en	You decided to train a model with the current configuration. As an effect, all options to edit the configuration have been temporarily removed or disabled to make sure the configuration you see is the same configuration the model uses. If you want to make changes to your configuration, you need to discard the current model first. If you discard your model, you can again perform any changes and train a new model based on the new configuration.
bg	Решихте да обучите модел с текущата конфигурация. В резултат на това всички опции за редактиране на конфигурацията са временно премахнати или деактивирани, за да се уверите, че конфигурацията, която виждате, е същата, която моделът използва. Ако искате да направите промени в конфигурацията, първо трябва да изхвърлите текущия модел. Ако отхвърлите модела си, можете отново да извършите всички промени и да обучите нов модел въз основа на новата конфигурация.

en	Discards the model, which gains you back your editing capabilities
bg	Отхвърляне на модела, което връща възможностите ви за редактиране.

en	Discard
bg	Изхвърляне

en	Discard model
bg	Модел за изхвърляне

en	Layer
bg	Слой

en	was deleted because no data could be assigned to it!
bg	беше изтрит, тъй като към него не можеха да бъдат присвоени никакви данни!

en	An input layer is a layer that just takes data provided from outside the network and passes it on to the next layer(s)
bg	Входният слой е слой, който просто приема данни, предоставени отвън, и ги предава на следващия(те) слой(и).

en	A dense layer, also called fully-connected layer, is a layer whose inside neurons connect to every neuron in the preceding layer.
bg	Плътен слой, наричан още напълно свързан слой, е слой, чиито вътрешни неврони са свързани с всеки неврон в предходния слой.

en	The selected layer can not be duplicated! Only a single output layer is currently supported!
bg	Избраният слой не може да бъде дублиран! В момента се поддържа само един изходен слой!

en	An output layer in this simulation is just a normal dense layer, additionally equipped with the ability to output the incoming data out of the network.
bg	Изходният слой в тази симулация е просто обикновен плътен слой, допълнително снабден със способността да извежда входящите данни от мрежата.

en	Since the purpose if this layer is to output a classifiction, we should combine it with a softmax activation function in order to provide a probability distribution.
bg	Тъй като целта на този слой е да изведе класификация, трябва да го комбинираме с функцията за активиране Softmax, за да осигурим разпределение на вероятностите.

en	Get started
bg	Започнете

en	Import JSON configuration
bg	Импортиране на JSON конфигурация

en	Intermediate
bg	Междинен

en	Classification
bg	Класификация

en	Feed Forward
bg	Предаване напред

en	Boston House Pricing
bg	Цени на Boston House

en	Regression
bg	Регресия

en	Create
bg	Създаване на

en	You can create a custom configuration by using the options in the corresponding right panels.
bg	Можете да създадете персонализирана конфигурация, като използвате опциите в съответните десни панели.

en	Settings
bg	Настройки

en	Configure which options the users of this widget are allowed to view and edit
bg	Конфигуриране на опциите, които потребителите на тази джаджа могат да виждат и редактират

en	Reset
bg	Нулиране на

en	Set to default
bg	Задаване на стойност по подразбиране

en	Allow importing configurations
bg	Разрешаване на импортирането на конфигурации

en	Show recommendations
bg	Показване на препоръки

en	Allow exporting configurations
bg	Разрешаване на експортирането на конфигурациите

en	Network
bg	Мрежа

en	Restrict layer types
bg	Ограничаване на типовете слоеве

en	Allow dense layers
bg	Позволяват плътни слоеве

en	Editing
bg	Редактиране на

en	Allow adding and removing layers
bg	Позволява добавяне и премахване на слоеве

en	Allow editing layers
bg	Разрешаване на редактирането на слоеве

en	Allow selecting the data flowing into input layers
bg	Позволява избор на данните, постъпващи във входните слоеве

en	Allow editing the number of neurons
bg	Позволява редактиране на броя на невроните

en	Allow changing the activation function
bg	Позволява промяна на функцията за активиране

en	Allow reconnecting the layers with each other
bg	Позволява свързването на слоевете един с друг

en	Allow selecting a different data set
bg	Позволяване на избор на различен набор от данни

en	Allow managing (creating new and deleting) data sets
bg	Позволява управление (създаване на нови и изтриване) на набори от данни

en	Show plots
bg	Покажете парцелите

en	Training
bg	Обучение

en	Allow editing hyperparameters
bg	Разрешаване на редактирането на хиперпараметри

en	Allow editing the batch size
bg	Позволява редактиране на размера на партидата

en	Allow editing the learning rate
bg	Позволява редактиране на скоростта на обучение

en	Allow editing the dropout rate
bg	Позволява редактиране на процента на отпадане

en	Important info
bg	Важна информация

en	Export
bg	Експорт

en	Export the current configuration to your local file system as a JSON file. Storing trained models is not supported.
bg	Експортирайте текущата конфигурация в локалната си файлова система като JSON файл. Не се поддържа съхраняването на обучени модели.

