AI Visualizer - Neural Network Architecture

• Perceptron - Single-layer linear classifier for AND/OR gates
• MLP - Multi-layer feedforward network for XOR problem
• CNN - Convolutional neural network for image recognition
• RNN/LSTM - Recurrent architectures for sequence processing
• Transformer - Attention-based architecture for NLP
• GAN - Generative adversarial network for image generation
• Autoencoder - Encoder-decoder for compression and denoising

• Perceptron - Classifieur linéaire mono-couche pour les portes AND/OR
• MLP - Réseau feedforward multi-couches pour le problème XOR
• CNN - Réseau de neurones convolutif pour la reconnaissance d'images
• RNN/LSTM - Architectures récurrentes pour le traitement de séquences
• Transformer - Architecture basée sur l'attention pour le NLP
• GAN - Réseau antagoniste génératif pour la génération d'images
• Autoencoder - Encodeur-décodeur pour la compression et le débruitage

Frontend

• Next.js 14 - React framework with App Router and static export
• TypeScript - Type-safe development
• React Three Fiber - Declarative 3D graphics
• Three.js + Drei - 3D rendering engine and helpers
• Tailwind CSS - Utility-first styling

State & Animations

• Zustand - Lightweight state management
• Framer Motion - Smooth UI animations
• KaTeX - Mathematical typesetting

DevOps

• GitHub Actions - CI/CD with lint, type-check, and build
• GitHub Pages - Static site hosting
• ESLint - Code quality enforcement

Frontend

• Next.js 14 - Framework React avec App Router et export statique
• TypeScript - Développement type-safe
• React Three Fiber - Graphisme 3D déclaratif
• Three.js + Drei - Moteur de rendu 3D et utilitaires
• Tailwind CSS - Styling utility-first

État & Animations

• Zustand - Gestion d'état légère
• Framer Motion - Animations d'interface fluides
• KaTeX - Composition typographique mathématique

DevOps

• GitHub Actions - CI/CD avec lint, vérification de types et build
• GitHub Pages - Hébergement de site statique
• ESLint - Vérification de la qualité du code

Real-Time Rendering

• Animated data flow through neurons with particle effects
• Gradient visualization for backpropagation understanding
• Dynamic layer scaling and positioning
• Color-coded layer types (Input, Dense, Conv2D, LSTM, etc.)

Interactive Controls

• Orbit controls for 360-degree viewing
• Zoom and pan functionality
• Layer selection with detailed info panels
• Light/Dark mode toggle

Rendu en Temps Réel

• Flux de données animé à travers les neurones avec effets de particules
• Visualisation des gradients pour la compréhension de la rétropropagation
• Mise à l'échelle et positionnement dynamiques des couches
• Couches codées par couleur (Input, Dense, Conv2D, LSTM, etc.)

Contrôles Interactifs

• Contrôles d'orbite pour une vue à 360 degrés
• Fonctionnalités de zoom et de déplacement
• Sélection de couche avec panneaux d'information détaillés
• Basculement mode clair/sombre

• Layer-by-layer explanations with Input/Role/Output/Formula
• Visual demonstrations of AND/OR/XOR decision boundaries
• Step-by-step animations showing forward pass
• Training process explanations covering forward pass, backpropagation, and training loop

• Explications couche par couche avec Entrée/Rôle/Sortie/Formule
• Démonstrations visuelles des frontières de décision AND/OR/XOR
• Animations pas à pas montrant la passe avant
• Explications du processus d'entraînement couvrant la passe avant, la rétropropagation et la boucle d'entraînement