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.
da	Du har besluttet at træne en model med den aktuelle konfiguration. Som følge heraf er alle muligheder for at redigere konfigurationen midlertidigt fjernet eller deaktiveret for at sikre, at den konfiguration, du ser, er den samme, som modellen bruger. Hvis du vil foretage ændringer i din konfiguration, skal du først kassere den aktuelle model. Hvis du kasserer din model, kan du igen udføre eventuelle ændringer og træne en ny model baseret på den nye konfiguration.

en	Discards the model, which gains you back your editing capabilities
da	Kasserer modellen, hvilket giver dig dine redigeringsmuligheder tilbage

en	Discard
da	Kassér

en	Discard model
da	Kassér model

en	Layer
da	Lag

en	was deleted because no data could be assigned to it!
da	blev slettet, fordi der ikke kunne tildeles nogen data til den!

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)
da	Et inputlag er et lag, der bare tager data, der kommer udefra, og sender dem videre til de(t) næste lag.

en	A dense layer, also called fully-connected layer, is a layer whose inside neurons connect to every neuron in the preceding layer.
da	Et tæt lag, også kaldet fuldt forbundet lag, er et lag, hvis indre neuroner er forbundet med alle neuroner i det foregående lag.

en	The selected layer can not be duplicated! Only a single output layer is currently supported!
da	Det valgte lag kan ikke duplikeres! I øjeblikket understøttes kun et enkelt outputlag!

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.
da	Et outputlag i denne simulering er bare et normalt tæt lag, der desuden er udstyret med evnen til at sende de indgående data ud af netværket.

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.
da	Da formålet med dette lag er at udsende en klassifikation, bør vi kombinere det med en softmax-aktiveringsfunktion for at få en sandsynlighedsfordeling.

en	Get started
da	Kom godt i gang

en	Import JSON configuration
da	Importer JSON-konfiguration

en	Intermediate
da	Mellemliggende

en	Classification
da	Klassificering

en	Feed Forward

en	Boston House Pricing
da	Priser på Boston House

en	Regression

en	Create
da	Opret

en	You can create a custom configuration by using the options in the corresponding right panels.
da	Du kan oprette en brugerdefineret konfiguration ved at bruge indstillingerne i de tilsvarende højrepaneler.

en	Settings
da	Indstillinger

en	Configure which options the users of this widget are allowed to view and edit
da	Konfigurer, hvilke muligheder brugerne af denne widget har lov til at se og redigere

en	Reset
da	Nulstil

en	Set to default
da	Indstil til standard

en	Allow importing configurations
da	Tillad import af konfigurationer

en	Show recommendations
da	Vis anbefalinger

en	Allow exporting configurations
da	Tillad eksport af konfigurationer

en	Network
da	Netværk

en	Restrict layer types
da	Begræns lagtyper

en	Allow dense layers
da	Tillad tætte lag

en	Editing
da	Redigering

en	Allow adding and removing layers
da	Tillad at tilføje og fjerne lag

en	Allow editing layers
da	Tillad redigering af lag

en	Allow selecting the data flowing into input layers
da	Gør det muligt at vælge de data, der strømmer ind i inputlagene

en	Allow editing the number of neurons
da	Tillad redigering af antallet af neuroner

en	Allow changing the activation function
da	Tillad ændring af aktiveringsfunktionen

en	Allow reconnecting the layers with each other
da	Gør det muligt at forbinde lagene med hinanden igen

en	Allow selecting a different data set
da	Tillad at vælge et andet datasæt

en	Allow managing (creating new and deleting) data sets
da	Tillad administration (oprettelse af nye og sletning) af datasæt

en	Show plots
da	Vis plots

en	Training
da	Træning

en	Allow editing hyperparameters
da	Tillad redigering af hyperparametre

en	Allow editing the batch size
da	Tillad redigering af batchstørrelse

en	Allow editing the learning rate
da	Tillad redigering af indlæringshastigheden

en	Allow editing the dropout rate
da	Tillad redigering af frafaldsprocenten

en	Important info
da	Vigtig information

en	Export
da	Eksport

en	Export the current configuration to your local file system as a JSON file. Storing trained models is not supported.
da	Eksporter den aktuelle konfiguration til dit lokale filsystem som en JSON-fil. Lagring af trænede modeller understøttes ikke.