en	Keyboard shortcuts
bg	Клавиатурни комбинации

en	Deletes the currently selected layer
bg	Изтрива текущо избрания слой

en	Duplicates the currently selected layer
bg	Дублира текущо избрания слой

en	Moves the currently selected layer
bg	Премества текущо избрания слой

en	Q & A
bg	ВЪПРОСИ И ОТГОВОРИ

en	There are currently no help entries. If you publish the widget like this, the help section will be hidden.
bg	В момента няма записи за помощ. Ако публикувате джаджата по този начин, разделът за помощ ще бъде скрит.

en	Update entry
bg	Актуализиране на записа

en	Remove entry
bg	Премахване на записа

en	Title
bg	Заглавие

en	Add entry
bg	Добавяне на запис

en	About this app
bg	За това приложение

en	This app was developed by Christian Koch, a student at RWTH Aachen University, with support of Frederic Salmen and the chair i9 at RWTH Aachen University.
bg	Това приложение е разработено от Кристиан Кох, студент в университета RWTH Aachen, с подкрепата на Фредерик Салмен и катедра i9 в университета RWTH Aachen.

en	About the developer
bg	За разработчика

en	License
bg	Лиценз

en	All third-party data sets have been published under public domain
bg	Всички набори от данни на трети страни са публикувани като публично достояние

en	Add layer
bg	Добавяне на слой

en	Drag a layer anywhere to place it on the canvas
bg	Плъзнете слой навсякъде, за да го поставите върху платното

en	Output
bg	Изход

en	Clear

en	Clear network
bg	Чиста мрежа

en	This will remove every layer from the network.
bg	Това ще премахне всеки слой от мрежата.

en	Your network currently contains
bg	Вашата мрежа понастоящем съдържа

en	layers
bg	слоеве

en	Your network is currently empty.
bg	В момента мрежата ви е празна.

en	You currently do not have an input layer. Drag one onto the canvas!
bg	В момента нямате входен слой. Плъзнете такъв върху платното!

en	You currently do not have an output layer. Drag one onto the canvas!
bg	В момента нямате изходен слой. Плъзнете такъв върху платното!

en	Always make sure to connect your layers such that there is a path from your input layer(s) to your output layer! Therefore select a layer in the canvas and select its incoming or outgoing connections
bg	Винаги се уверявайте, че свързвате слоевете си така, че да има път от входния(ите) слой(и) до изходния слой! Затова изберете слой в платното и изберете неговите входящи или изходящи връзки

en	Features
bg	Характеристики

en	Label
bg	Етикет

en	View raw data
bg	Преглед на необработени данни

en	Click on an feature pill above to see the relation between this feature and the label in a plot
bg	Щракнете върху възглавничка на функция по-горе, за да видите връзката между тази функция и етикета в плота.

en	plotted against
bg	съпоставен с

en	Plots
bg	Парцели

en	The progress you made in creating your own data set was successfully restored!
bg	Напредъкът, който сте постигнали при създаването на собствения си набор от данни, е успешно възстановен!

en	A data set with the same name already exists!
bg	Вече съществува набор от данни със същото име!

en	The provided data does not match the required format! Please check again
bg	Предоставените данни не съответстват на изисквания формат! Моля, проверете отново

en	A new data set was successfully created and automatically selected!
bg	Успешно е създаден нов набор от данни, който е избран автоматично!

en	Create a new data set
bg	Създаване на нов набор от данни

en	Welcome
bg	Добре дошли

en	This tour will guide you through creating your own data set in a few simple steps. Everything is stored automatically, so you can close this modal at any time and resume.
bg	Тази обиколка ще ви запознае със създаването на собствен набор от данни в няколко прости стъпки. Всичко се съхранява автоматично, така че можете да затворите този модален прозорец по всяко време и да продължите.

en	General info about the data set
bg	Обща информация за набора от данни

en	Choose a short but meaningful name for your data set and write a description.
bg	Изберете кратко, но смислено име за набора си от данни и напишете описание.

en	Name
bg	Име

en	Description
bg	Описание

en	The Boston House Price data set involves the prediction of a house price in thousands of dollars given details of the house and its neighborhood.
bg	Наборът от данни за цените на къщите в Бостън включва прогнозиране на цената на къщата в хиляди долари при наличие на данни за къщата и нейния квартал.

en	Choose 'regression' if you want to predict continous values like house or gas prices
bg	Изберете "регресия", ако искате да прогнозирате постоянни стойности, например цените на жилищата или на горивата.

en	Choose 'classification' if you want information about the affiliation of the feature(s) to a class (e.g. what animal can be seen in this image? A dog, cat or horse?)
bg	Изберете "класификация", ако искате да получите информация за принадлежността на характеристиката(ите) към даден клас (напр. какво животно се вижда на това изображение? Куче, котка или кон?)

