# 从视觉上理解神经网络

**URL:** <https://meta.appinn.net/t/topic/81415>\
**Category:** 青蛙的分享\
**Created:** [2026 年2 月 8 日 03:23 UTC](https://meta.appinn.net/t/topic/81415 "2026-02-08T03:23:47Z")\
**Posts on this page:** 4\
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**Author:** ![Qingwa](https://meta-edge.appinn.com/user_avatar/meta.appinn.net/qingwa/32/58632_2.png) [@Qingwa](https://meta.appinn.net/u/Qingwa)\
**Post date:** [2026 年2 月 8 日 03:23 UTC](https://meta.appinn.net/t/topic/81415/1 "2026-02-08T03:23:48Z")

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> **[Understanding Neural Network, Visually](https://visualrambling.space/neural-network/)**
>
> An interactive visualization to understand how neural networks work

这个动画还挺不错的，可视化的讲解神经网络是如何工作的。

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**Author:** ![Debatrix](https://meta-edge.appinn.com/user_avatar/meta.appinn.net/debatrix/32/4680_2.png) [@Debatrix](https://meta.appinn.net/u/Debatrix)\
**Post date:** [2026 年2 月 9 日 02:25 UTC](https://meta.appinn.net/t/topic/81415/2 "2026-02-09T02:25:25Z")

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这个讲的是多层感知机（MLP），放在15年前还算先进…… 而且这些连线看起来太混乱了，我建议看这个：

https://player.bilibili.com/player.html?bvid=BV1bx411M7Zx&high_quality=1&autoplay=0

实际上更加有用的是梯度下降算法和反向传播。从MLP到transformer，模型结构一直在变，但这两套算法几乎完全没变过。

https://player.bilibili.com/player.html?bvid=BV1Ux411j7ri&high_quality=1&autoplay=0

https://player.bilibili.com/player.html?bvid=BV16x411V7Qg&high_quality=1&autoplay=0

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**Author:** ![shadows](https://meta-edge.appinn.com/user_avatar/meta.appinn.net/shadows/32/17001_2.png) [@shadows](https://meta.appinn.net/u/shadows)\
**Post date:** [2026 年2 月 9 日 06:08 UTC](https://meta.appinn.net/t/topic/81415/3 "2026-02-09T06:08:02Z")

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果然是3Blue1Brown的…感觉比较费脑还没看，只看了7分钟的那个：【【官方双语】大语言模型的简要解释-哔哩哔哩】 [https://b23.tv/nsnDhDY](https://b23.tv/nsnDhDY)

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**Author:** ![shadows](https://meta-edge.appinn.com/user_avatar/meta.appinn.net/shadows/32/17001_2.png) [@shadows](https://meta.appinn.net/u/shadows)\
**Post date:** [2026 年2 月 9 日 06:11 UTC](https://meta.appinn.net/t/topic/81415/4 "2026-02-09T06:11:46Z")

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可视化交互的，个人也推荐一篇神经网络的科普：  
大模型如何识别猫

> **[How Can AI ID a Cat? An Illustrated Guide. | Quanta Magazine](https://www.quantamagazine.org/how-can-ai-id-a-cat-an-illustrated-guide-20250430/)**
>
> Neural networks power today’s AI boom. To understand them, all we need is a map, a cat and a few thousand dimensions.