार्टिन वॉटनबर्ग, और बाकी कम्यूनिटी की मदद ली बिग पिक्चर और Google Brain टीमें, सुझाव/राय देने या शिकायत करने के लिए कहें.