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.
nb	Du har bestemt deg for å trene en modell med den gjeldende konfigurasjonen. Alle muligheter for å redigere konfigurasjonen er midlertidig fjernet eller deaktivert for å sikre at konfigurasjonen du ser, er den samme konfigurasjonen som modellen bruker. Hvis du vil gjøre endringer i konfigurasjonen, må du først forkaste den gjeldende modellen. Hvis du forkaster modellen, kan du utføre eventuelle endringer på nytt og trene opp en ny modell basert på den nye konfigurasjonen.

en	Discards the model, which gains you back your editing capabilities
nb	Forkaster modellen, noe som gir deg tilbake redigeringsmulighetene dine

en	Discard
nb	Kasser

en	Discard model
nb	Kasseringsmodell

en	Layer
nb	Lag

en	was deleted because no data could be assigned to it!
nb	ble slettet fordi ingen data kunne tilordnes 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)
nb	Et inndatalag er et lag som bare tar imot data som kommer utenfra nettverket, og sender dem videre til neste lag.

en	A dense layer, also called fully-connected layer, is a layer whose inside neurons connect to every neuron in the preceding layer.
nb	Et tett lag, også kalt fullt tilkoblet lag, er et lag der de innvendige nevronene er koblet til alle nevronene i det foregående laget.

en	The selected layer can not be duplicated! Only a single output layer is currently supported!
nb	Det valgte laget kan ikke dupliseres! For øyeblikket støttes bare ett enkelt utdatalag!

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.
nb	Et utdatalag i denne simuleringen er bare et vanlig tett lag, som i tillegg er utstyrt med muligheten til å sende innkommende data ut av nettverket.

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.
nb	Siden formålet med dette laget er å sende ut en klassifisering, bør vi kombinere det med en softmax-aktiveringsfunksjon for å gi en sannsynlighetsfordeling.

en	Get started
nb	Kom i gang

en	Import JSON configuration
nb	Importer JSON-konfigurasjon

en	Intermediate
nb	Mellomliggende

en	Classification
nb	Klassifisering

en	Feed Forward

en	Boston House Pricing
nb	Boston House-priser

en	Regression
nb	Regresjon

en	Create
nb	Opprett

en	You can create a custom configuration by using the options in the corresponding right panels.
nb	Du kan opprette en egendefinert konfigurasjon ved å bruke alternativene i de tilhørende høyre panelene.

en	Settings
nb	Innstillinger

en	Configure which options the users of this widget are allowed to view and edit
nb	Konfigurer hvilke alternativer brukerne av denne widgeten har lov til å se og redigere

en	Reset
nb	Tilbakestill

en	Set to default
nb	Sett til standard

en	Allow importing configurations
nb	Tillat import av konfigurasjoner

en	Show recommendations
nb	Vis anbefalinger

en	Allow exporting configurations
nb	Tillat eksport av konfigurasjoner

en	Network
nb	Nettverk

en	Restrict layer types
nb	Begrens lagtyper

en	Allow dense layers
nb	Tillat tette lag

en	Editing
nb	Redigering

en	Allow adding and removing layers
nb	Tillat å legge til og fjerne lag

en	Allow editing layers
nb	Tillat redigering av lag

en	Allow selecting the data flowing into input layers
nb	Tillat valg av data som strømmer inn i inndatalag

en	Allow editing the number of neurons
nb	Tillat redigering av antall nevroner

en	Allow changing the activation function
nb	Tillat endring av aktiveringsfunksjonen

en	Allow reconnecting the layers with each other
nb	Gjør det mulig å koble lagene sammen igjen

en	Allow selecting a different data set
nb	Tillat å velge et annet datasett

en	Allow managing (creating new and deleting) data sets
nb	Tillat administrasjon (oppretting og sletting) av datasett

en	Show plots
nb	Vis tomter

en	Training
nb	Opplæring

en	Allow editing hyperparameters
nb	Tillat redigering av hyperparametere

en	Allow editing the batch size
nb	Tillat redigering av batchstørrelse

en	Allow editing the learning rate
nb	Tillat redigering av læringshastigheten

en	Allow editing the dropout rate
nb	Tillat redigering av frafallsraten

en	Important info
nb	Viktig informasjon

en	Export
nb	Eksport

en	Export the current configuration to your local file system as a JSON file. Storing trained models is not supported.
nb	Eksporter den gjeldende konfigurasjonen til ditt lokale filsystem som en JSON-fil. Lagring av opplærte modeller støttes ikke.

