# Perceptron/Neuron - Die Grundeinheit des Deep Learning

Interaktive Visualisierung von Perceptron, Aktivierungsfunktionen und Grundlagen neuronaler Netze

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- **Kategorie:** Math

## Überblick

Comprehensive interactive visualization of the perceptron, the atomic structure of neural networks. Six modules: (1) Perceptron Basic Form - Interactive demo with adjustable inputs, weights, bias, and activation function showing the computation y = f(Σw_i*x_i + b). (2) Why Activation Functions - Visual proof that linear composition remains linear, demonstrating the three core purposes: introduce nonlinearity, control numerical range, provide differentiability. (3) Activation Function Gallery - Interactive plots of Step, Sigmoid, Tanh, ReLU, Leaky ReLU, Swish, and GELU with formulas, derivatives, pros/cons, and real-time calculator. (4) Gradient Flow Visualization - Shows gradient propagation through different activations with stability comparison table highlighting vanishing gradient problem. (5) Deep Networks Demo - Compare linear-only vs nonlinear networks with adjustable layer count, demonstrating the Universal Approximation Theorem. (6) Practical Guide - Best practices for hidden layers (ReLU default, GELU/Swish for Transformers), output layers (Sigmoid for binary, Softmax for multi-class, Linear for regression), initialization matching (He for ReLU, Xavier for Tanh/Sigmoid), and combination techniques (BatchNorm, Residual Connections). Covers historical evolution from Rosenblatt's 1958 perceptron through the ReLU revolution to modern GELU in Transformers. Multi-language support (zh, en, es, fr, de, ru, pt).

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