素人が学んだ A Neural Network Playground の遊び方
ニューラルネットワークを理解するためのツールA Neural Network PlaygroundがGoogleのTensorFlowのチームから出されました。 これを分かってる社員に解説してもらいながら触ってみて若干理解してきたのでその経過を報告したいと思います。 素人がいじるべきパラメータまずはじめにA Neural Network Playgroundにアクセスしてもらうと上のようなページになるかと思いますがいじるべきパラメータをお教えしたいと思います。 ①まずは4つから図形を選びます。始めは左上の画像にしましょう。 ②層の深さを決めましょう。1か2くらいで良いと思います。 ③ユニットの数を決めましょう。2か3くらいで良いと思います。 ④再生ボタンを押して右下の画像の変遷を楽しみましょう。 見るべき結果どうでしょうか？機械がだんだんと図を理解してる様子が右下の図⑤の変遷で見て取れるで
TensorFlow Playgroundはニューラルネットを理解するのにおススメ - 西尾泰和のはてなダイアリー
ネットワークの重みや各ニューロンがどういう入力の時に発火するのかが、学習していく過程で各時刻可視化されてとても良い教材です。 http://playground.tensorflow.org/ うずまきのデータセットに関して「中間層が1層しかないとうずまき（線形非分離な問題）は解けない」という誤解があるようなので、まずは1層でできるという絵を紹介。なお僕のタイムライン上では id:a2c が僕より先に気付いていたことを名誉のために言及しておきます。 で、じゃあよく言われる「線形非分離な問題が解けない」ってのはどういうことか。それはこんな問題設定。入力に適当な係数を掛けて足し合わせただけでは適切な境界を作ることができません。 こういうケースでは中間層を追加すると、中間層が入力の非線形な組み合わせを担当してくれるおかげで解けなかった問題が解けるようになります。 1つ目のデータセットでは特徴量の
TensorFlow Tutorialの数学的背景 − TensorFlow Mechanics 101（その2） - めもめも
何の話かというと enakai00.hatenablog.com 上記の記事では、隠れUnitが２個という、世界で最もシンプルなニューラルネットワークを構成しました。 これをちょこっとだけ、拡張して遊んでみます。 隠れUnitを増やす それぞれの隠れUnitは平面を直線で分割するわけですので、隠れUnitを増やせば分割線がどんどん増やせます。 前回のコードでは、下記の部分で隠れUnitの個数を指定していたので、これを変えてためしてみます。ここでは、4個にしてみます。 hidden1_units = 4 はい。予想通り、境界線がより複雑になりました。隠れUnitの数をどんどん増やすことで、どれほど複雑な関数でも表現できてしまいます。 ちなみに、上図の左側では、確率0.5を境界にして○と✕の領域を単純に分割していますが、右側を見ると、○と✕が混在した領域では、きちんと中間的な確率になっているこ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