en	Keyboard shortcuts
nb	Snarveier på tastaturet

en	Deletes the currently selected layer
nb	Sletter det valgte laget

en	Duplicates the currently selected layer
nb	Dupliserer det valgte laget

en	Moves the currently selected layer
nb	Flytter det valgte laget

en	Q & A
nb	SPØRSMÅL OG SVAR

en	There are currently no help entries. If you publish the widget like this, the help section will be hidden.
nb	Det finnes for øyeblikket ingen hjelpeoppføringer. Hvis du publiserer widgeten på denne måten, vil hjelpeseksjonen være skjult.

en	Update entry
nb	Oppdateringspost

en	Remove entry
nb	Fjern oppføring

en	Title
nb	Tittel

en	Add entry
nb	Legg til oppføring

en	About this app
nb	Om denne appen

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.
nb	Denne appen er utviklet av Christian Koch, en student ved RWTH Aachen University, med støtte fra Frederic Salmen og professor i9 ved RWTH Aachen University.

en	About the developer
nb	Om utvikleren

en	License
nb	Lisens

en	All third-party data sets have been published under public domain
nb	Alle tredjepartsdatasett er publisert under offentlig domene

en	Add layer
nb	Legg til lag

en	Drag a layer anywhere to place it on the canvas
nb	Dra et lag hvor som helst for å plassere det på lerretet

en	Output
nb	Produksjon

en	Clear
nb	Klar

en	Clear network
nb	Tydelig nettverk

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

en	Your network currently contains
nb	Nettverket ditt inneholder for øyeblikket

en	layers
nb	lag

en	Your network is currently empty.
nb	Nettverket ditt er for øyeblikket tomt.

en	You currently do not have an input layer. Drag one onto the canvas!
nb	Du har for øyeblikket ikke noe inndatalag. Dra et inn på lerretet!

en	You currently do not have an output layer. Drag one onto the canvas!
nb	Du har for øyeblikket ikke noe utdatalag. Dra et på lerretet!

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
nb	Sørg alltid for å koble lagene dine slik at det er en vei fra inndatalaget(ene) til utdatalaget ditt! Velg derfor et lag i lerretet og velg dets innkommende eller utgående forbindelser

en	Features
nb	Funksjoner

en	Label
nb	Etikett

en	View raw data
nb	Vis rådata

en	Click on an feature pill above to see the relation between this feature and the label in a plot
nb	Klikk på en funksjonspille ovenfor for å se forholdet mellom denne funksjonen og etiketten i et plott

en	plotted against
nb	plottet mot

en	Plots
nb	Tomter

en	The progress you made in creating your own data set was successfully restored!
nb	Fremgangen du gjorde i arbeidet med å lage ditt eget datasett ble gjenopprettet!

en	A data set with the same name already exists!
nb	Det finnes allerede et datasett med samme navn!

en	The provided data does not match the required format! Please check again
nb	De oppgitte dataene samsvarer ikke med det nødvendige formatet! Vennligst sjekk på nytt

en	A new data set was successfully created and automatically selected!
nb	Et nytt datasett ble opprettet og automatisk valgt!

en	Create a new data set
nb	Opprett et nytt datasett

en	Welcome
nb	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.
nb	Denne omvisningen viser deg hvordan du oppretter ditt eget datasett i noen få, enkle trinn. Alt lagres automatisk, slik at du når som helst kan lukke denne modalen og fortsette.

en	General info about the data set
nb	Generell informasjon om datasettet

en	Choose a short but meaningful name for your data set and write a description.
nb	Velg et kort, men meningsfylt navn på datasettet ditt, og skriv en beskrivelse.

en	Name
nb	Navn

en	Description
nb	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.
nb	Boston House Price-datasettet innebærer prediksjon av en boligpris i tusenvis av dollar gitt detaljer om huset og nabolaget.

en	Choose 'regression' if you want to predict continous values like house or gas prices
nb	Velg "regresjon" hvis du ønsker å forutsi kontinuerlige verdier, for eksempel bolig- eller bensinpriser