en	Choose a type
bg	Изберете тип

en	Which data will be put into the neural network? Create arbitrary many features!
bg	Кои данни ще бъдат въведени в невронната мрежа? Създайте произволно много функции!

en	Key
bg	Ключ

en	1-6 capital letters
bg	1-6 главни букви

en	Weighted distances to five Boston employment centers
bg	Претеглени разстояния до пет центъра за заетост в Бостън

en	Remove feature
bg	Премахване на функцията

en	Add feature
bg	Добавяне на функция

en	What shall be the output of the network?
bg	Какъв ще бъде изходът на мрежата?

en	Median value of owner-occupied homes in $1000s
bg	Средна стойност на обитаваните от собственици жилища в 1000 долара

en	an integer
bg	цяло число

en	Animal was detected as a horse
bg	Животното е открито като кон

en	Remove class
bg	Премахване на класа

en	Add class
bg	Добавяне на клас

en	You are nearly done
bg	Почти сте готови

en	Now add your data in the following format
bg	Сега добавете данните си в следния формат

en	Each row needs to represent one set containing the features and the label. Seperate items with a comma (spaces before and after the comma are okay). The single last item always represents the label while the items before it represent the features. Make sure to use only dots and no commas for floating point values. If you have data in CSV format, you can just paste it here but make sure to remove any comments.
bg	Всеки ред трябва да представлява един набор, съдържащ характеристиките и етикета. Разделете елементите със запетая (интервалите преди и след запетаята са допустими). Последният елемент винаги представлява етикета, а елементите преди него - характеристиките. Уверете се, че за стойностите с плаваща запетая се използват само точки и никакви запетаи. Ако разполагате с данни в CSV формат, можете просто да ги поставите тук, но не забравяйте да премахнете всички коментари.

en	Previous
bg	Предишна

en	Next
bg	Следваща

en	Validate and create
bg	Потвърждаване и създаване на

en	Manage data sets
bg	Управление на набори от данни

en	Currently selected
bg	Избрано в момента

en	Permanently delete data set
bg	Постоянно изтриване на набор от данни

en	Select data set
bg	Избор на набор от данни

en	"Select a data set"
bg	"Избор на набор от данни"

en	Train
bg	Влак

en	Training completed!
bg	Обучението е завършено!

en	Feel free to continue training your model for some additional epochs which might get you even better results!
bg	Не се колебайте да продължите обучението на модела си за няколко допълнителни епохи, което може да ви даде още по-добри резултати!

en	Epochs
bg	Епохи

en	Number of iterations over the whole training data set
bg	Брой итерации за целия набор от данни за обучение

en	Run
bg	Изпълнявайте

en	Train for 1 epoch
bg	Обучение за 1 епоха

en	Train for
bg	Обучение за

en	epochs
bg	епохи

en	Epoch
bg	Епоха

en	Batch
bg	Партида

en	Metrics
bg	Метрики

en	Loss: Categorical Crossentropy
bg	Загуба: Категорична кросентропия

en	Accuracy: In what percentage of the tests was the right class predicted?
bg	Точност: В какъв процент от тестовете е предсказан правилният клас?

en	Loss: Mean Squared Error
bg	Загуба: средна квадратична грешка

en	Error
bg	Грешка

en	What is the difference between the two lines in a graph?
bg	Каква е разликата между двете линии в графиката?

en	For val_..., the metric is calculated on the validation data set while for the data without val as a prefix the metric is calculated on the training data set. The metrics for the validation data set can be seen as more meaningful since this is the data the network does not 'know'.
bg	За val_... метриката се изчислява върху набора от данни за валидиране, докато за данните без префикс val метриката се изчислява върху набора от данни за обучение. Метриките за набора от данни за валидиране могат да се разглеждат като по-значими, тъй като това са данните, които мрежата не "познава".

en	Hyperparameters
bg	Хиперпараметри

en	Batch size
bg	Размер на партидата

en	Learning rate
bg	Степен на усвояване

en	Dropout rate
bg	Процент на отпадналите

en	Adjust the probability of neurons being deactivated during training
bg	Регулиране на вероятността за деактивиране на неврони по време на обучението

en	Predict
bg	Предвиждане

en	Predicted label
bg	Предвиден етикет

en	with a probability of
bg	с вероятност от

en	Make another prediction
bg	Направете още една прогноза

en	Actions
bg	Действия

en	Duplicate
bg	Дублиране на

en	Delete
bg	Изтриване на

en	Activation function
bg	Функция за активиране

en	The selected activation applies to all neurons in this layer.
bg	Избраната активация се прилага за всички неврони в този слой.

