基于Echarts的神经网络教学系统设计与实现

作     者：李强 王彬彬 Li Qiang;Wang Binbin

作者机构：淮南师范学院安徽淮南232038 

基　　金：安徽省高校自然科学研究重点项目,项目名称:基于神经网络的大规模认知诊断实时参数估计方法研究,项目编号:2022AH051576 淮南师范学院科研项目,项目名称:基于时序数据的动态认知诊断模型研究,项目编号:2021XJYB032,项目名称:基于知识点覆盖率的试题推荐算法研究,项目编号:2021XJYB033 

出 版 物：《无线互联科技》 (Wireless Internet Technology)

年 卷 期：2023年第20卷第13期

页      码：87-90页

摘      要：神经网络作为人工智能的关键技术,获得了广泛的研究和应用。但神经网络运行过程的黑盒特性和复杂的内部结构,增加了神经网络的学习和研究成本。针对这一问题,文章基于Echarts可视化技术,设计并实现了一款神经网络教学系统。该系统支持可交互的网页界面,允许用户在线设计神经网络结构,并可以直观动态展示神经网络的前向传播和反向传播的过程以及神经元内部的计算细节。本系统可以将神经网络的内部结构和运行过程可视化、直观化和动态化,从而降低神经网络的学习门槛和理解难度。

主 题 词：Echarts 神经网络 可视化 前向传播 反向传播 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1672-6944.2023.13.026

馆 藏 号：203123433...