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?)
nb	Velg "klassifisering" hvis du vil ha informasjon om funksjonen(e)s tilhørighet til en klasse (f.eks. hvilket dyr kan man se på dette bildet? En hund, katt eller hest?).

en	Choose a type
nb	Velg en type

en	Which data will be put into the neural network? Create arbitrary many features!
nb	Hvilke data skal legges inn i det nevrale nettverket? Lag vilkårlig mange funksjoner!

en	Key
nb	Nøkkel

en	1-6 capital letters
nb	1-6 store bokstaver

en	Weighted distances to five Boston employment centers
nb	Vektet avstand til fem av Bostons arbeidssentre

en	Remove feature
nb	Fjern funksjonen

en	Add feature
nb	Legg til funksjon

en	What shall be the output of the network?
nb	Hva skal nettverket produsere?

en	Median value of owner-occupied homes in $1000s
nb	Medianverdi av selveide boliger i 1000 dollar

en	an integer
nb	et heltall

en	Animal was detected as a horse
nb	Dyret ble oppdaget som en hest

en	Remove class
nb	Fjern klasse

en	Add class
nb	Legg til klasse

en	You are nearly done
nb	Du er nesten ferdig

en	Now add your data in the following format
nb	Legg nå til dataene dine 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.
nb	Hver rad må representere ett sett som inneholder funksjonene og etiketten. Skill elementene med et komma (mellomrom før og etter kommaet er greit). Det siste elementet representerer alltid etiketten, mens elementene før det representerer funksjonene. Pass på at du bare bruker prikker og ikke komma for verdier med flytende komma. Hvis du har data i CSV-format, kan du lime dem inn her, men sørg for å fjerne eventuelle kommentarer.

en	Previous
nb	Tidligere

en	Next
nb	Neste

en	Validate and create
nb	Valider og opprett

en	Manage data sets
nb	Administrere datasett

en	Currently selected
nb	For øyeblikket valgt

en	Permanently delete data set
nb	Slett datasettet permanent

en	Select data set
nb	Velg datasett

en	"Select a data set"
nb	"Velg et datasett"

en	Train
nb	Tog

en	Training completed!
nb	Treningen er fullført!

en	Feel free to continue training your model for some additional epochs which might get you even better results!
nb	Fortsett gjerne å trene modellen din i noen flere epoker, noe som kan gi deg enda bedre resultater!

en	Epochs
nb	Epoke

en	Number of iterations over the whole training data set
nb	Antall iterasjoner over hele treningsdatasettet

en	Run
nb	Løp

en	Train for 1 epoch
nb	Tren i 1 epoke

en	Train for
nb	Tren for

en	epochs
nb	epoker

en	Epoch
nb	Epoke

en	Batch

en	Metrics
nb	Beregninger

en	Loss: Categorical Crossentropy
nb	Tap: Kategorisk kryssentropi

en	Accuracy: In what percentage of the tests was the right class predicted?
nb	Nøyaktighet: I hvor mange prosent av testene ble riktig klasse forutsagt?

en	Loss: Mean Squared Error
nb	Tap: Gjennomsnittlig kvadratisk feil

en	Error
nb	Feil

en	What is the difference between the two lines in a graph?
nb	Hva er forskjellen mellom de to linjene 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'.
nb	For val_... beregnes beregningen på valideringsdatasettet, mens for data uten val som prefiks beregnes beregningen på treningsdatasettet. Beregningene for valideringsdatasettet kan anses som mer meningsfulle, siden dette er data som nettverket ikke "kjenner".

en	Hyperparameters
nb	Hyperparametere

en	Batch size
nb	Batchstørrelse

en	Learning rate
nb	Læringshastighet

en	Dropout rate
nb	Frafallsprosent

en	Adjust the probability of neurons being deactivated during training
nb	Juster sannsynligheten for at nevroner deaktiveres under trening

en	Predict
nb	Forutsi

en	Predicted label
nb	Forutbestemt etikett

en	with a probability of
nb	med en sannsynlighet på

en	Make another prediction
nb	Gjør en ny spådom

en	Actions
nb	Handlinger

en	Duplicate
nb	Duplikat

en	Delete
nb	Slett

en	Activation function
nb	Aktiveringsfunksjon

en	The selected activation applies to all neurons in this layer.
nb	Den valgte aktiveringen gjelder for alle nevronene i dette laget.