en	Keyboard shortcuts
da	Tastaturgenveje

en	Deletes the currently selected layer
da	Sletter det aktuelt valgte lag

en	Duplicates the currently selected layer
da	Duplikerer det aktuelt valgte lag

en	Moves the currently selected layer
da	Flytter det aktuelt valgte lag

en	Q & A
da	SPØRGSMÅL OG SVAR

en	There are currently no help entries. If you publish the widget like this, the help section will be hidden.
da	Der er i øjeblikket ingen hjælpeposter. Hvis du udgiver widgetten på denne måde, vil hjælpesektionen være skjult.

en	Update entry
da	Opdatering af post

en	Remove entry
da	Fjern indgang

en	Title
da	Titel

en	Add entry
da	Tilføj post

en	About this app
da	Om denne app

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.
da	Denne app er udviklet af Christian Koch, en studerende ved RWTH Aachen University, med støtte fra Frederic Salmen og professoratet i9 ved RWTH Aachen University.

en	About the developer
da	Om udvikleren

en	License
da	Licens

en	All third-party data sets have been published under public domain
da	Alle tredjepartsdatasæt er offentliggjort under offentligt domæne

en	Add layer
da	Tilføj lag

en	Drag a layer anywhere to place it on the canvas
da	Træk et lag hvor som helst hen for at placere det på lærredet

en	Output

en	Clear
da	Klar

en	Clear network
da	Klart netværk

en	This will remove every layer from the network.
da	Dette vil fjerne alle lag fra netværket.

en	Your network currently contains
da	Dit netværk indeholder i øjeblikket

en	layers
da	lag

en	Your network is currently empty.
da	Dit netværk er i øjeblikket tomt.

en	You currently do not have an input layer. Drag one onto the canvas!
da	Du har i øjeblikket ikke noget inputlag. Træk et op på lærredet!

en	You currently do not have an output layer. Drag one onto the canvas!
da	Du har i øjeblikket ikke noget outputlag. Træk et op på lærredet!

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
da	Sørg altid for at forbinde dine lag, så der er en vej fra dit/dine inputlag til dit outputlag! Vælg derfor et lag på lærredet, og vælg dets indgående eller udgående forbindelser

en	Features
da	Funktioner

en	Label
da	Etiket

en	View raw data
da	Se rå data

en	Click on an feature pill above to see the relation between this feature and the label in a plot
da	Klik på en funktionspille ovenfor for at se forholdet mellem denne funktion og etiketten i et plot

en	plotted against
da	plottet mod

en	Plots

en	The progress you made in creating your own data set was successfully restored!
da	De fremskridt, du gjorde med at skabe dit eget datasæt, blev gendannet med succes!

en	A data set with the same name already exists!
da	Der findes allerede et datasæt med samme navn!

en	The provided data does not match the required format! Please check again
da	De angivne data stemmer ikke overens med det krævede format! Tjek venligst igen

en	A new data set was successfully created and automatically selected!
da	Et nyt datasæt blev oprettet og automatisk valgt!

en	Create a new data set
da	Opret et nyt datasæt

en	Welcome
da	Velkommen

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.
da	Denne tur guider dig gennem oprettelsen af dit eget datasæt i et par enkle trin. Alt gemmes automatisk, så du kan til enhver tid lukke denne modal og fortsætte.

en	General info about the data set
da	Generel information om datasættet

en	Choose a short but meaningful name for your data set and write a description.
da	Vælg et kort, men meningsfuldt navn til dit datasæt, og skriv en beskrivelse.

en	Name
da	Navn

en	Description
da	Beskrivelse

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.
da	Boston House Price-datasættet indebærer forudsigelse af en huspris i tusindvis af dollars givet detaljer om huset og dets nabolag.

en	Choose 'regression' if you want to predict continous values like house or gas prices
da	Vælg 'regression', hvis du vil forudsige kontinuerlige værdier som hus- eller gaspriser.

