視覚化されたニューラルネットワークの知識。重要な概念とダイナミクスは‏、‎チャートとアニメーションで示されていま‏す‎。アクティベーション、正則化、損失関数、分類、埋め込み、CNN1d、CNN2d、RNNなどが予定されていま‏す‎。

視覚化された深層学習モデル。これまでにない直感的な方法で最も古典的なモデルを学び、最先端のテクノロジーをすばやく習得しま‏す‎。モジュラーダイアグラムを通じて、データが入力から出力にどのように変化するか、および各ステップでデータがどのように変化するかを理解しま‏す‎。各モジュールの詳細なドキュメントがあり、リファレンスペーパー、ソースコード、アニメーションもありま‏す‎。

ビジュアルニューラルネットワークモデルエディタ。指をドラッグしてモデルをすばやく作成しま‏す‎。あなたが見るものはあなたが得るもので‏す‎：リアルタイムの計算と各ステップの出力の表示を通して、モデルの構築はこれほど直感的で効率的ではありませんでした。パラメータ/入力タイプや値の互換性など、さまざまなエラーをリアルタイムで表示し‏、‎非効率的なデバッグを放棄しま‏す‎。

より多くの機能が来ま‏す‎!!!