Neural Network est un site de tutoriels interactifs qui aborde le machine learning avec une approche « intuition d'abord ». Plutôt que de longues démonstrations mathématiques, il explique les concepts clés à l'aide de graphiques, d'animations et de composants manipulables, ce qui permet même à un débutant de voir ce qui se passe réellement dans un réseau lorsque les données le traversent. La plateforme est disponible en plusieurs langues, dont le chinois, l'anglais, l'allemand, l'espagnol, le français, le japonais et le coréen.
L'expérience centrale est le laboratoire visuel : un environnement simplifié de réseaux de neurones avec des jeux de données 2D et 3D couvrant la classification et la régression. On ajuste des paramètres, on observe les sorties évoluer en temps réel et on valide rapidement ses idées. Des tâches ludiques introduisent ensuite progressivement des notions plus difficiles, de sorte que fonctions de perte, régularisation et fonctions d'activation s'apprennent par la pratique plutôt que par cœur.
Les utilisateurs avancés disposent d'une bibliothèque de modèles et d'un éditeur visuel. Les architectures classiques sont présentées sous forme de schémas modulaires montrant l'évolution des données de l'entrée à la sortie, avec documentation et, le cas échéant, références aux articles et au code. L'éditeur permet d'assembler des modèles en glissant des blocs, de calculer chaque étape en direct et de signaler immédiatement les erreurs comme des paramètres ou types d'entrée incompatibles, ce qui accélère nettement le cycle conception-test par rapport au débogage classique. Le site est gratuit et constitue une ressource éducative tierce, sans lien avec un éditeur de framework.