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?)
da	Vælg "klassifikation", hvis du vil have oplysninger om funktionens/funktionernes tilhørsforhold til en klasse (f.eks. hvilket dyr kan ses på dette billede? En hund, kat eller hest?).

en	Choose a type
da	Vælg en type

en	Which data will be put into the neural network? Create arbitrary many features!
da	Hvilke data vil blive lagt ind i det neurale netværk? Opret vilkårligt mange funktioner!

en	Key
da	Nøgle

en	1-6 capital letters
da	1-6 store bogstaver

en	Weighted distances to five Boston employment centers
da	Vægtede afstande til fem beskæftigelsescentre i Boston

en	Remove feature
da	Fjern funktion

en	Add feature
da	Tilføj funktion

en	What shall be the output of the network?
da	Hvad skal der komme ud af netværket?

en	Median value of owner-occupied homes in $1000s
da	Medianværdi af ejerboliger i 1000 dollars

en	an integer
da	et heltal

en	Animal was detected as a horse
da	Dyret blev opdaget som en hest

en	Remove class
da	Fjern klassen

en	Add class
da	Tilføj klasse

en	You are nearly done
da	Du er næsten færdig

en	Now add your data in the following format
da	Tilføj nu dine data i følgende format

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.
da	Hver række skal repræsentere et sæt, der indeholder funktionerne og etiketten. Adskil elementerne med et komma (mellemrum før og efter kommaet er okay). Det sidste element repræsenterer altid etiketten, mens elementerne før det repræsenterer funktionerne. Sørg for kun at bruge prikker og ingen kommaer til flydende værdier. Hvis du har data i CSV-format, kan du bare indsætte dem her, men sørg for at fjerne eventuelle kommentarer.

en	Previous
da	Tidligere

en	Next
da	Næste

en	Validate and create
da	Valider og opret

en	Manage data sets
da	Administrer datasæt

en	Currently selected
da	I øjeblikket valgt

en	Permanently delete data set
da	Slet datasættet permanent

en	Select data set
da	Vælg datasæt

en	"Select a data set"
da	"Vælg et datasæt"

en	Train
da	Tog

en	Training completed!
da	Træning afsluttet!

en	Feel free to continue training your model for some additional epochs which might get you even better results!
da	Du er velkommen til at fortsætte med at træne din model i nogle ekstra epoker, hvilket kan give dig endnu bedre resultater!

en	Epochs
da	Epoke

en	Number of iterations over the whole training data set
da	Antal iterationer over hele træningsdatasættet

en	Run
da	Løb

en	Train for 1 epoch
da	Træn i 1 epoke

en	Train for
da	Træn til

en	epochs
da	epoker

en	Epoch
da	Epoke

en	Batch

en	Metrics
da	Metrikker

en	Loss: Categorical Crossentropy
da	Tab: Kategorisk krydsentropi

en	Accuracy: In what percentage of the tests was the right class predicted?
da	Nøjagtighed: I hvor mange procent af testene blev den rigtige klasse forudsagt?

en	Loss: Mean Squared Error
da	Tab: Gennemsnitlig kvadreret fejl

en	Error
da	Fejl

en	What is the difference between the two lines in a graph?
da	Hvad er forskellen mellem de to linjer i en graf?

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'.
da	For val_... beregnes metrikken ud fra valideringsdatasættet, mens metrikken for data uden val som præfiks beregnes ud fra træningsdatasættet. Metrikkerne for valideringsdatasættet kan ses som mere meningsfulde, da det er de data, netværket ikke 'kender'.

en	Hyperparameters
da	Hyperparametre

en	Batch size
da	Batch-størrelse

en	Learning rate
da	Indlæringshastighed

en	Dropout rate
da	Frafaldsprocent

en	Adjust the probability of neurons being deactivated during training
da	Juster sandsynligheden for, at neuroner deaktiveres under træning

en	Predict
da	Forudsigelse

en	Predicted label
da	Forudset etiket

en	with a probability of
da	med en sandsynlighed på

en	Make another prediction
da	Lav en ny forudsigelse

en	Actions
da	Handlinger

en	Duplicate
da	Duplikat

en	Delete
da	Sletning

en	Activation function
da	Aktiveringsfunktion

en	The selected activation applies to all neurons in this layer.
da	Den valgte aktivering gælder for alle neuroner i dette lag.

