嘵，什么是神经网络？
这是一种构建从数据中学习的计算机程序的技术。它基于我们对人类大脑工作原理的粗略理解。首先，创建一系列软件“神经元”并将它们连接在一起，使它们能够相互发送消息。接下来，要求网络解决一个问题，它会一遍又一遍地尝试，每次都加强导致成功的连接，削弱导致失败的连接。关于神经网络的详细介绍，Michael Nielsen的《神经网络与深度学习》是一个不错的起点。如需更技术性的概述，可以尝试Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville合著的《深度学习》。
所有这些颜色代表什么？
橙色和蓝色在整个可视化中以略有不同的方式使用，但一般来说，橙色表示负值，蓝色表示正值。
数据点（用小圆圈表示）最初呈现橙色或蓝色，分别对应正一和负一。
在隐藏层中，线条根据神经元之间连接的权重着色。蓝色表示正权重，意味着网络按原样使用该神经元的输出。橙色线条表示网络分配了负权重。
在输出层中，点根据其原始值呈现橙色或蓝色。背景颜色显示网络对特定区域的预测。颜色的强度显示该预测的置信度。