えっと, ニューラルネットワークってなに?
データから学習するコンピュータープログラムを作る技法のひとつです. 人間の脳がどう働いているか (と現在考えられている仕組み) にゆるく倣っています. まず, ソフトウェア「ニューロン」を複数作って, メッセージをやり取りできるようにお互いを接続します. その後, ネットワークに問題を解くように指示します. ネットワークは問題を繰り返し解こうと試みますが, その際, 上手く解けた場合に使われた接続は強化され, 上手く行かなかった接続は弱められます. より詳しくニューラルネットワークについて知りたければ, Michael Nielsen 著 Neural Networks and Deep Learning は良い出発点です. もっと技術的な概要が知りたければ, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville 著 Deep Learning を見ましょう.
これ, いいですね. 他の用途に使ってもいいですか?
どうぞ! ニューラルネットワークをもっと親しみやすく, 勉強しやすくしたいと思い, ソースコードを GitHub で公開しています. どんな目的でも, Apache License に従う限り自由に使って構いません. 追加・変更した方が良い点があったら教えてください.
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色の意味は?
可視化にはオレンジと青が使われています. 可視化対象によって意味に微妙な違いはありますが, 総じて, オレンジがマイナスの値, 青がプラスの値を表しています.
(小さい円で表示される) データ点は最初オレンジか青で表示されていますが, それぞれ「負例」, 「正例」を表します.
隠れ層では, ニューロン間の辺の色は, その辺の重みを表しています. 青は正の重みを表し, このとき前のニューロンの出力はそのまま後ろのニューロンに渡されます. オレンジの辺は, その辺が負の重みを持っていることを表します.
出力層では, 点は負例か正例かによって, オレンジあるいは青で色付けされています. 背景の色は, その領域がネットワークによってどう予測 (出力) されているかを表します. 色の濃さは, 予測の確信度を示しています.
なんというライブラリを使ってるんですか?
われわれは, 教育のための可視化を目的に, 小さなニューラルネットワークライブラリを書きました. 実用的なアプリケーションに使う場合は, TensorFlow ライブラリの方がおすすめです.
謝辞
Neural Network Playground は Daniel Smilkov と Shan Carter によって作られました. 多くの人の先行研究の中でも Andrej Karpathy の convnet.js demo と Chris Olah のニューラルネットに関する記事に特に影響を受けています. 当初のアイディア構想を手伝ってくれた D. Sculley, そして, Fernanda Viégas, Martin Wattenberg と, Big Picture と Google Brain チームの他のメンバーがくれたフィードバックとガイダンスに感謝します.
※ これは非公式の日本語版です. 日本語化は, 千葉工業大学の講義・演習用に同大人工知能・ソフトウェア技術研究センターが行いました. なお, 意訳や講義の都合で, 必ずしも英語原文に忠実ではない箇所があります. 和訳に関する指摘はこちらにお願いします.
日本語版のソースは, オリジナル版同様 GitHub から入手できます. 利用はオリジナル版のライセンスに従ってください.