en	After calculating a neuron's value by adding up its weighted input values and its bias:
da	Efter at have beregnet en neurons værdi ved at lægge dens vægtede inputværdier og dens bias sammen:

en	Range of possible output values:
da	Område med mulige outputværdier:

en	Neurons
da	Neuroner

en	Remove
da	Fjerne

en	Add
da	Tilføj

en	neurons
da	neuroner

en	Update
da	Opdatering

en	Incoming connections
da	Indgående forbindelser

en	Select the layers that connect to this layer
da	Vælg de lag, der er forbundet med dette lag

en	Assign feature to this layer. Hover over the feature keys in the opened dropdown menu for a description.
da	Tildel funktion til dette lag. Hold musen over funktionstasterne i den åbne rullemenu for at få en beskrivelse.

en	Outgoing connections
da	Udgående forbindelser

en	Select the layers this layer connects to
da	Vælg de lag, som dette lag er forbundet med

en	Outgoing data
da	Udgående data

en	Neuron

en	Corresponding layer:
da	Tilsvarende lag:

en	Assigned feature (input)
da	Tildelt funktion (input)

en	Inputs
da	Indgange

en	- All neurons from
da	- Alle neuroner fra

en	Label (output)
da	Etiket (output)

en	Outputs
da	Udgange

en	Edge
da	Kant

en	Weight
da	Vægt

en	Failed to enter fullscreen mode.
da	Kunne ikke gå ind i fuldskærmstilstand.

en	Loading
da	Indlæsning

en	Per capita crime rate by town
da	Kriminalitet pr. indbygger efter by

en	Proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft.
da	Andel af boligområder, der er udlagt til grunde over 25.000 sq.ft.

en	Proportion of nonretail business acres per town
da	Andel af erhvervsarealer uden detailhandel pr. by

en	Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds river; 0 otherwise)
da	Charles River dummy-variabel (= 1, hvis området grænser op til floden; 0 ellers)

en	Nitric oxides concentration (parts per 10 million)
da	Koncentration af nitrogenoxider (dele pr. 10 millioner)

en	Average number of rooms per dwelling
da	Gennemsnitligt antal værelser pr. bolig

en	Proportion of owner-occupied units built prior to 1940
da	Andel af ejerboliger bygget før 1940

en	Index of accessibility to radial highways
da	Indeks for tilgængelighed til radiale motorveje

en	Full-value property-tax rate per $10,000
da	Fuld ejendomsskattesats pr. 10.000 dollars

en	Pupil-teacher ratio by town
da	Elev-lærer-ratio efter by

en	1000(Bk – 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks by town
da	1000(Bk - 0,63)^2 hvor Bk er andelen af sorte i byen

en	% lower status of the population
da	% lavere status i befolkningen

en	Pima Indians Diabetes
da	Pima-indianere med diabetes

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.
da	Pima Indians Diabetes-datasættet involverer forudsigelse af udbruddet af diabetes inden for 5 år hos Pima-indianere givet medicinske detaljer. Det er et binært (2-klasses) klassifikationsproblem. Antallet af observationer for hver klasse er ikke afbalanceret. Der er 768 observationer med 8 inputvariabler og 1 outputvariabel. Manglende værdier antages at være kodet med nulværdier.

en	Number of times pregnant
da	Antal gange gravid

en	Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test.
da	Plasmaglukosekoncentration efter 2 timer i en oral glukosetolerancetest.

en	Diastolic blood pressure (mm Hg)
da	Diastolisk blodtryk (mm Hg)

en	Triceps skinfold thickness (mm)
da	Triceps' hudfoldstykkelse (mm)

en	2-Hour serum insulin (mu U/ml)
da	2-timers seruminsulin (mu U/ml)

en	Body mass index (weight in kg/(height in m)^2)
da	Kropsmasseindeks (vægt i kg/(højde i m)^2)

en	Diabetes pedigree function
da	Diabetes stamtavle funktion

en	Age (years)
da	Alder (år)

en	Diabetes

en	Toggle Menu
da	Skift menu

en	Zoom in
da	Zoom ind

en	Zoom to network
da	Zoom til netværk

en	Zoom out
da	Zoom ud

en	Exit Fullscreen
da	Afslut fuld skærm

en	Fullscreen
da	Fuld skærm

en	Start

en	Data set
da	Datasæt