en	After calculating a neuron's value by adding up its weighted input values and its bias:
bg	След като изчислите стойността на неврона, като съберете претеглените стойности на входа му и неговото отклонение:

en	Range of possible output values:
bg	Обхват на възможните изходни стойности:

en	Neurons
bg	Неврони

en	Remove
bg	Премахване на

en	Add
bg	Добавяне на

en	neurons
bg	неврони

en	Update
bg	Актуализация

en	Incoming connections
bg	Входящи връзки

en	Select the layers that connect to this layer
bg	Изберете слоевете, които са свързани с този слой

en	Assign feature to this layer. Hover over the feature keys in the opened dropdown menu for a description.
bg	Присвояване на функция към този слой. Поставете курсора на мишката върху ключовете на функцията в отвореното падащо меню, за да получите описание.

en	Outgoing connections
bg	Изходящи връзки

en	Select the layers this layer connects to
bg	Изберете слоевете, към които се свързва този слой

en	Outgoing data
bg	Изходящи данни

en	Neuron
bg	Неврон

en	Corresponding layer:
bg	Кореспондиращ слой:

en	Assigned feature (input)
bg	Присвоена функция (вход)

en	Inputs
bg	Входове

en	- All neurons from
bg	- Всички неврони от

en	Label (output)
bg	Етикет (изход)

en	Outputs
bg	Изходи

en	Edge

en	Weight
bg	Тегло

en	Failed to enter fullscreen mode.
bg	Не успя да влезе в режим на цял екран.

en	Loading
bg	Зареждане на

en	Per capita crime rate by town
bg	Ниво на престъпност на глава от населението по градове

en	Proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft.
bg	Дял на жилищната земя, предназначена за парцели с площ над 25 000 кв.м.

en	Proportion of nonretail business acres per town
bg	Дял на бизнес площите, които не са предназначени за търговия на дребно, по градове

en	Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds river; 0 otherwise)
bg	Река Чарлз фиктивна променлива (= 1, ако трактът граничи с река; 0 в противен случай)

en	Nitric oxides concentration (parts per 10 million)
bg	Концентрация на азотни оксиди (части на 10 милиона)

en	Average number of rooms per dwelling
bg	Среден брой стаи на жилище

en	Proportion of owner-occupied units built prior to 1940
bg	Дял на обитаваните от собственици жилища, построени преди 1940 г.

en	Index of accessibility to radial highways
bg	Индекс на достъпност до радиални магистрали

en	Full-value property-tax rate per $10,000
bg	Данък върху цялата стойност на имота за 10 000 USD

en	Pupil-teacher ratio by town
bg	Съотношение ученици-учители по градове

en	1000(Bk – 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks by town
bg	1000(Bk - 0,63)^2, където Bk е делът на чернокожите по градове

en	% lower status of the population
bg	% по-нисък статус на населението

en	Pima Indians Diabetes
bg	Индианци от племето Пима Диабет

en	The Pima Indians Diabetes data set involves predicting the onset of diabetes within 5 years in Pima Indians given medical details. It is a binary (2-class) classification problem. The number of observations for each class is not balanced. There are 768 observations with 8 input variables and 1 output variable. Missing values are believed to be encoded with zero values.
bg	Наборът от данни за диабета при индианците от племето Пима включва прогнозиране на появата на диабет в рамките на 5 години при индианците от племето Пима, за които са предоставени медицински данни. Това е двоичен проблем за класификация (2 класа). Броят на наблюденията за всеки клас не е балансиран. Има 768 наблюдения с 8 входни променливи и 1 изходна променлива. Смята се, че липсващите стойности са кодирани с нулеви стойности.

en	Number of times pregnant
bg	Брой бременности

en	Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test.
bg	Концентрация на глюкоза в плазмата след 2 часа при орален тест за поносимост към глюкоза.

en	Diastolic blood pressure (mm Hg)
bg	Диастолно кръвно налягане (mm Hg)

en	Triceps skinfold thickness (mm)
bg	Дебелина на кожната гънка на трицепса (mm)

en	2-Hour serum insulin (mu U/ml)
bg	2-часов серумен инсулин (мю U/ml)

en	Body mass index (weight in kg/(height in m)^2)
bg	Индекс на телесната маса (тегло в кг/(ръст в м)^2)

en	Diabetes pedigree function
bg	Функция за родословие на диабет

en	Age (years)
bg	Възраст (години)

en	Diabetes
bg	Диабет

en	Toggle Menu
bg	Превключване на менюто

en	Zoom in
bg	Увеличаване на мащаба

en	Zoom to network
bg	Увеличаване на мрежата

en	Zoom out
bg	Увеличаване на мащаба

en	Exit Fullscreen
bg	Излизане на цял екран

en	Fullscreen
bg	Пълен екран

en	Start
bg	Начало

en	Data set
bg	Набор от данни