Neuron
デザイン概要
Neuron は、手書き数字、動作する認識器、10件の出力スコアを結び付け、読者が書いた筆跡の上に実際の28×28の正負の重みを表示します。重み、層、学習の各セクションを操作できます。
検証記録
確認済み独立再レビューでは、実際のマウス・タッチイベントで多画の数字を複数作成し、0~9を網羅した11件のマウス入力サンプルがすべて正しく認識されました。Weights の −3 / 0 / +3 は活性化 4.22 / 7.20 / 10.19 に対応し、学習の一時停止、再開、巻き戻しもできました。
検証の範囲390pxのチェックには実際の携帯電話ではなくブラウザーのタッチイベントを使いました。これらのサンプルは、任意の筆跡の精度やモデルの汎化性能を保証しません。
プロンプト
ニューラルネットワークが手書き数字を認識する仕組みを説明するインタラクティブなウェブサイト(1440×900を基準とし、幅390ピクセルまでレスポンシブ対応)。英語のインターフェースとし、数学の基礎がない好奇心旺盛な大人を対象とする。
ファーストビューの中核:小さなグリッドに数字を手書きし、活性化が光りながら信号が層を順に伝わる様子を見て、10本の出力バーの一つが上がることを確認する。認識は実際に動作させる。小さなネットワークをオフラインで学習し、その重みを `assets/` に同梱してよい。その下には、重み、層、学習をスクロールで説明するセクションを置き、それぞれに、重みをドラッグして出力の変化を見るなどの実践的な操作を付ける。
ファーストビューで数字を書いて結果を得る状態、中盤の解説セクションを操作する状態、曖昧な数字を書いたときに2つの出力が競合する状態の3状態をデザインする。
中国語の元のプロンプトを見る
一个讲神经网络如何认出手写数字的互动讲解网站(1440×900 起,响应式到 390 宽),界面用英文,给没有数学背景、但好奇的成年人。
首屏的核心:在一块小格子上手写一个数字,信号一层层穿过网络,每层的激活亮起来,最后十个输出里有一根冲高。识别必须真的能用:可以离线训练一个小网络,把权重打包进 `assets/`。往下是随滚动展开的几段讲解:权重、层、训练,每段都有能动手的东西(例如拖动一个权重,看输出怎么变)。
设计三个状态:首屏写下一个数字并得出结果、中段某个讲解区块的交互、写一个模棱两可的数字时两个答案在争。
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