en	After calculating a neuron's value by adding up its weighted input values and its bias:
nb	Etter å ha beregnet et nevrons verdi ved å legge sammen de vektede inngangsverdiene og forspenningen:

en	Range of possible output values:
nb	Område med mulige utgangsverdier:

en	Neurons
nb	Nevroner

en	Remove
nb	Fjern

en	Add
nb	Legg til

en	neurons
nb	nevroner

en	Update
nb	Oppdatering

en	Incoming connections
nb	Innkommende tilkoblinger

en	Select the layers that connect to this layer
nb	Velg lagene som er koblet til dette laget

en	Assign feature to this layer. Hover over the feature keys in the opened dropdown menu for a description.
nb	Tilordne funksjon til dette laget. Hold musepekeren over funksjonsnøklene i rullegardinmenyen som åpnes, for å få en beskrivelse.

en	Outgoing connections
nb	Utgående forbindelser

en	Select the layers this layer connects to
nb	Velg lagene dette laget er koblet til

en	Outgoing data
nb	Utgående data

en	Neuron
nb	Nevron

en	Corresponding layer:
nb	Tilsvarende lag:

en	Assigned feature (input)
nb	Tilordnet funksjon (inngang)

en	Inputs
nb	Innganger

en	- All neurons from
nb	- Alle nevroner fra

en	Label (output)
nb	Etikett (utdata)

en	Outputs
nb	Utganger

en	Edge
nb	Kant

en	Weight
nb	Vekt

en	Failed to enter fullscreen mode.
nb	Kunne ikke gå inn i fullskjermmodus.

en	Loading
nb	Lasting

en	Per capita crime rate by town
nb	Kriminalitetsrate per innbygger etter by

en	Proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft.
nb	Andel av boligområdet som er regulert til tomter på over 25 000 kvadratmeter.

en	Proportion of nonretail business acres per town
nb	Andel av arealet som ikke er detaljhandel per by

en	Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds river; 0 otherwise)
nb	Charles River dummyvariabel (= 1 hvis området grenser til elv; 0 ellers)

en	Nitric oxides concentration (parts per 10 million)
nb	Konsentrasjon av nitrogenoksider (deler per 10 millioner)

en	Average number of rooms per dwelling
nb	Gjennomsnittlig antall rom per bolig

en	Proportion of owner-occupied units built prior to 1940
nb	Andel av eierboliger bygget før 1940

en	Index of accessibility to radial highways
nb	Indeks for tilgjengelighet til radielle motorveier

en	Full-value property-tax rate per $10,000
nb	Full eiendomsskattesats per 10 000 dollar

en	Pupil-teacher ratio by town
nb	Elever-lærer-ratio etter by

en	1000(Bk – 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks by town
nb	1000(Bk - 0,63)^2 der Bk er andelen svarte per by

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

en	Pima Indians Diabetes
nb	Pima-indianerne 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.
nb	Datasettet Pima Indians Diabetes innebærer å forutsi utbruddet av diabetes i løpet av fem år hos Pima-indianere gitt medisinske opplysninger. Det er et binært (2-klassers) klassifiseringsproblem. Antall observasjoner for hver klasse er ikke balansert. Det er 768 observasjoner med 8 inputvariabler og 1 outputvariabel. Manglende verdier antas å være kodet med nullverdier.

en	Number of times pregnant
nb	Antall ganger gravid

en	Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test.
nb	Plasmaglukosekonsentrasjon etter 2 timer i en oral glukosetoleransetest.

en	Diastolic blood pressure (mm Hg)
nb	Diastolisk blodtrykk (mm Hg)

en	Triceps skinfold thickness (mm)
nb	Triceps hudfoldtykkelse (mm)

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

en	Body mass index (weight in kg/(height in m)^2)
nb	Kroppsmasseindeks (vekt i kg/(høyde i m)^2)

en	Diabetes pedigree function
nb	Stamtavlefunksjon for diabetes

en	Age (years)
nb	Alder (år)

en	Diabetes

en	Toggle Menu
nb	Veksle meny

en	Zoom in
nb	Zoom inn

en	Zoom to network
nb	Zoom til nettverk

en	Zoom out
nb	Zoom ut

en	Exit Fullscreen
nb	Avslutt fullskjerm

en	Fullscreen
nb	Fullskjerm

en	Start

en	Data set
nb	Datasett