🧠 Simulátor neuronové sítě
📘 Edukace
Neuronové sítě jsou základem umělé inteligence. MLP je základní síť, CNN filtruje obrazy a RNN pracuje se sekvencemi jako text. Tento simulátor ukazuje jejich vizuální i funkční rozdíly a výstupy při jednoduchém učení. Vyzkoušej si simulaci a sleduj vývoj sítě i výpočtů v čase.
🧠 Simulátor neuronové sítě – vizualizace umělé inteligence
Neuronové sítě patří mezi základní stavební kameny moderní umělé inteligence. Ať už jde o rozpoznávání obrazu, překlad textů nebo doporučovací algoritmy – za vším stojí princip propojených neuronů, které se učí z dat. Tento simulátor umožňuje vizuálně pochopit, jak různé architektury neuronových sítí fungují, jak probíhá učení a jak se výsledky mění v čase.
🔷 1. MLP – Vícevrstvá perceptronová síť
MLP (Multi-Layer Perceptron) je nejzákladnější typ neuronové sítě, skládající se z:
Vstupní vrstvy – přijímá data (např. čísla)
Skrytých vrstev – zpracovávají data pomocí vah a aktivačních funkcí
Výstupní vrstvy – produkuje výstup (např. predikci 0 nebo 1)
Každý neuron je spojen se všemi neurony v následující vrstvě. Pomocí trénování (zpětná propagace) se síť učí správně reagovat na vstupy.
✅ V simulátoru lze nastavit počet vrstev, neuronů a aktivaci (ReLU, Sigmoid, Tanh).
🧱 2. CNN – Konvoluční neuronová síť
CNN (Convolutional Neural Network) jsou ideální pro analýzu obrazových dat. Namísto úplného propojení neuronů využívají:
Konvoluční filtry – které „skenují“ obraz
Pooling vrstvy – zjednodušují informace
Plně propojené vrstvy – pro rozhodnutí
Tento princip je základem pro systémy rozpoznávání obličejů, diagnostiku z rentgenů nebo samořiditelné vozy.
✅ V simulátoru je vizualizován proces filtrování a zhuštění obrazu.
🔁 3. RNN – Rekurentní neuronová síť
RNN (Recurrent Neural Network) jsou navržené pro sekvenční data, např. text, zvuk nebo časové řady. Hlavní předností je:
Paměť – informace z předchozích vstupů se předávají dál
Cyklus – neuron si „pamatuje“ stav
RNN se uplatňují v přepisu řeči, překladu nebo generování textu.
✅ Simulátor ukazuje tok informací v sekvenci.
📈 Princip tréninku a učení
Trénink neuronové sítě spočívá v:
Zadání vstupu a očekávaného výstupu
Výpočet výstupu sítě
Porovnání s očekáváním (chyba)
Úprava vah (backpropagation)
V simulátoru je ukázán průběh tréninku na úloze XOR, doplněný grafy:
🔻 Chyba (Loss) – měla by klesat
🔺 Přesnost (Accuracy) – měla by růst
📘 Edukační přínos simulátoru
Tento interaktivní simulátor je ideální nástroj pro:
Výuku a demonstraci základních AI principů
Vizualizaci toho, co běžně probíhá „neviditelně“
Testování rozdílů mezi architekturami
Zanechte komentář