Van neuron tot taalmodel

Hoofdstuk 8

Live demo

Het volledige RekenNet, nu in je browser: twee verborgen lagen, vier bewerkingen. Druk op Start en kijk hoe het alle 95 sommen leert. Kies een bewerking om het raster en de test daarop te zetten, en probeer daarna je eigen som.

8.1 — trainen

Kijk hoe het alle vier leert

De balkjes per bewerking laten zien hoe goed elk onderdeel al zit. Vaak loopt × in het begin wat achter — vermenigvuldigen is nu eenmaal het lastigst. Het raster toont de voorspelde antwoorden voor de gekozen bewerking; groen = juist, rood = fout. Met de schuifbalk stel je in hoeveel epochs er getraind wordt — zet hem laag en je ziet vooral het moeilijke vermenigvuldigen nog achterlopen, zet hem hoog en alles wordt foutloos.

Epoch0
Verlies–
Juistheid (alle 95)–
verlies per epoch — daalt naarmate het netwerk leert
Juistheid per bewerking

Bewerking (voor het raster én de test hieronder)
rijen = a (0–4), kolommen = b (0–4) · elk vakje toont het voorspelde antwoord
1500
8.2 — testen

Gooi er je eigen som tegenaan

Kies hierboven een bewerking, en hieronder twee getallen. Het netwerk geeft zijn antwoord en laat met de balkjes zien hoeveel kans het aan elk mogelijk resultaat (−4 tot 16) toekent. Bij delen kan b niet 0 zijn.

Getal a
Getal b
–
–
Kansverdeling over de mogelijke antwoorden (−4 … 16)

Alles draait volledig in je browser, in JavaScript — dezelfde wiskunde als de Java-code: 14 invoeren, twee verborgen lagen van 32, 21 uitvoeren, He-initialisatie en gehele deling. Door andere willekeurige startwaarden kunnen de cijfers licht afwijken.