Neural Network
JI DASHENG · AI 學習 · 商業
Neural Network 是網頁版的深度學習學習平台，提供互動課程、視覺化實驗室，以及 iOS 與 Android App。
關於 Neural Network
About
Neural Network 是什麼
Neural Network 是一套給「想親眼看到網路怎麼學」的人用的教學平台，而不是只把方程式讀過去。leapai.top 把文字教學、互動實驗室、短篇任務與大量動畫的參考區放在同一個站上。內容從單一神經元開始，一路講到訓練、過度擬合、初始化、卷積網路與循環網路。
它的主張很短：改一個設定，馬上看到結果。在實驗室裡換掉激活函數，決策邊界就在眼前重畫一次。加一層隱藏層，損失曲線會告訴你這份多出來的容量幫上了忙，還是只讓訓練變慢。這種即時回饋是多數課程最缺的一段，也是這個站適合放在教科書之前當第一站的原因。
界線也很清楚。完整教學目錄放在 App 裡，網頁版每隔幾課就會請你下載。內容停在 CNN 與 RNN，沒有任何 transformer 或大型語言模型的章節。程式碼章節（例如改寫成 PyTorch 的那一篇）是閱讀材料，不是可以直接執行的筆記本。
開始使用
- 打開 leapai.top，如果介面不是繁體中文，先切換語言。
- 在教學目錄挑一個起點；如果基礎已經有了，直接進實驗室也可以。
- 在實驗室選一份資料集，勾選要輸入的特徵，設定隱藏層數與神經元數量。
- 按下開始，邊訓練邊調整學習率、激活函數與正則化。
- 課程把你引導到 App 時就安裝 iOS 或 Android 版，後面的進度才能離線繼續。
產品資訊
快速了解 Neural Network 的定價、支援平台與效能。
適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 機器學習第一門課的學生：視覺化實驗室讓投影片變得具體，但數學還是得回到課程大綱裡補。
- 自學的開發者：不用先架好 Python 環境，就能從頭學神經網路。
- 老師與家教：短篇任務很適合當課堂現場示範，或實作課前的暖身。
- 轉職者：從單一神經元走到能動的 CNN，這段路會給你面試聽得懂的詞彙。
任務
- 搞懂反向傳播：訓練動畫把誤差往回穿過每一層的過程畫出來，比讀一整頁連鎖律好懂。
- 比較激活函數：九個函數並排附圖，吃不吃得飽和、哪裡是死區，看圖就知道，不必硬背。
- 手動組一個網路：模型編輯器讓你拖曳層與神經元，型別或形狀對不上時當場就標出來。
- 準備深度學習教學或課程：在實驗室待兩小時，老師預設你會的術語大概就補齊了。
情境
- 課程開始前一週：快速建立直覺，第一堂課才不會被滿黑板符號淹沒。
- 課堂投影示範：網頁版實驗室不用安裝，也不用註冊。
- 通勤時唸書：手機 App 把課程與圖表留在本機，沒有網路也能看。
- 讀論文前的快速複習：CNN 與 RNN 兩章，一小時內就能把腦中的模型重新搭起來。
主要功能
一個弄壞了也不用負責的實驗室
實驗室是整個產品的主體，也是最接近「神經網路實驗室」的入門工具。你挑一份 2D 或 3D 資料集，任務可以是分類或迴歸，勾選要送進網路的特徵，然後在訓練過程中加減隱藏層。每次改動都會重畫神經網路視覺化，學習率設壞了會直接變成抖動的邊界，而不是一句抽象的警告。這裡做什麼都不花錢，也不會弄壞任何實驗。
把課程變成任務的關卡設計
不是看完影片再寫測驗，App 直接出題讓你失敗。任務可能要你用最少的神經元分開兩條螺旋，再拿結果去對目標分數。遊戲化的節奏會讓你撐過一般章節早就放棄的那一段，每一關也都對應到後面教學會再出現的概念。
從神經元到網路，只有一條路的教學
神經網路教學的目錄是有順序的，不是一堆文章堆在一起。開頭講什麼是網路、單一神經元怎麼運作，接著講網路如何逼近任意函數，再進入架構、訓練與實務上會遇到的問題。之後分岔出 CNN 教學，談卷積與池化，另一條是循環網路，1D、2D、seq2seq 與自動編碼器各有獨立章節。
附即時圖表的激活函數參考
九個激活函數各有自己的頁面：Linear、Sigmoid、Tanh、ReLU、ReLU6、LeakyReLU、ELU、Softplus 與 Softmax。每頁把公式和互動圖表放在一起，你看得到梯度在哪裡壓平，也看得到飽和的 Sigmoid 為什麼拖慢學習。除錯模型時想不起輸出層該用哪個函數，這一區就是查表的地方。
邊組邊抓錯的模型編輯器
編輯器讓你拖曳層、設定輸入型別，一邊組一邊算出每一步的結果。輸入形狀不合、參數不相容這類錯誤會立刻出現，省掉「訓練、爆掉、讀錯誤訊息、猜」的循環。對沒組過模型的人來說，這種即時回饋決定了一個下午是卡住，還是生出第一個能跑的網路。
瀏覽器與手機上是同一套內容
網頁版在任何現代瀏覽器打開就能用，不必安裝，借來的筆電或實驗室公用電腦都能直接上手。iOS 與 Android App 帶著同一套課程，還多了解線存取，iOS 版也能在 Apple Silicon 的 Mac 上跑。兩邊的內容一致，所以你可以先在桌機開始，上火車再接著看。
優缺點
優點
- 瀏覽器就能免費開始，實驗室不需要註冊帳號。
- 任務把特徵轉換、過度擬合這類抽象概念，幾分鐘內變成看得見的東西。
- 內容從單一神經元一路到 CNN 與 RNN，涵蓋範圍比多數免費視覺化工具更廣。
- 手機 App 評價不錯：美國 App Store 4.7 顆星、141 則評分，Google Play 下載超過 5 萬次。
- 除了半年 $12.99、年付 $17.99 的訂閱，還有 $24.99 的買斷選項，長期使用不必一直續訂。
缺點
- 教學目錄會把你推向 App，網頁版每隔一段就跳出下載提示，有些章節只有在 App 裡才完整。
- 沒有 transformer、注意力機制或大型語言模型的內容，想往現代 NLP 走的人會遇到斷層。
- 程式碼章節是靜態的。PyTorch 改寫那一篇讀得到，卻不能在頁面上執行或修改。
- 沒有匯出功能，也沒有公開 API，編輯器裡組好的模型只能留在編輯器裡。
常見問題
網頁版與 App 下載都免費。App 內購買可解鎖完整內容：半年 $12.99、一年 $17.99，或一次付 $24.99 買斷。
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