Echoes of the Heart Pond

-
Echoes of the Heart Pond | 心之池的迴響

Echoes of the Heart Pond 心之池的迴響

Follow the Koi • Find Your Light 跟隨錦鯉 • 尋找光芒

🌸 Guidance 🌸 指引

🖱️ Drag: Move Selena 🖱️ 拖拽：移動賽琳娜
🌟 Collect Light Echoes 🌟 收集光之迴響
⚡ Tap: Moonlight Shield ⚡ 點擊：月光護盾
🦋 Follow the Koi! 🦋 跟隨錦鯉！
INNER LIGHT 內在之光
0
SHADOWS 陰影
0
Heart Restored 心靈已修復
0
"True connection starts within." — Kyoto 「真正的連結始於內心。」—— 京都
🎬 Meditation Music 冥想音樂
🎵
Tap to Play Healing Music 點擊播放療癒音樂
🌸 Journey Controls 旅程控制
AI Guardian AI守護者 OFF 關閉
High Score 最高分數 0
📖 The Story 故事
Selena stands by the heart-shaped Sogenchi Pond in Tenryū-ji Temple. Guide her through the Zen garden to collect Light Echoes that heal her emotional scars. Avoid the Shadow Echoes of her past. Follow the golden Koi fish—they know the path to inner peace. 賽琳娜站在天龍寺心形的曹源池旁。引導她穿過禪意花園，收集治癒她情感創傷的光之迴響。躲避過去的陰影迴響。跟隨金色錦鯉——牠們知道通往內心平靜的道路。
Follow & Connect 關注與連結
📘 Facebook Page 📺 YouTube Channel 𝕏 X
🛠️ Poe Tools 🛠️ Poe 工具
🎮 3D Game Creator 🎨 3D Object Master
#EchoesOfTheHeart #KyotoJourney #InnerLight #ZenGaming

此網誌的熱門文章

Customizable Neural Network Training and Prediction (Animations + Formulas + Loss/Activation Functions)

-
Customizable Neural Network Training and Prediction (Animations + Formulas + Loss/Activation Functions) Customizable Neural Network Training and Prediction This example demonstrates a multi-layer neural network where you can customize the network structure, activation functions, and loss functions as needed. Both training and prediction are shown with animations illustrating forward propagation (with back propagation update during training), accompanied by formulas and statistical information. In-depth Understanding of Neural Network Basic Elements and Calculation Methods In this example, we introduce the core components of a neural network—parameters and hyperparameters—and explain how they function in model computation and practical applications. Parameters Parameters refer mainly to the weights and biases within the network. During forward propagation, input data is computed as: a = activa...
閱讀更多

自訂網路結構的神經網路訓練與預測 (動畫＋公式＋損失／激活函數

-
自訂網路結構的神經網路訓練與預測 (動畫＋公式＋損失／激活函數) 自訂網路結構的神經網路訓練與預測 此範例示範一個多層神經網路，其網路結構、激活函數及損失函數可依需求自訂。 訓練與預測均以動畫展示前向傳播（並於訓練時進行反向傳播更新權重），搭配公式與統計資訊。 深入了解神經網路的基本元素與計算方法 在本範例中，我們介紹神經網路中的各個核心基本元素，如參數與超參數，並說明它們如何在模型計算與實際應用中發揮作用。 參數 (Parameters) 參數主要指神經網路中的權重 (Weights) 與偏置 (Biases)。在前向傳播時， 輸入資料依據公式： a = activation(Σ(x * weight) + bias) 其中，x 為輸入值、weight 為權重、bias 為偏置，activation 則代表激活函數，用以引入非線性。權重與偏置在訓練過程中透過反向傳播 (Backpropagation) 依據損失函數的梯度進行更新，以達到模型調整誤差的效果。 超參數 (Hyperparameters) 超參數是在訓練前由使用者設定的參數，不會在訓練過程中自動調整。常見超參數包括： 學習率 (Learning Rate)： 控制每次參數更新的步幅，影響收斂速度與穩定性。 Epoch 次數： 表示整個資料集被完整遍歷的次數，決定訓練強度與時間。 網路結構設定： 包含輸入層、隱藏層與輸出層神經元的數量，直接決定模型表達能力。 激活函數與損失函數： 分別決定每層的非線性處理與模型誤差的計算方式。 合理配置超參數能夠有效避免過擬合或欠擬合，並確保網路運算的穩定與高效。舉例來說，若學習率過高，可能會使參數更新過度，導致模型難以收斂；相反，學習率過低時則會使訓練變慢。 基本原理與實際應用 神經網路的運算流程主要分為前向傳播與反向傳播兩大步驟： ...
閱讀更多