Ứng dụng này cho phép người dùng tương tác thí nghiệm và hình dung đào tạo của một đơn tế bào thần kinh (dò tính năng) trong một mạng nơron không giám sát. Người dùng cung cấp các "dữ liệu huấn luyện" trực tuyến qua chụp ảnh.
Hướng dẫn: chụp ảnh và kiên nhẫn - mạng lưới thần kinh thậm chí nhỏ là tính toán chuyên sâu!
Mạng hội tụ về "thành phần chủ yếu" đầu tiên hoặc thường xuyên xảy ra 2 x 2 tính năng mô hình mà nhiều hình ảnh chia sẻ chung.
mạng này thực hiện chỉ quy định học tập tại địa phương:
1. Một tế bào thần kinh có tính cạnh tranh: nếu nó thường xuyên không cháy, nó làm giảm ngưỡng của mình để đáp ứng với các kích thích với phương sai lớn hơn.
2. Một tế bào thần kinh là tiết kiệm: nếu nó thường xuyên bắn, nó làm tăng ngưỡng của nó
3. Khi một đám cháy nơron, nó giai điệu "trọng lượng" của nó để di chuyển theo một hướng mà sẽ làm tăng khả năng của một mô hình tương tự kích hoạt nó trong tương lai.
Ví dụ: nếu một nơron bài synap được đáp ứng với một tín hiệu biên độ cao, nhưng bây giờ phản ứng với một tín hiệu biên độ thấp hơn (do giảm ngưỡng), trọng lượng của nó sẽ di chuyển theo hướng tín hiệu biên độ thấp hơn.
cấu trúc mạng:
lớp 1. Đầu vào: 8 x 8 x 3 (3 kênh màu)
2. lớp Convolutional: 2 x 2 x 3 (1 tế bào thần kinh với 12 khớp thần kinh)
3. Kích hoạt bản đồ: 7 x 7 x 1
Lưu ý: các kênh màu được xử lý trước để đáp ứng tương tự bất kể ánh sáng.