在这个网站上，您可以执行图像到图像的转换。在左侧，您可以草绘或创建对象的一些简单表示。然后处理数据，让模型在右侧生成更真实的图像。
在这里，您可以了解有关生成对抗网络（GAN）的学习过程的更多信息并对其进行可视化。
在这个网站上，您首先选择一个物体或动物，然后开始素描。然后，在您放开笔后，神经网络将继续您的草图以创建对象/动物。
在AIDungeon中，您可以在与AI聊天机器人交互时动态创建故事。您可以选择不同的世界或场景，或者将故事引向您想要的任何方向。
TensorflowEmbedding投射器是一个很棒的AI可视化平台，我们可以通过它使用不同的降维技术在2D或3D中可视化高维数据。它支持上传自己的数据并将其可视化。
和上面的TensorFlowembedding投射器很像，这个网站应用相同的技术，把好多件艺术品投射和进行降维可视化。
非常可玩的神经网络交互训练网站！我们可以通过更改层、神经元数量、激活函数和其他参数来模拟用于回归或分类的前馈神经网络，然后将结果可视化。是一个对初学者有用的学习资源。
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这是一个图解机器学习算法的网站，包含两个部分。
Streamlit是一个Web应用程序框架，主要针对数据和机器学习应用程序。下面网站是一个案例集，包含使用该框架生成的多个AI应用程序。
下面网站是一个可视化和交互式教程，我们可以在其中学习逻辑回归的基础知识：例如它是如何工作的，它是如何拟合的，以及如何解释系数。
下面网站是一个交互式CNN（卷积神经网络）学习与操作及可视化解释的教程，展开讲解了卷积神经网络的细节。
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HuggingFaceSpaces是著名工具HuggingFacetransformers的社区，它包含社区人员贡献的数以千计的AI实例。
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通过Keras.js构建的AI应用，在这个网站上你可以交互加载和运行不同的AI模型，测试它们的功能并可视化他们的架构。
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