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工作原理
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神经网络工作原理
How It
Works
神经网络工作原理
通过交互式演示，直观理解深度学习——从数据输入、加权求和、非线性激活，到误差反向传播与权重更新的完整闭环。
工作流程
就绪
神经网络已初始化。调整左侧输入值，然后点击「完整演示」观察数据如何逐层流动与学习。
权重 Weights
连接线上：粗细 = |权重|，绿色
=
正权重，红色 = 负权重。权重决定每个输入信号的影响力。
激活函数 Activation
Sigmoid 函数将任意实数映射到
(0,1)，引入非线性能力，使网络能学习复杂的模式与决策边界。
反向传播 Backprop
计算输出误差，沿网络反向传播梯度信号，利用梯度下降法逐步调整每个权重，使预测逼近目标。
Interactive
0.70
0.80
0.30
正权重
负权重
越粗越大
神经元激活值
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