- Liczbę warstw i neuronów ukrytych w każdej warstwie (pełne połączenia pomiędzy warstwami)
- Funkcję aktywacji
- Obecność biasu
- Online vs batch learning (możliwość wyboru)
- Liczbę iteracji
- Wartość współczynnika nauki
- Wartość współczynnika bezwładności
- Rodzaj problemu
-
- Klasyfikacja
-
- Regresja
Aplikacja przetwarza zbiory zgodnie z podanym opisem
- Prezentuje w formie wykresu błąd sieci na zbiorze uczącym i testowym
- Możliwość prześledzenia procesu uczenia iteracja po iteracji (wizualizacja wag krawędzi i propagacji błędu na krawędziach sieci)
- Wizualizacja zbioru uczącego oraz rezultatów klasyfikacji/regresji
- Student powinien umieć wyjaśnić przyczynę sukcesu lub porażki danego modelu przy zadanych przez prowadzącego parametrach
- Możliwość sprawnej zmiany parametrów sieci oraz zbiorów treningowych i testowych